Kili Bewertungen & Produktdetails

Kili Technology ist ein umfassendes Labeling-Tool, mit dem Sie Ihre Trainingsdaten schnell labeln, Probleme in Ihrem Datensatz finden und beheben sowie Ihre Labeling-Operationen vereinfachen können. Kili Technology beschleunigt den Aufbau zuverlässiger KI erheblich. Um Trainingsdatensätze schnell mit Kili Technology zu erstellen, können Sie nutzen: - Anpassbare Schnittstellen für alle Ihre Daten: Kili Technology unterstützt nativ Bilder, Videos, Texte, PDF-Dokumente, Satellitenbilder und Gespräche. Nutzen Sie fortschrittliche UX, die das Labeling beschleunigt und Tagging-Fehler verhindert. Passen Sie Schnittstellen und Validierungsregeln basierend auf Ihrem Anwendungsfall und Labeling-Prozess an. - Leistungsstarke Workflows für schnelle und genaue Annotation: Kontrollieren Sie Ihre Labeling-Warteschlange, um Assets zu priorisieren, Assets bestimmten Labelern zuzuweisen oder Validierungsregeln hinzuzufügen. Richten Sie eine Überprüfungspipeline ein, um Inkonsistenzen zu erkennen und Assets an die Labeler zurückzusenden. - Automatisierungstools zur Beschleunigung des Labelings: Wenden Sie interaktive Segmentierung und Tracking an, um das Labeling zu beschleunigen, ohne die Qualität zu beeinträchtigen. Nutzen Sie Ihre eigenen Modellvorhersagen zum Vorlabeln. Verwenden Sie aktives Lernen, um sich auf menschliches Labeling und Überprüfung zu konzentrieren, wo es den größten Einfluss hat. Um die Probleme in Ihrem ML-Datensatz zu finden und zu beheben, können Sie: - Überprüfung auf relevante Daten fokussieren: Erstellen Sie einen Kommunikationsfluss zwischen Annotatoren und Prüfern. Iterieren Sie schnell mit Annotatoren über zu ändernde Labels. Geben Sie Ihrem Labeling-Team kontinuierliches Feedback, um Qualitätsabweichungen zu vermeiden. - Qualität mit Erkenntnissen aus fortschrittlichen Qualitätsmetriken quantifizieren: Betrachten Sie den Konsens nach Klasse, um zu wissen, wann Ihre Ontologie neu geordnet werden muss. Betrachten Sie die Uneinigkeiten der Labeler, um Missverständnisse in Ihrer Annotator-Population zu identifizieren. Filtern Sie nach Datenschnitten mit niedrigen Qualitätsmetriken. Vergleichen Sie die Qualität zwischen Labelern oder mit einem Industriestandard. - Datenqualität mit programmatischer Fehlererkennung erhöhen: Erkennen Sie Fehler programmatisch, indem Sie automatisierte QA-Skripte in der Labeling-Schnittstelle erstellen. Verwenden Sie Fehlererkennungsmodelle, um automatisch Probleme in Ihren ML-Datensätzen zu finden und zu beheben. - Orchestrieren Sie alle Ihre Qualitätsstrategien mit automatisierten Workflows: Automatisieren Sie vollständig und erstellen Sie benutzerdefinierte Workflows, um Ihre Labeling-Operationen zu skalieren. Um Ihre Labeling-Operationen zu vereinfachen, ermöglicht Ihnen Kili Technology: - Daten mühelos importieren und exportieren: Integrieren Sie direkt Amazon, Google und Microsoft Cloud-Speicher, um das Labeling automatisch zu starten, ohne Ihre Daten verschieben zu müssen. Verfolgen Sie alle Zwischenänderungen in Ihren Daten und exportieren Sie versionierte Daten direkt im Format Ihres Modells (YOLO, PASCAL VOC, etc.). - Ihr Team in großem Maßstab verwalten: Weisen Sie einfach vordefinierte Rollen (Admin, Manager, Prüfer, Labeler) zu, um die Verantwortlichkeiten der Benutzer in Projekten zu kontrollieren. Authentifizieren Sie sich mit spezifischen Identitätsanbietern für maximalen Komfort und Sicherheit. Stellen Sie das höchste Maß an Datenverwaltung und Sicherheit sicher. - Ihre MLOps-Infrastruktur automatisieren: Verwenden Sie Webhooks, um spezifische Aktionen wie das Starten eines Modelltrainings, das Durchführen von aktivem Lernen zur Generierung von Vorlabels oder die Versionierung auszuführen. Erstellen Sie eine Feedback-Schleife zwischen Ihren Modellexperimenten und neu produzierten Labels. Nutzen Sie die Kili API und das Python SDK, um jeden ML-Stack zu verbinden. Bei Kili Technology glauben wir, dass der Fokus auf qualitativ hochwertige, konsistent gelabelte Trainingsdaten der Weg ist, um den Wert von KI freizuschalten. Heute setzen wir unsere Reise fort, um alle Unternehmen zu befähigen, unstrukturierte Daten in hochwertige Daten zu transformieren, um den Aufbau zuverlässiger KI erheblich zu beschleunigen.