Modelar la eficiencia del entrenamiento	Basado en 13 reseñas de Aquarium. Permite la selección inteligente de datos para anotaciones con el fin de reducir el tiempo y los costes generales de formación.	92% (Basado en 13 reseñas)
Reentrenamiento automatizado de modelos	Permite el reentrenamiento automático de modelos con datos recién anotados para la mejora continua. Esta función fue mencionada en 13 reseñas de Aquarium.	88% (Basado en 13 reseñas)
Implementación del Proceso de Aprendizaje Activo	Basado en 13 reseñas de Aquarium. Facilita la configuración de un proceso de aprendizaje activo adaptado a proyectos específicos de IA.	91% (Basado en 13 reseñas)
Creación de bucles de entrenamiento iterativos	Permite a los usuarios establecer un bucle de retroalimentación entre la anotación de datos y el entrenamiento del modelo. Los revisores de 13 de Aquarium han proporcionado comentarios sobre esta función.	88% (Basado en 13 reseñas)
Detección de casos extremos	Proporciona la capacidad de identificar y abordar casos extremos para mejorar la solidez del modelo. Esta función fue mencionada en 12 reseñas de Aquarium.	97% (Basado en 12 reseñas)

Gestión de datos y anotación - Herramientas de aprendizaje activo

Clasificación inteligente de datos	Basado en 12 reseñas de Aquarium. Permite una clasificación eficaz de los datos de entrenamiento para identificar qué puntos de datos deben etiquetarse a continuación.	93% (Basado en 12 reseñas)
Mejora del flujo de trabajo de etiquetado de datos	Agiliza el proceso de etiquetado de datos con herramientas diseñadas para la eficiencia y la precisión. Los revisores de 13 de Aquarium han proporcionado comentarios sobre esta función.	86% (Basado en 13 reseñas)
Identificación de errores y valores atípicos	Según lo informado en 12 reseñas de Aquarium. Automatiza la detección de anomalías y valores atípicos en los datos de entrenamiento para su corrección.	92% (Basado en 12 reseñas)
Optimización de la selección de datos	Ofrece herramientas para optimizar la selección de datos para el etiquetado en función de la incertidumbre del modelo. Los revisores de 12 de Aquarium han proporcionado comentarios sobre esta función.	94% (Basado en 12 reseñas)
Información procesable para la calidad de los datos	Basado en 12 reseñas de Aquarium. Proporciona información procesable sobre la calidad de los datos, lo que permite mejoras específicas en el etiquetado de datos.	93% (Basado en 12 reseñas)

Rendimiento y análisis de modelos - Herramientas de aprendizaje activo

Información sobre el rendimiento del modelo	Según lo informado en 12 reseñas de Aquarium. Ofrece información detallada sobre los factores que afectan al rendimiento del modelo y sugiere mejoras.	92% (Basado en 12 reseñas)
Mejora rentable del modelo	Según lo informado en 12 reseñas de Aquarium. Permite la mejora del modelo al menor coste posible centrándose en los datos más impactantes.	90% (Basado en 12 reseñas)
Integración de casos extremos	Integra el manejo de casos extremos en el bucle de entrenamiento del modelo para una mejora continua del rendimiento. Esta función fue mencionada en 12 reseñas de Aquarium.	89% (Basado en 12 reseñas)
Ajuste fino de la precisión del modelo	Proporciona la capacidad de ajustar los modelos para aumentar la precisión y la especialización para casos de uso especializados. Los revisores de 12 de Aquarium han proporcionado comentarios sobre esta función.	94% (Basado en 12 reseñas)
Análisis de valores atípicos de etiquetas	Basado en 12 reseñas de Aquarium. Ofrece herramientas avanzadas para analizar los valores atípicos y los errores de las etiquetas para informar sobre el entrenamiento posterior del modelo.	90% (Basado en 12 reseñas)