Características de Kili
¿Cuáles son las funciones de Kili?
Calidad
- Calidad de la etiquetadora
- Calidad de la tarea
- Calidad de los datos
- Humano-en-el-bucle
Automatización
- Preetiquetado de aprendizaje automático
- Enrutamiento automático del etiquetado
Anotación de imagen
- Segmentación de imágenes
- Detección de objetos
- Seguimiento de objetos
- Tipos de datos
Anotación en lenguaje natural
- Reconocimiento de entidad designada
- Detección de sentimientos
- Ocr
Anotación de voz
- Transcripción
Alternativas de Kili Mejor Valoradas
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Filtrar por Funciones
Desarrollo de modelos
Soporte de idiomas | Admite lenguajes de programación como Java, C o Python. Admite lenguajes front-end como HTML, CSS y JavaScript | No hay suficientes datos disponibles | |
Arrastra y suelta | Ofrece a los desarrolladores la posibilidad de arrastrar y soltar fragmentos de código o algoritmos al crear modelos | No hay suficientes datos disponibles | |
Algoritmos preconstruidos | Proporciona a los usuarios algoritmos prediseñados para un desarrollo de modelos más sencillo | No hay suficientes datos disponibles | |
Entrenamiento de modelos | Proporciona grandes conjuntos de datos para entrenar modelos individuales | No hay suficientes datos disponibles | |
Algoritmos preconstruidos | Proporciona a los usuarios algoritmos prediseñados para un desarrollo de modelos más sencillo | No hay suficientes datos disponibles | |
Entrenamiento de modelos | Proporciona grandes conjuntos de datos para entrenar modelos individuales | No hay suficientes datos disponibles | |
Ingeniería de características | Transforma los datos sin procesar en características que representan mejor el problema subyacente a los modelos predictivos | No hay suficientes datos disponibles |
Servicios de aprendizaje automático/profundo
Visión computarizada | Ofrece servicios de reconocimiento de imágenes | No hay suficientes datos disponibles | |
Procesamiento del lenguaje natural | Ofrece servicios de procesamiento de lenguaje natural | No hay suficientes datos disponibles | |
Generación de lenguaje natural | Ofrece servicios de generación de lenguaje natural | No hay suficientes datos disponibles | |
Redes neuronales artificiales | Ofrece redes neuronales artificiales para los usuarios | No hay suficientes datos disponibles | |
Visión computarizada | Ofrece servicios de reconocimiento de imágenes | No hay suficientes datos disponibles | |
Comprensión del lenguaje natural | Ofrece servicios de comprensión del lenguaje natural | No hay suficientes datos disponibles | |
Generación de lenguaje natural | Ofrece servicios de generación de lenguaje natural | No hay suficientes datos disponibles | |
Aprendizaje profundo | Proporciona capacidades de aprendizaje profundo | No hay suficientes datos disponibles |
Despliegue
Servicio Gestionado | Gestiona la aplicación inteligente para el usuario, reduciendo la necesidad de infraestructura | No hay suficientes datos disponibles | |
Aplicación | Permite a los usuarios insertar aprendizaje automático en aplicaciones operativas | No hay suficientes datos disponibles | |
Escalabilidad | Proporciona aplicaciones e infraestructura de aprendizaje automático fáciles de escalar | No hay suficientes datos disponibles | |
Flexibilidad lingüística | Permite a los usuarios introducir modelos creados en una variedad de idiomas. | No hay suficientes datos disponibles | |
Flexibilidad del marco | Permite a los usuarios elegir el marco o el entorno de trabajo de su preferencia. | No hay suficientes datos disponibles | |
Control de versiones | Se repiten versiones de registros a medida que se iteran los modelos. | No hay suficientes datos disponibles | |
Facilidad de implementación | Proporciona una forma rápida y eficaz de implementar modelos de aprendizaje automático. | No hay suficientes datos disponibles | |
Escalabilidad | Ofrece una forma de escalar el uso de modelos de aprendizaje automático en toda la empresa. | No hay suficientes datos disponibles | |
Servicio Gestionado | Gestiona la aplicación inteligente para el usuario, reduciendo la necesidad de infraestructura | No hay suficientes datos disponibles | |
Aplicación | Permite a los usuarios insertar aprendizaje automático en aplicaciones operativas | No hay suficientes datos disponibles | |
Escalabilidad | Proporciona aplicaciones e infraestructura de aprendizaje automático fáciles de escalar | No hay suficientes datos disponibles | |
Flexibilidad lingüística | Permite a los usuarios introducir modelos creados en una variedad de idiomas. | No hay suficientes datos disponibles | |
Flexibilidad del marco | Permite a los usuarios elegir el marco o el entorno de trabajo de su preferencia. | No hay suficientes datos disponibles | |
Control de versiones | Se repiten versiones de registros a medida que se iteran los modelos. | No hay suficientes datos disponibles | |
Facilidad de implementación | Proporciona una forma rápida y eficaz de implementar modelos de aprendizaje automático. | No hay suficientes datos disponibles | |
Escalabilidad | Ofrece una forma de escalar el uso de modelos de aprendizaje automático en toda la empresa. | No hay suficientes datos disponibles | |
Integraciones | Puede integrarse bien con otro software. | No hay suficientes datos disponibles |
Gestión
Catalogación | Registra y organiza todos los modelos de aprendizaje automático que se han implementado en toda la empresa. | No hay suficientes datos disponibles | |
Monitoreo | Realiza un seguimiento del rendimiento y la precisión de los modelos de aprendizaje automático. | No hay suficientes datos disponibles | |
Gobernante | Aprovisiona a los usuarios en función de la autorización para implementar e iterar modelos de aprendizaje automático. | No hay suficientes datos disponibles | |
Registro de modelos | Permite a los usuarios administrar artefactos de modelos y realizar un seguimiento de los modelos que se implementan en producción. | No hay suficientes datos disponibles | |
Catalogación | Registra y organiza todos los modelos de aprendizaje automático que se han implementado en toda la empresa. | No hay suficientes datos disponibles | |
Monitoreo | Realiza un seguimiento del rendimiento y la precisión de los modelos de aprendizaje automático. | No hay suficientes datos disponibles | |
Gobernante | Aprovisiona a los usuarios en función de la autorización para implementar e iterar modelos de aprendizaje automático. | No hay suficientes datos disponibles |
Sistema
Ingesta de datos y disputas | Ofrece al usuario la capacidad de importar una variedad de fuentes de datos para su uso inmediato | No hay suficientes datos disponibles | |
Soporte de idiomas | Admite lenguajes de programación como Java, C o Python. Admite lenguajes front-end como HTML, CSS y JavaScript | No hay suficientes datos disponibles | |
Arrastra y suelta | Ofrece a los desarrolladores la posibilidad de arrastrar y soltar fragmentos de código o algoritmos al crear modelos | No hay suficientes datos disponibles |
Calidad
Calidad de la etiquetadora | Basado en 19 reseñas de Kili. Ofrece al usuario una métrica para determinar la calidad de los etiquetadores de datos, en función de las puntuaciones de consistencia, el conocimiento del dominio, la verdad dinámica del terreno y más. | 91% (Basado en 19 reseñas) | |
Calidad de la tarea | Basado en 22 reseñas de Kili. Garantiza que las tareas de etiquetado sean precisas a través del consenso, la revisión, la detección de anomalías y más. | 92% (Basado en 22 reseñas) | |
Calidad de los datos | Asegura que los datos sean de alta calidad en comparación con el punto de referencia. Los revisores de 21 de Kili han proporcionado comentarios sobre esta función. | 90% (Basado en 21 reseñas) | |
Humano-en-el-bucle | Basado en 20 reseñas de Kili. Ofrece al usuario la posibilidad de revisar y editar etiquetas. | 91% (Basado en 20 reseñas) |
Automatización
Preetiquetado de aprendizaje automático | Según lo informado en 19 reseñas de Kili. Utiliza modelos para predecir la etiqueta correcta para una entrada determinada (imagen, vídeo, audio, texto, etc.). | 89% (Basado en 19 reseñas) | |
Enrutamiento automático del etiquetado | Según lo informado en 13 reseñas de Kili. Dirija automáticamente la entrada a la etiquetadora o servicio de etiquetado óptimo en función de la velocidad y el costo previstos. | 87% (Basado en 13 reseñas) |
Anotación de imagen
Segmentación de imágenes | Según lo informado en 16 reseñas de Kili. Tiene la capacidad de colocar cuadros o polígonos imaginarios alrededor de objetos o píxeles en una imagen. | 91% (Basado en 16 reseñas) | |
Detección de objetos | Tiene la capacidad de detectar objetos dentro de imágenes. Esta función fue mencionada en 19 reseñas de Kili. | 91% (Basado en 19 reseñas) | |
Seguimiento de objetos | Según lo informado en 15 reseñas de Kili. Realizar un seguimiento de identificadores de objetos únicos en varios fotogramas de vídeo | 88% (Basado en 15 reseñas) | |
Tipos de datos | Basado en 19 reseñas de Kili. Admite una gama de diferentes tipos de imágenes (satélite, cámaras térmicas, etc.) | 91% (Basado en 19 reseñas) |
Anotación en lenguaje natural
Reconocimiento de entidad designada | Basado en 18 reseñas de Kili. Ofrece al usuario la capacidad de extraer entidades del texto (como ubicaciones y nombres). | 91% (Basado en 18 reseñas) | |
Detección de sentimientos | Según lo informado en 10 reseñas de Kili. Le da al usuario la capacidad de etiquetar texto en función de su sentimiento. | 87% (Basado en 10 reseñas) | |
Ocr | Según lo informado en 11 reseñas de Kili. Ofrece al usuario la capacidad de etiquetar y verificar los datos de texto de una imagen. | 89% (Basado en 11 reseñas) |
Anotación de voz
Transcripción | Basado en 13 reseñas de Kili. Permite al usuario transcribir audio. | 87% (Basado en 13 reseñas) | |
Reconocimiento de emociones | Le da al usuario la capacidad de etiquetar emociones en audio grabado. | No hay suficientes datos disponibles |
Operaciones
Métricas | Controlar el uso y el rendimiento del modelo en producción | No hay suficientes datos disponibles | |
Gestión de infraestructuras | Implemente aplicaciones de aprendizaje automático de misión crítica donde y cuando las necesite | No hay suficientes datos disponibles | |
Colaboración | Compare fácilmente experimentos (código, hiperparámetros, métricas, predicciones, dependencias, métricas del sistema, etc.) para comprender las diferencias en el rendimiento del modelo. | No hay suficientes datos disponibles |
Tipo de reconocimiento
Detección de emociones | Proporciona la capacidad de reconocer y detectar emociones. | No hay suficientes datos disponibles | |
Detección de objetos | Proporciona la capacidad de reconocer varios tipos de objetos en diversos escenarios y configuraciones. | No hay suficientes datos disponibles | |
Detección de texto | Proporciona la capacidad de reconocer textos. | No hay suficientes datos disponibles | |
Análisis de movimiento | Procesa secuencias de vídeo o imágenes para realizar un seguimiento de objetos o individuos. | No hay suficientes datos disponibles | |
Reconstrucción de escenas | Dadas las imágenes de una escena, o un vídeo, la reconstrucción de escenas calcula un modelo 3D de una escena. | No hay suficientes datos disponibles | |
Detección de logotipos | Permite a los usuarios detectar logotipos en imágenes. | No hay suficientes datos disponibles | |
Detección de contenido explícito | Detecta material inapropiado en imágenes. | No hay suficientes datos disponibles | |
Detección de vídeo | Proporciona la capacidad de detectar objetos, humanos, etc. en secuencias de video. | No hay suficientes datos disponibles |
Reconocimiento facial
Análisis facial | Permite a los usuarios analizar los atributos de la cara, como si la cara está sonriendo o si los ojos están abiertos. | No hay suficientes datos disponibles | |
Comparación de rostros | Ofrezca a los usuarios la posibilidad de comparar diferentes caras entre sí. | No hay suficientes datos disponibles |
Etiquetado
Entrenamiento de modelos | Permite a los usuarios entrenar el modelo y proporcionar comentarios sobre los resultados del modelo. | No hay suficientes datos disponibles | |
Cuadros delimitadores | Permite a los usuarios seleccionar elementos dados en una imagen con fines de reconocimiento de imágenes. | No hay suficientes datos disponibles | |
Detección de imágenes personalizadas | Proporciona la capacidad de crear modelos de detección de imágenes personalizados. | No hay suficientes datos disponibles |
Integración - Aprendizaje Automático
Integración | Soporta la integración con múltiples fuentes de datos para una entrada de datos fluida. | No hay suficientes datos disponibles |
Aprendizaje - Aprendizaje automático
Datos de entrenamiento | Mejora la precisión y velocidad de la salida a través de la ingestión eficiente y procesamiento de datos de entrenamiento. | No hay suficientes datos disponibles | |
Información Accionable | Genera ideas prácticas aplicando patrones aprendidos a problemas clave. | No hay suficientes datos disponibles | |
Algoritmo | Continuamente mejora y se adapta a nuevos datos utilizando algoritmos específicos. | No hay suficientes datos disponibles |
