Modelo de Eficiência de Treinamento	Com base em 14 avaliações de Galileo. Permite a seleção inteligente de dados para anotação para reduzir o tempo e os custos gerais de treinamento.	79% (Com base em 14 avaliações)
Retreinamento automatizado de modelos	Conforme relatado em 14 avaliações de Galileo. Permite a reciclagem automática de modelos com dados recém-anotados para melhoria contínua.	79% (Com base em 14 avaliações)
Implementação do Processo de Aprendizagem Ativa	Facilita a configuração de um processo de aprendizagem ativo adaptado a projetos específicos de IA. Revisores de 14 de Galileo forneceram feedback sobre este recurso.	75% (Com base em 14 avaliações)
Criação de loop de treinamento iterativo	Permite que os usuários estabeleçam um loop de feedback entre a anotação de dados e o treinamento do modelo. Este recurso foi mencionado em 14 avaliações de Galileo.	74% (Com base em 14 avaliações)
Descoberta de casos de borda	Conforme relatado em 14 avaliações de Galileo. Fornece a capacidade de identificar e abordar casos de borda para melhorar a robustez do modelo.	80% (Com base em 14 avaliações)

Gerenciamento de Dados & Anotação - Ferramentas de Aprendizagem Ativa

Triagem inteligente de dados	Conforme relatado em 14 avaliações de Galileo. Permite uma triagem eficiente dos dados de treinamento para identificar quais pontos de dados devem ser rotulados em seguida.	77% (Com base em 14 avaliações)
Aprimoramento do fluxo de trabalho de rotulagem de dados	Simplifica o processo de rotulagem de dados com ferramentas projetadas para eficiência e precisão. Revisores de 13 de Galileo forneceram feedback sobre este recurso.	82% (Com base em 13 avaliações)
Identificação de erros e outliers	Conforme relatado em 13 avaliações de Galileo. Automatiza a detecção de anomalias e outliers nos dados de treinamento para correção.	73% (Com base em 13 avaliações)
Otimização da seleção de dados	Oferece ferramentas para otimizar a seleção de dados para rotulagem com base na incerteza do modelo. Revisores de 13 de Galileo forneceram feedback sobre este recurso.	77% (Com base em 13 avaliações)
Insights acionáveis para a qualidade dos dados	Fornece insights acionáveis sobre a qualidade dos dados, permitindo melhorias direcionadas na rotulagem de dados. Este recurso foi mencionado em 13 avaliações de Galileo.	82% (Com base em 13 avaliações)

Análise de Desempenho de Modelo - Active Learning Tools

Insights de desempenho do modelo	Fornece insights detalhados sobre os fatores que afetam o desempenho do modelo e sugere aprimoramentos. Este recurso foi mencionado em 13 avaliações de Galileo.	76% (Com base em 13 avaliações)
Melhoria de modelo de baixo custo	Permite a melhoria do modelo ao menor custo possível, concentrando-se nos dados mais impactantes. Revisores de 13 de Galileo forneceram feedback sobre este recurso.	81% (Com base em 13 avaliações)
Integração de casos de borda	Com base em 13 avaliações de Galileo. Integra o tratamento de casos de borda ao ciclo de treinamento do modelo para aprimoramento contínuo do desempenho.	79% (Com base em 13 avaliações)
Ajuste fino da precisão do modelo	Com base em 12 avaliações de Galileo. Fornece a capacidade de ajustar modelos para maior precisão e especialização para casos de uso de nicho.	72% (Com base em 12 avaliações)
Análise de Outlier de Rótulos	Com base em 12 avaliações de Galileo. Oferece ferramentas avançadas para analisar discrepâncias e erros de etiquetas para informar o treinamento adicional do modelo.	74% (Com base em 12 avaliações)