Fonctionnalités de Dataloop
Quelles sont les fonctionnalités de Dataloop?
Qualité
- Qualité de l’étiqueteuse
- Qualité des tâches
- Qualité des données
- Humain dans la boucle
Automatisation
- Pré-étiquetage Machine Learning
- Routage automatique de l’étiquetage
Annotation d’image
- Segmentation d’image
- Détection d’objets
- Suivi des objets
- Types de données
Annotation en langage naturel
- Reconnaissance d’entité nommée
- Détection des sentiments
- Ocr
Annotation vocale
- Transcription
- Reconnaissance des émotions
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Filtrer par fonctionnalités
Développement de modèles
Prise en charge linguistique | Prend en charge les langages de programmation tels que Java, C ou Python. Prend en charge les langages frontaux tels que HTML, CSS et JavaScript | Pas assez de données disponibles | |
Glissez et déposez | Offre aux développeurs la possibilité de glisser-déposer des morceaux de code ou des algorithmes lors de la création de modèles | Pas assez de données disponibles | |
Algorithmes prédéfinis | Fournit aux utilisateurs des algorithmes prédéfinis pour simplifier le développement de modèles | Pas assez de données disponibles | |
Formation sur modèle | Fournit de grands ensembles de données pour la formation de modèles individuels | Pas assez de données disponibles | |
Algorithmes prédéfinis | Fournit aux utilisateurs des algorithmes prédéfinis pour simplifier le développement de modèles | Pas assez de données disponibles | |
Formation sur modèle | Fournit de grands ensembles de données pour la formation de modèles individuels | Pas assez de données disponibles | |
Ingénierie des fonctionnalités | Transforme les données brutes en fonctionnalités qui représentent mieux le problème sous-jacent aux modèles prédictifs | Pas assez de données disponibles |
Services d’apprentissage automatique/profond
Vision par ordinateur | Offre des services de reconnaissance d’images | Pas assez de données disponibles | |
Traitement du langage naturel | Offre des services de traitement du langage naturel | Pas assez de données disponibles | |
Génération de langage naturel | Offre des services de génération de langage naturel | Pas assez de données disponibles | |
Réseaux de neurones artificiels | Offre des réseaux de neurones artificiels pour les utilisateurs | Pas assez de données disponibles | |
Vision par ordinateur | Offre des services de reconnaissance d’images | Pas assez de données disponibles | |
Compréhension du langage naturel | Offre des services de compréhension du langage naturel | Pas assez de données disponibles | |
Génération de langage naturel | Offre des services de génération de langage naturel | Pas assez de données disponibles | |
Apprentissage profond | Fournit des capacités d’apprentissage profond | Pas assez de données disponibles |
déploiement
Service géré | Gère l’application intelligente pour l’utilisateur, réduisant ainsi le besoin d’infrastructure | Pas assez de données disponibles | |
Application | Permet aux utilisateurs d’insérer l’apprentissage automatique dans les applications d’exploitation | Pas assez de données disponibles | |
Évolutivité | Fournit des applications et une infrastructure d’apprentissage automatique facilement évolutives | Pas assez de données disponibles | |
Flexibilité linguistique | Permet aux utilisateurs d’entrer des modèles créés dans une variété de langues. | Pas assez de données disponibles | |
Flexibilité du cadre | Permet aux utilisateurs de choisir le framework ou l’atelier de leur choix. | Pas assez de données disponibles | |
Gestion des versions | Le contrôle de version des enregistrements en tant que modèles est itéré. | Pas assez de données disponibles | |
Facilité de déploiement | Fournit un moyen de déployer rapidement et efficacement des modèles de machine learning. | Pas assez de données disponibles | |
Évolutivité | Offre un moyen d’adapter l’utilisation des modèles d’apprentissage automatique à l’échelle d’une entreprise. | Pas assez de données disponibles | |
Service géré | Gère l’application intelligente pour l’utilisateur, réduisant ainsi le besoin d’infrastructure | Pas assez de données disponibles | |
Application | Permet aux utilisateurs d’insérer l’apprentissage automatique dans les applications d’exploitation | Pas assez de données disponibles | |
Évolutivité | Fournit des applications et une infrastructure d’apprentissage automatique facilement évolutives | Pas assez de données disponibles | |
Flexibilité linguistique | Permet aux utilisateurs d’entrer des modèles créés dans une variété de langues. | Pas assez de données disponibles | |
Flexibilité du cadre | Permet aux utilisateurs de choisir le framework ou l’atelier de leur choix. | Pas assez de données disponibles | |
Gestion des versions | Le contrôle de version des enregistrements en tant que modèles est itéré. | Pas assez de données disponibles | |
Facilité de déploiement | Fournit un moyen de déployer rapidement et efficacement des modèles de machine learning. | Pas assez de données disponibles | |
Évolutivité | Offre un moyen d’adapter l’utilisation des modèles d’apprentissage automatique à l’échelle d’une entreprise. | Pas assez de données disponibles | |
Intégrations | Tel que rapporté dans 33 Dataloop avis. Peut bien s’intégrer avec d’autres logiciels. | 83% (Basé sur 33 avis) |
management
Catalogage | Enregistre et organise tous les modèles de machine learning qui ont été déployés dans l’ensemble de l’entreprise. | Pas assez de données disponibles | |
Surveillance | Suit les performances et la précision des modèles d’apprentissage automatique. | Pas assez de données disponibles | |
Gouvernant | Provisionne les utilisateurs en fonction de l’autorisation de déployer et d’itérer sur des modèles Machine Learning. | Pas assez de données disponibles | |
Registre des modèles | Permet aux utilisateurs de gérer les artefacts de modèle et de suivre les modèles déployés en production. | Pas assez de données disponibles | |
Catalogage | Enregistre et organise tous les modèles de machine learning qui ont été déployés dans l’ensemble de l’entreprise. | Pas assez de données disponibles | |
Surveillance | Suit les performances et la précision des modèles d’apprentissage automatique. | Pas assez de données disponibles | |
Gouvernant | Provisionne les utilisateurs en fonction de l’autorisation de déployer et d’itérer sur des modèles Machine Learning. | Pas assez de données disponibles |
Système
Ingestion de données et querelles | Permet à l’utilisateur d’importer diverses sources de données pour une utilisation immédiate | Pas assez de données disponibles | |
Prise en charge linguistique | Prend en charge les langages de programmation tels que Java, C ou Python. Prend en charge les langages frontaux tels que HTML, CSS et JavaScript | Pas assez de données disponibles | |
Glissez et déposez | Offre aux développeurs la possibilité de glisser-déposer des morceaux de code ou des algorithmes lors de la création de modèles | Pas assez de données disponibles |
Qualité
Qualité de l’étiqueteuse | Fournit à l’utilisateur une métrique pour déterminer la qualité des étiqueteuses de données, en fonction des scores de cohérence, de la connaissance du domaine, de la réalité dynamique du terrain, etc. Les 53 évaluateurs de Dataloop ont donné leur avis sur cette fonctionnalité | 88% (Basé sur 53 avis) | |
Qualité des tâches | Garantit que les tâches d’étiquetage sont précises grâce au consensus, à la révision, à la détection des anomalies, etc. Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 53 avis. Dataloop | 90% (Basé sur 53 avis) | |
Qualité des données | Tel que rapporté dans 54 Dataloop avis. Garantit que les données sont de haute qualité par rapport au benchmark. | 91% (Basé sur 54 avis) | |
Humain dans la boucle | Basé sur 52 Dataloop avis. Permet à l’utilisateur de consulter et de modifier les étiquettes. | 89% (Basé sur 52 avis) |
Automatisation
Pré-étiquetage Machine Learning | Utilise des modèles pour prédire l’étiquette correcte pour une entrée donnée (image, vidéo, audio, texte, etc.). Les 52 évaluateurs de Dataloop ont donné leur avis sur cette fonctionnalité | 88% (Basé sur 52 avis) | |
Routage automatique de l’étiquetage | Acheminez automatiquement les entrées vers l’étiqueteuse ou le service d’étiquetage optimal en fonction de la vitesse et du coût prévus. Les 48 évaluateurs de Dataloop ont donné leur avis sur cette fonctionnalité | 87% (Basé sur 48 avis) |
Annotation d’image
Segmentation d’image | A la capacité de placer des boîtes ou des polygones imaginaires autour d’objets ou de pixels dans une image. Les 51 évaluateurs de Dataloop ont donné leur avis sur cette fonctionnalité | 92% (Basé sur 51 avis) | |
Détection d’objets | a la capacité de détecter des objets dans les images. Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 52 avis. Dataloop | 92% (Basé sur 52 avis) | |
Suivi des objets | Basé sur 50 Dataloop avis. Suivre des ID d’objet uniques sur plusieurs images vidéo | 91% (Basé sur 50 avis) | |
Types de données | Tel que rapporté dans 51 Dataloop avis. Prend en charge une gamme de différents types d’images (satellite, caméras thermiques, etc.) | 92% (Basé sur 51 avis) |
Annotation en langage naturel
Reconnaissance d’entité nommée | Tel que rapporté dans 43 Dataloop avis. Permet à l’utilisateur d’extraire des entités du texte (telles que des emplacements et des noms). | 90% (Basé sur 43 avis) | |
Détection des sentiments | Tel que rapporté dans 42 Dataloop avis. Permet à l’utilisateur de baliser le texte en fonction de son sentiment. | 89% (Basé sur 42 avis) | |
Ocr | Permet à l’utilisateur d’étiqueter et de vérifier les données textuelles d’une image. Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 45 avis. Dataloop | 89% (Basé sur 45 avis) |
Annotation vocale
Transcription | Permet à l’utilisateur de transcrire l’audio. Les 40 évaluateurs de Dataloop ont donné leur avis sur cette fonctionnalité | 90% (Basé sur 40 avis) | |
Reconnaissance des émotions | Basé sur 39 Dataloop avis. Donne à l’utilisateur la possibilité d’étiqueter les émotions dans l’audio enregistré. | 89% (Basé sur 39 avis) |
Opérations
Métriques | Contrôler l’utilisation et les performances du modèle en production | Pas assez de données disponibles | |
Gestion de l’infrastructure | Déployez des applications ML stratégiques où et quand vous en avez besoin | Pas assez de données disponibles | |
Collaboration | Comparez facilement les expériences (code, hyperparamètres, métriques, prédictions, dépendances, métriques système, etc.) pour comprendre les différences de performances du modèle. | Pas assez de données disponibles |
Type de reconnaissance
Détection des émotions | Fournit la capacité de reconnaître et de détecter les émotions. Les 34 évaluateurs de Dataloop ont donné leur avis sur cette fonctionnalité | 84% (Basé sur 34 avis) | |
Détection d’objets | Permet de reconnaître différents types d’objets dans divers scénarios et paramètres. Les 36 évaluateurs de Dataloop ont donné leur avis sur cette fonctionnalité | 90% (Basé sur 36 avis) | |
Détection de texte | Permet de reconnaître des textes. Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 35 avis. Dataloop | 86% (Basé sur 35 avis) | |
Analyse de mouvement | Basé sur 32 Dataloop avis. Traite des séquences vidéo ou d’images pour suivre des objets ou des individus. | 84% (Basé sur 32 avis) | |
Reconstitution de scène | Étant donné les images d’une scène ou d’une vidéo, la reconstruction de scène calcule un modèle 3D d’une scène. Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 32 avis. Dataloop | 88% (Basé sur 32 avis) | |
Détection de logo | Tel que rapporté dans 33 Dataloop avis. Permet aux utilisateurs de détecter les logos dans les images. | 87% (Basé sur 33 avis) | |
Détection de contenu explicite | Détecte le matériel inapproprié dans les images. Les 33 évaluateurs de Dataloop ont donné leur avis sur cette fonctionnalité | 85% (Basé sur 33 avis) | |
Détection vidéo | Permet de détecter des objets, des humains, etc. dans des séquences vidéo. Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 33 avis. Dataloop | 88% (Basé sur 33 avis) |
Reconnaissance faciale
Analyse faciale | Tel que rapporté dans 33 Dataloop avis. Permettez aux utilisateurs d’analyser les attributs du visage, par exemple si le visage sourit ou si les yeux sont ouverts. | 88% (Basé sur 33 avis) | |
Comparaison des visages | Donnez aux utilisateurs la possibilité de comparer différents visages les uns aux autres. Les 32 évaluateurs de Dataloop ont donné leur avis sur cette fonctionnalité | 86% (Basé sur 32 avis) |
Étiquetage
Formation sur modèle | Permet aux utilisateurs de former le modèle et de fournir des commentaires sur les résultats du modèle. Les 34 évaluateurs de Dataloop ont donné leur avis sur cette fonctionnalité | 89% (Basé sur 34 avis) | |
Cadres englobants | Permet aux utilisateurs de sélectionner des éléments donnés dans une image à des fins de reconnaissance d’image. Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 33 avis. Dataloop | 94% (Basé sur 33 avis) | |
Détection d’image personnalisée | Permet de créer des modèles de détection d’images personnalisés. Les 32 évaluateurs de Dataloop ont donné leur avis sur cette fonctionnalité | 87% (Basé sur 32 avis) |
Entraînement et optimisation des modèles - Outils d’apprentissage actif
Modéliser l’efficacité de l’entraînement | Permet une sélection intelligente des données à annoter afin de réduire le temps et les coûts globaux de formation. | Pas assez de données disponibles | |
Réentraînement automatisé des modèles | Permet le réentraînement automatique des modèles avec des données nouvellement annotées pour une amélioration continue. | Pas assez de données disponibles | |
Mise en œuvre d’un processus d’apprentissage actif | Facilite la mise en place d’un processus d’apprentissage actif adapté à des projets d’IA spécifiques. | Pas assez de données disponibles | |
Création d’une boucle d’entraînement itérative | Permet aux utilisateurs d’établir une boucle de rétroaction entre l’annotation des données et l’entraînement du modèle. | Pas assez de données disponibles | |
Découverte de cas limites | Permet d’identifier et de traiter les cas limites afin d’améliorer la robustesse du modèle. | Pas assez de données disponibles |
Gestion et annotation des données - Outils d’apprentissage actif
Triage intelligent des données | Permet un tri efficace des données d’entraînement afin d’identifier les points de données à étiqueter ensuite. | Pas assez de données disponibles | |
Amélioration du flux de travail d’étiquetage des données | Rationalise le processus d’étiquetage des données grâce à des outils conçus pour l’efficacité et la précision. | Pas assez de données disponibles | |
Identification des erreurs et des valeurs aberrantes | Automatise la détection des anomalies et des valeurs aberrantes dans les données d’apprentissage à corriger. | Pas assez de données disponibles | |
Optimisation de la sélection des données | Offre des outils permettant d’optimiser la sélection des données pour l’étiquetage en fonction de l’incertitude du modèle. | Pas assez de données disponibles | |
Des informations exploitables pour la qualité des données | Fournit des informations exploitables sur la qualité des données, ce qui permet d’améliorer de manière ciblée l’étiquetage des données. | Pas assez de données disponibles |
Performances et analyse des modèles - Outils d’apprentissage actif
Informations sur les performances des modèles | Fournit des informations détaillées sur les facteurs ayant un impact sur les performances du modèle et suggère des améliorations. | Pas assez de données disponibles | |
Amélioration rentable du modèle | Permet d’améliorer le modèle au coût le plus bas possible en se concentrant sur les données les plus percutantes. | Pas assez de données disponibles | |
Intégration de cas limites | Intègre la gestion des cas limites dans la boucle d’entraînement du modèle pour une amélioration continue des performances. | Pas assez de données disponibles | |
Réglage fin de la précision du modèle | Permet d’affiner les modèles pour une précision et une spécialisation accrues pour des cas d’utilisation de niche. | Pas assez de données disponibles | |
Analyse des valeurs aberrantes d’étiquettes | Offre des outils avancés pour analyser les valeurs aberrantes et les erreurs d’étiquette afin d’éclairer l’entraînement ultérieur du modèle. | Pas assez de données disponibles |
Intégration - Apprentissage automatique
Intégration | Prend en charge l'intégration avec plusieurs sources de données pour une saisie de données fluide. | Pas assez de données disponibles |
Apprentissage - Apprentissage automatique
Données d'entraînement | Améliore la précision et la vitesse de sortie grâce à une ingestion efficace et un traitement des données d'entraînement. | Pas assez de données disponibles | |
Idées exploitables | Génère des informations exploitables en appliquant des schémas appris aux problèmes clés. | Pas assez de données disponibles | |
Algorithme | S'améliore et s'adapte continuellement aux nouvelles données en utilisant des algorithmes spécifiés. | Pas assez de données disponibles |
