Reseñas y detalles del producto de Kili

Kili Technology es una herramienta integral de etiquetado donde puedes etiquetar tus datos de entrenamiento rápidamente, encontrar y solucionar problemas en tu conjunto de datos, y simplificar tus operaciones de etiquetado. Kili Technology acelera dramáticamente la construcción de IA confiable. Para crear conjuntos de datos de entrenamiento rápidamente con Kili Technology, puedes aprovechar: - Interfaces personalizables para todos tus datos: Kili Technology admite de forma nativa imágenes, videos, texto, documentos PDF, imágenes satelitales y conversaciones. Aprovecha una experiencia de usuario avanzada que acelera el etiquetado y previene errores de etiquetado. Personaliza interfaces y reglas de validación según tu caso de uso y proceso de etiquetado. - Flujos de trabajo potentes para una anotación rápida y precisa: Controla tu cola de etiquetado para priorizar activos, asignar activos a etiquetadores específicos o agregar reglas de validación. Establece una línea de revisión para detectar inconsistencias y devolver activos a los etiquetadores. - Herramientas de automatización para acelerar el etiquetado: Aplica segmentación interactiva y seguimiento para acelerar el etiquetado sin comprometer la calidad. Aprovecha las predicciones de tu propio modelo para pre-etiquetar. Usa aprendizaje activo para centrarte en el etiquetado humano y la revisión donde tendrá el mayor impacto. Para encontrar y solucionar los problemas en tu conjunto de datos de ML, puedes: - Enfocar la revisión en los datos que importan: Crea un flujo de comunicación entre anotadores y revisores. Itera rápidamente con los anotadores sobre las etiquetas a modificar. Proporciona retroalimentación continua a tu equipo de etiquetado para evitar desviaciones en la calidad. - Cuantificar la calidad con información de métricas de calidad avanzadas: Observa el consenso por clase para saber cuándo tu ontología necesita ser reorganizada. Observa los desacuerdos de los etiquetadores para identificar malentendidos entre tu población de anotadores. Filtra en segmentos de datos con métricas de baja calidad. Compara la calidad entre etiquetadores o contra un estándar de la industria. - Aumentar la calidad de los datos con detección de errores programática: Detecta errores programáticamente construyendo scripts de QA automatizados en la interfaz de etiquetado. Usa modelos de detección de errores para encontrar y solucionar automáticamente problemas en tus conjuntos de datos de ML. - Orquestar todas tus estrategias de calidad con flujos de trabajo automatizados: Automatiza completamente y construye flujos de trabajo personalizados para escalar tus operaciones de etiquetado. Para simplificar tus operaciones de etiquetado, Kili Technology te permite: - Importar y exportar datos sin esfuerzo: Integra directamente el almacenamiento en la nube de Amazon, Google y Microsoft para comenzar a etiquetar automáticamente sin tener que mover tus datos. Rastrea todos los cambios intermedios en tus datos y exporta datos versionados directamente en el formato de tu modelo (YOLO, PASCAL VOC, etc). - Gestionar tu equipo a escala: Asigna fácilmente roles predefinidos (administrador, gerente, revisor, etiquetador) para controlar las responsabilidades de los usuarios en los proyectos. Autentica con proveedores de identidad específicos para máxima conveniencia y seguridad. Asegura el más alto nivel de gobernanza y seguridad de datos. - Automatizar tu infraestructura de MLOps: Usa webhooks para realizar acciones específicas como iniciar un entrenamiento de modelo, realizar aprendizaje activo para generar pre-etiquetas o versionar. Crea un ciclo de retroalimentación entre tus experimentos de modelo y las etiquetas recién producidas. Aprovecha la API de Kili y el SDK de Python para conectar cualquier pila de ML. En Kili Technology, creemos que centrarse en datos de entrenamiento de alta calidad, que estén etiquetados de manera consistente, es la forma de desbloquear el valor de la IA. Hoy, continuamos nuestro viaje para empoderar a todas las empresas a transformar datos no estructurados en datos de alta calidad para acelerar dramáticamente la construcción de IA confiable.