Suchen Sie nach Alternativen oder Wettbewerbern zu Amazon Augmented AI? Andere wichtige Faktoren, die bei der Recherche von Alternativen zu Amazon Augmented AI zu berücksichtigen sind, beinhalten Benutzerfreundlichkeit und Zuverlässigkeit. Die beste Gesamtalternative zu Amazon Augmented AI ist Deepchecks. Andere ähnliche Apps wie Amazon Augmented AI sind Dataloop, Encord, V7, und Aquarium. Amazon Augmented AI Alternativen finden Sie in Aktive Lernwerkzeuge, aber sie könnten auch in Datenkennzeichnungssoftware oder AIOps-Tools sein.
Iterieren Sie schnell, während Sie die Kontrolle behalten. Veröffentlichen Sie hochwertige LLM-Apps schnell, ohne Kompromisse bei der Testung einzugehen. Lassen Sie sich niemals von der komplexen und subjektiven Natur der LLM-Interaktionen aufhalten.
Automatisierte Bildannotation und neuronales Netztraining. V7 ist die leistungsstärkste Plattform, um automatisch Ground Truth zu erstellen, damit KIs lernen können. Von Unternehmen wie Merck, GE Healthcare und Stanford vertraut, beschleunigt unsere Technologie die Erstellung visueller Datenetiketten um das 10-fache.
iMerit ist ein führendes Unternehmen für multimodale KI-Lösungen, das hochwertige Daten für prädiktives maschinelles Lernen und RLHF für die Feinabstimmung generativer KI-Modelle bereitstellt. iMerit ist einzigartig darin, die erforderliche Technologie, Talent und Techniken zu einer einzigen kohärenten Lösung zu vereinen, um erfolgreiche KI zu erreichen. Der Wert, den iMerit bietet, resultiert in Daten von höchster Qualität und bietet gleichzeitig größere Effizienz und Genauigkeit, um Ihre KI in die Produktion zu bringen. iMerit bietet seit 10 Jahren KI-Lösungen in den Bereichen Computer Vision und natürliche Sprachverarbeitung für große Unternehmen an. Mit über 5.000 Vollzeitmitarbeitern weltweit und einer ergänzenden Belegschaft von Fachexperten wird dieses umfangreiche Wissen und die tiefgehende Fachkompetenz in jedes Projekt eingebracht. Prädiktive KI: Werkzeuge und Dienstleistungen für Datenannotation, Datenkennzeichnung, Datenanreicherung, Erstellung synthetischer Daten, Lösungen für Randfälle, Anomalieanalyse, Simulation und Testen. Generative KI: Werkzeuge und Dienstleistungen für die Modellevaluierung und Feinabstimmung mit fachspezifischen Experten. Wie - Generierung von Prompt-Antworten, RLHF, Qualitätskontrolle der Modellausgabe, Bias-Bewertung, Überprüfung von Halluzinationen, Bewertung von Modellverzerrungen und Red-Teaming. Die Lösung von iMerit wird von der iMerit Ango Hub Plattform unterstützt, einer vielseitigen All-in-One-Plattform zum Aufbau von Datenpipelines, die Automatisierung mit skalierbarer menschlicher Beteiligung (Fachexperten) kombiniert, um menschliche Intelligenz und Aufsicht für qualitativ hochwertige Ergebnisse zu nutzen. Die Plattform vereint individuelles Workflow-Design, Modellintegrationen, Automatisierung, maßgeschneiderte Werkzeuge, menschliche Beteiligung und Pipeline-Analysen in einer einzigen Plattform. Die Plattform ist in der Cloud und On-Premise, in Vollservice- oder nur SaaS-Optionen verfügbar. iMerit Ango Hub unterstützt alle Datentypen, einschließlich Bild, Text, Video, Audio, 3D-Punktwolken und viele mehr. Diese Datentypen können als einzelne Asset-Typen oder in multimodalen oder Sensorfusion-Szenarien verwendet werden. iMerit multimodale KI-Lösungen ermöglichen es KI/ML-Teams, schneller, präziser und effizienter in ihrer Produktentwicklung zu sein.
Lightly hilft Teams für maschinelles Lernen, bessere Modelle durch bessere Daten zu entwickeln. Es hilft, unbeschriftete Daten zu kuratieren, um deren Qualität für das Modelltraining zu verbessern. Analysieren Sie die Qualität und Vielfalt Ihrer Datensätze. Verstehen Sie Ihre Daten besser mit Lightlys ganzheitlichen Ansichten vom großen Ganzen bis hin zu den kleinsten Nuancen Ihrer Daten. Decken Sie Klassenverteilungen, Datensatzlücken und Repräsentationsverzerrungen auf, bevor Sie beschriften, um Zeit und Geld zu sparen. Wählen Sie intelligent die besten Proben für das Modelltraining durch fortschrittliche Filter- und Active-Learning-Algorithmen aus. Balancieren Sie Ihre Klassenverteilungen, entfernen Sie Redundanzen und Datensatzverzerrungen. Beschriften Sie nur die besten Daten für das Modelltraining, bis Sie Ihre Zielgenauigkeit erreichen. Verwalten Sie Ihren Datensatz. Wenden Sie automatisierte Beschriftung an. Verfolgen Sie verschiedene Versionen, und sobald Ihr Datensatz bereit ist, teilen Sie ihn einfach mit einem Klick zur Beschriftung.
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