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Beste Software für aktives Lernen

Matthew Miller
MM
Von Matthew Miller recherchiert und verfasst

Aktive Lernwerkzeuge sind spezialisierte Softwarelösungen, die die Entwicklung von Machine-Learning-(ML)-Modellen verbessern, indem sie den Prozess der Datenkennzeichnung, Annotation und Modelltraining vereinfachen. Diese Werkzeuge werden häufig von ML-Ingenieuren, Datenwissenschaftlern, KI-Teams und Spezialisten für Computer Vision in Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen und autonomen Systemen eingesetzt, um Modelle effizient mit weniger, aber relevanteren Datenpunkten zu trainieren.

Aktive Lernalgorithmen fragen die informativsten Datenpunkte ab, minimieren den Datenbedarf und verbessern die Modellleistung. Durch die Zusammenarbeit mit menschlichen Annotatoren erreichen sie eine Effizienz, die über passive Lernmethoden hinausgeht. Zu den wichtigsten Merkmalen gehören häufig die Entdeckung von Grenzfällen, die Identifizierung von Ausreißern, die intelligente Datenauswahl, die Integration mit beliebten ML-Frameworks und Echtzeit-Leistungsmetriken.

Im Gegensatz zu herkömmlicher Datenkennzeichnungssoftware, MLOps-Plattformen oder grundlegenden Datenwissenschafts- und Machine-Learning-Plattformen priorisieren aktive Lernwerkzeuge die kontinuierliche Verfeinerung über die bloße Bereitstellung. Dieser Ansatz optimiert nicht nur den Entwicklungsprozess, sondern steigert auch die Effizienz und Effektivität beim Training von ML-Modellen.

Um für die Aufnahme in die Kategorie der aktiven Lernwerkzeuge in Frage zu kommen, muss ein Produkt:

Die Erstellung einer iterativen Schleife zwischen Datenannotation und Modelltraining ermöglichen Fähigkeiten zur automatischen Identifizierung von Modellfehlern, Ausreißern und Grenzfällen bieten Einblicke in die Modellleistung bieten und den Annotierungsprozess zur Verbesserung leiten Die Auswahl und Verwaltung von Trainingsdaten für eine effektive Modelloptimierung erleichtern

Am besten Aktive Lernwerkzeuge auf einen Blick

Höchste Leistung:
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1st Am einfachsten zu bedienen in Aktive Lernwerkzeuge Software
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    Amazon Augmented AI (Amazon A2I) ermöglicht es Ihnen, eine menschliche Überprüfung von maschinellen Lernsystemen (ML) durchzuführen, um Präzision zu gewährleisten.

    Benutzer
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    • Informationstechnologie und Dienstleistungen
    • Computersoftware
    Marktsegment
    • 43% Kleinunternehmen
    • 32% Unternehmen mittlerer Größe
  • Verkäuferdetails
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    Gründungsjahr
    2006
    Hauptsitz
    Seattle, WA
    Twitter
    @awscloud
    2,230,007 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    146,764 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
    Eigentum
    NASDAQ: AMZN
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Amazon Augmented AI (Amazon A2I) ermöglicht es Ihnen, eine menschliche Überprüfung von maschinellen Lernsystemen (ML) durchzuführen, um Präzision zu gewährleisten.

Benutzer
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Marktsegment
  • 43% Kleinunternehmen
  • 32% Unternehmen mittlerer Größe
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Gründungsjahr
2006
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    Die Plattform für ML-Datenkurierung - Die Einbettungstechnologie von Aquarium bringt die größten Probleme in Ihrer Modellleistung ans Licht und findet die richtigen Daten, um sie zu lösen.

    Benutzer
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    Branchen
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    Marktsegment
    • 57% Kleinunternehmen
    • 29% Unternehmen mittlerer Größe
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    Aquarium
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    www.linkedin.com
    15 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
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Die Plattform für ML-Datenkurierung - Die Einbettungstechnologie von Aquarium bringt die größten Probleme in Ihrer Modellleistung ans Licht und findet die richtigen Daten, um sie zu lösen.

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So können Ihnen G2-Angebote helfen:

  • Kaufen Sie einfach kuratierte – und vertrauenswürdige – Software
  • Gestalten Sie Ihre eigene Softwarekaufreise
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    Hochwertige LLM-Apps schnell veröffentlichen, ohne Kompromisse bei der Testung einzugehen. Niemals durch die komplexe und subjektive Natur der LLM-Interaktionen zurückgehalten werden.

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    • 50% Kleinunternehmen
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    Vorteile
    Künstliche Intelligenz
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    Benutzerfreundlichkeit
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    Vielseitigkeit
    4
    Problemerkennung
    3
    Contra
    Komplexe Einrichtung
    2
    Navigationsschwierigkeiten
    2
    Einrichtungs-Komplexität
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    Steile Lernkurve
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    UX-Verbesserung
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Hochwertige LLM-Apps schnell veröffentlichen, ohne Kompromisse bei der Testung einzugehen. Niemals durch die komplexe und subjektive Natur der LLM-Interaktionen zurückgehalten werden.

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Deepchecks
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Top Beratungsdienste für Labelbox anzeigen
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    Labelbox ist die führende datenzentrierte KI-Plattform für den Aufbau intelligenter Anwendungen. Teams, die die neuesten Fortschritte in generativer KI und LLMs nutzen möchten, verwenden die Labelbox-

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    • Computersoftware
    • Informationstechnologie und Dienstleistungen
    Marktsegment
    • 48% Kleinunternehmen
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    Datenkennzeichnung
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    Merkmale
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    Einfache Integrationen
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    KI-Fähigkeiten
    5
    Contra
    Langsame Leistung
    3
    Langsame Verarbeitung
    3
    Schwieriges Lernen
    2
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    Labelbox
    Gründungsjahr
    2018
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    San Francisco, California
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Labelbox ist die führende datenzentrierte KI-Plattform für den Aufbau intelligenter Anwendungen. Teams, die die neuesten Fortschritte in generativer KI und LLMs nutzen möchten, verwenden die Labelbox-

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KI-Fähigkeiten
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Contra
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3
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Labelbox
Gründungsjahr
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    FiftyOne von Voxel51 - die leistungsstärkste visuelle KI- und Computer-Vision-Datenplattform. Ohne die richtigen Daten scheitern selbst die intelligentesten KI-Modelle. FiftyOne gibt Maschinenlern-In

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    Branchen
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    Marktsegment
    • 70% Kleinunternehmen
    • 30% Unternehmen mittlerer Größe
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Voxel51
    Gründungsjahr
    2018
    Hauptsitz
    Ann Arbor, US
    Twitter
    @Voxel51
    1,536 Twitter-Follower
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    www.linkedin.com
    57 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
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FiftyOne von Voxel51 - die leistungsstärkste visuelle KI- und Computer-Vision-Datenplattform. Ohne die richtigen Daten scheitern selbst die intelligentesten KI-Modelle. FiftyOne gibt Maschinenlern-In

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Voxel51
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2018
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Ann Arbor, US
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    Generative AI-Apps schneller entwickeln und bewerten Willkommen bei Galileo: Ihre Komplettlösung für die Bewertung, Experimentierung und Beobachtbarkeit von generativer KI

    Benutzer
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    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 59% Unternehmen mittlerer Größe
    • 35% Kleinunternehmen
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
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    Verkäufer
    Galileo
    Gründungsjahr
    2021
    Hauptsitz
    San Francisco, US
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    www.linkedin.com
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Generative AI-Apps schneller entwickeln und bewerten Willkommen bei Galileo: Ihre Komplettlösung für die Bewertung, Experimentierung und Beobachtbarkeit von generativer KI

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  • 59% Unternehmen mittlerer Größe
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Verkäufer
Galileo
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2021
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San Francisco, US
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    Dataloop ist eine hochmoderne AI-Entwicklungsplattform, die die Art und Weise verändert, wie Organisationen AI-Anwendungen entwickeln. Unsere Plattform ist sorgfältig darauf ausgelegt, Entwicklern im

    Benutzer
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    Branchen
    • Computersoftware
    • Informationstechnologie und Dienstleistungen
    Marktsegment
    • 39% Unternehmen mittlerer Größe
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    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • Dataloop Vor- und Nachteile
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    Vorteile
    Benutzerfreundlichkeit
    30
    Anmerkungseffizienz
    14
    Anmerkungswerkzeuge
    13
    Datenverwaltung
    13
    Effizienz
    11
    Contra
    Leistungsprobleme
    9
    Schwieriges Lernen
    8
    Verzögerungsprobleme
    8
    Langsame Leistung
    7
    Langsames Laden
    6
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Dataloop
    Gründungsjahr
    2017
    Hauptsitz
    Herzliya, IL
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    72 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
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Dataloop ist eine hochmoderne AI-Entwicklungsplattform, die die Art und Weise verändert, wie Organisationen AI-Anwendungen entwickeln. Unsere Plattform ist sorgfältig darauf ausgelegt, Entwicklern im

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Marktsegment
  • 39% Unternehmen mittlerer Größe
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Dataloop Vor- und Nachteile
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Vorteile
Benutzerfreundlichkeit
30
Anmerkungseffizienz
14
Anmerkungswerkzeuge
13
Datenverwaltung
13
Effizienz
11
Contra
Leistungsprobleme
9
Schwieriges Lernen
8
Verzögerungsprobleme
8
Langsame Leistung
7
Langsames Laden
6
Verkäuferdetails
Verkäufer
Dataloop
Gründungsjahr
2017
Hauptsitz
Herzliya, IL
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    Verwalten, kuratieren und kennzeichnen Sie multimodale Daten wie Bilder, Videos, Audio, Dokumente, Text und DICOM-Dateien – alles auf einer Plattform. Transformieren Sie Petabytes unstrukturierter Dat

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    • Computersoftware
    • Krankenhaus & Gesundheitswesen
    Marktsegment
    • 51% Kleinunternehmen
    • 41% Unternehmen mittlerer Größe
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    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • Encord Vor- und Nachteile
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    Vorteile
    Anmerkungseffizienz
    10
    Anmerkungswerkzeuge
    10
    Benutzerfreundlichkeit
    10
    Teamzusammenarbeit
    6
    Bildsegmentierung
    5
    Contra
    Fehlende Funktionen
    6
    Fehlende Funktionen
    4
    Schwierige Navigation
    3
    Verzögerungsprobleme
    3
    Latenzprobleme
    3
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Encord
    Gründungsjahr
    2020
    Hauptsitz
    San Francisco, US
    Twitter
    @encord_team
    628 Twitter-Follower
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    www.linkedin.com
    96 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
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Verwalten, kuratieren und kennzeichnen Sie multimodale Daten wie Bilder, Videos, Audio, Dokumente, Text und DICOM-Dateien – alles auf einer Plattform. Transformieren Sie Petabytes unstrukturierter Dat

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Branchen
  • Computersoftware
  • Krankenhaus & Gesundheitswesen
Marktsegment
  • 51% Kleinunternehmen
  • 41% Unternehmen mittlerer Größe
Encord Vor- und Nachteile
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Vorteile
Anmerkungseffizienz
10
Anmerkungswerkzeuge
10
Benutzerfreundlichkeit
10
Teamzusammenarbeit
6
Bildsegmentierung
5
Contra
Fehlende Funktionen
6
Fehlende Funktionen
4
Schwierige Navigation
3
Verzögerungsprobleme
3
Latenzprobleme
3
Verkäuferdetails
Verkäufer
Encord
Gründungsjahr
2020
Hauptsitz
San Francisco, US
Twitter
@encord_team
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    Lightly hilft Teams im Bereich maschinelles Lernen, bessere Modelle durch bessere Daten zu entwickeln. Es ermöglicht Unternehmen, die richtigen Daten für das Modelltraining durch aktives Lernen auszuw

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    Branchen
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    • 60% Unternehmen mittlerer Größe
    • 27% Kleinunternehmen
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    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • Lightly Vor- und Nachteile
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    Benutzerfreundlichkeit
    8
    Leistungsgeschwindigkeit
    4
    Zeitersparnis
    4
    KI-Modellierung
    3
    Merkmale
    3
    Contra
    Lernschwierigkeit
    3
    Datenverwaltung
    2
    Abhängigkeitsprobleme
    1
    Teuer
    1
    Lernkurve
    1
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Lightly
    Gründungsjahr
    2019
    Hauptsitz
    Zurich, CH
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    26 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
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Lightly hilft Teams im Bereich maschinelles Lernen, bessere Modelle durch bessere Daten zu entwickeln. Es ermöglicht Unternehmen, die richtigen Daten für das Modelltraining durch aktives Lernen auszuw

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Branchen
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Marktsegment
  • 60% Unternehmen mittlerer Größe
  • 27% Kleinunternehmen
Lightly Vor- und Nachteile
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Benutzerfreundlichkeit
8
Leistungsgeschwindigkeit
4
Zeitersparnis
4
KI-Modellierung
3
Merkmale
3
Contra
Lernschwierigkeit
3
Datenverwaltung
2
Abhängigkeitsprobleme
1
Teuer
1
Lernkurve
1
Verkäuferdetails
Verkäufer
Lightly
Gründungsjahr
2019
Hauptsitz
Zurich, CH
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26 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
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    Cleanlab löst die größte Herausforderung bei KI-Agenten: Zuverlässigkeit. Unsere Plattform stattet Ihr Team mit den Werkzeugen aus, um Agenten produktionsreif zu machen, indem sie minderwertige Ausgab

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 42% Kleinunternehmen
    • 33% Unternehmen mittlerer Größe
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    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
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    Einfache Integrationen
    5
    Fehlererkennung
    5
    Datenbereinigung
    4
    Zeitersparnis
    4
    Benutzerfreundlichkeit
    3
    Contra
    Schwierige Einrichtung
    3
    Teuer
    2
    Langsame Leistung
    2
    Komplexität
    1
    Abhängigkeitsprobleme
    1
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Cleanlab
    Hauptsitz
    San Francisco, US
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    52 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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Cleanlab löst die größte Herausforderung bei KI-Agenten: Zuverlässigkeit. Unsere Plattform stattet Ihr Team mit den Werkzeugen aus, um Agenten produktionsreif zu machen, indem sie minderwertige Ausgab

Benutzer
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Branchen
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Marktsegment
  • 42% Kleinunternehmen
  • 33% Unternehmen mittlerer Größe
Cleanlab Vor- und Nachteile
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Vorteile
Einfache Integrationen
5
Fehlererkennung
5
Datenbereinigung
4
Zeitersparnis
4
Benutzerfreundlichkeit
3
Contra
Schwierige Einrichtung
3
Teuer
2
Langsame Leistung
2
Komplexität
1
Abhängigkeitsprobleme
1
Verkäuferdetails
Verkäufer
Cleanlab
Hauptsitz
San Francisco, US
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
52 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
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    iMerit ist ein führendes Unternehmen für KI-Datenlösungen, das hochwertige Daten in den Bereichen Computer Vision, natürliche Sprachverarbeitung und Inhaltsdienste bereitstellt, die maschinelles Lerne

    Benutzer
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    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 50% Kleinunternehmen
    • 25% Unternehmen
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  • iMerit Ango Hub Multimodal AI Platform Vor- und Nachteile
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    KI-Integration
    1
    Anmerkungseffizienz
    1
    Anpassung
    1
    Datengenauigkeit
    1
    Maschinelles Lernen
    1
    Contra
    Komplexität
    1
    Steile Lernkurve
    1
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Gründungsjahr
    2012
    Hauptsitz
    San Jose, CA
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    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    5,346 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
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iMerit ist ein führendes Unternehmen für KI-Datenlösungen, das hochwertige Daten in den Bereichen Computer Vision, natürliche Sprachverarbeitung und Inhaltsdienste bereitstellt, die maschinelles Lerne

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Vorteile
KI-Integration
1
Anmerkungseffizienz
1
Anpassung
1
Datengenauigkeit
1
Maschinelles Lernen
1
Contra
Komplexität
1
Steile Lernkurve
1
Verkäuferdetails
Gründungsjahr
2012
Hauptsitz
San Jose, CA
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    DagsHub ist eine Plattform, die es Ihnen ermöglicht, hochwertige Datensätze für eine bessere Modellleistung zu erstellen. Eine einzige KI-Plattform zur Kuratierung von Bild-, Audio- und Dokumentendat

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    Vorteile
    Datenverwaltung
    12
    Modellverwaltung
    12
    Zusammenarbeit
    11
    Merkmale
    10
    Integrierte Plattform
    10
    Contra
    Eingeschränkte Funktionalität
    2
    Fehlerbehandlung
    1
    Teuer
    1
    Begrenzte Anpassung
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    Begrenzter kostenloser Zugang
    1
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    Verkäufer
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    Hauptsitz
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    Denken Sie daran, dass dies ein „Laptop in der Cloud“ ist. Propeller's Virtual Desktop ist ein leistungsstarker, vollständig verwalteter Arbeitsplatz, der ressourcenintensive Anwendungen auf jedem Ger

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    Propeller
    Gründungsjahr
    2018
    Hauptsitz
    Beaverton, US
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Denken Sie daran, dass dies ein „Laptop in der Cloud“ ist. Propeller's Virtual Desktop ist ein leistungsstarker, vollständig verwalteter Arbeitsplatz, der ressourcenintensive Anwendungen auf jedem Ger

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Mehr über Aktive Lernwerkzeuge erfahren

Was ist aktive Lernsoftware?

Aktive Lernwerkzeuge sind fortschrittliche ML-Werkzeuge, die auf gekennzeichneten Daten trainieren und ihre Modelle kontinuierlich verfeinern, um Etiketten für nicht gekennzeichnete Datenpunkte vorherzusagen. Aktive Lerner werden häufig in Aufgaben der Computer Vision wie Bilderkennung, Segmentierung und Objekterkennung eingesetzt. Wenn das Modell auf Unsicherheiten stößt, wie z.B. bei mehrdeutigen Daten oder Randfällen, verwendet es die „Mensch-in-der-Schleife“-Technik, um menschliche Annotatoren einzubeziehen, um Fehler zu korrigieren, Vorhersagen zu verfeinern und die Gesamtgenauigkeit zu verbessern.

Aktive Lernsoftware bestimmt die Klasse eines Datenpunkts basierend auf der euklidischen Distanz oder seiner Position auf der Klassifikationsgrenze und generiert einen Vertrauensscore. Wenn der Score für das vorhergesagte Etikett niedrig ist, fragt das Modell einen Menschen, was es zu einem halbüberwachten Prozess macht, bei dem das Modell lernt, während es den Benutzer aktiv einbezieht.

Unternehmen, die diese Werkzeuge nutzen, können die Kosten für die Datenkennzeichnung senken, die Qualität der Datensätze verbessern und Budgets optimieren. Aktive Lernwerkzeuge arbeiten in Übereinstimmung mit ML-Software, MLOps-Plattformen, künstlicher Intelligenz (KI)-Software und Datenwissenschaftsplattformen, um genaue Modelle zu erstellen und positive Ergebnisse zu erzielen.

Wie funktionieren aktive Lernwerkzeuge im maschinellen Lernen?

Nachfolgend ist der vollständige Prozess beschrieben, wie aktive Lernwerkzeuge Hintergrundwissen nutzen, um nicht gekennzeichnete Testdaten zu identifizieren und ihre Genauigkeit durch erneutes Training zu verbessern. 

  • Klein anfangen: Der Prozess beginnt mit dem Training des ML-Modells auf dem bereitgestellten gekennzeichneten Datensatz, der im Wesentlichen 10% des gesamten Trainingsdatensatzes ausmacht. Es bietet auch eine solide Grundlage für das anfängliche Training des ML-Werkzeugs.
  • Modelltraining: Mit den verfügbaren Daten trainiert das aktive Lernsystem ein oder mehrere ML-Modelle (Komitee von Modellen), die an den restlichen 90% des nicht gekennzeichneten Datensatzes arbeiten werden.
  • Abfragestrategie: Eine Abfragestrategie wählt die informativsten nicht gekennzeichneten Daten aus. Die Punkte, über die der Algorithmus am unsichersten ist, werden abgebaut und für menschliches Eingreifen beiseite gelegt. 
  • Mensch-in-der-Schleife: Die Genauigkeit und Präzision von aktiven Lernwerkzeugen resultiert aus der menschlichen Beteiligung an der Datenkennzeichnung. Das ML-Modell identifiziert Datenpunkte zur Abfrage basierend auf ihrer Informationsgehalt, und menschliches Eingreifen erfolgt nur, wenn das Modell bei einer Entscheidung am unsichersten ist. Dieser Ansatz verhindert falsche Klassenvorhersagen. 
  • Erneutes Training: Sobald der neu trainierte Datensatz hinzugefügt wird, trainiert das Modell erneut, sagt unsichere Datenpunkte voraus und integriert diese Erkenntnisse in seinen Hauptalgorithmus. Dieser kontinuierliche Zyklus von Abfragen, Kennzeichnen und erneutem Training verbessert die Genauigkeit, Geschwindigkeit und Ressourceneffizienz des Modells.

Was sind die häufigsten Merkmale von aktiven Lernwerkzeugen?

Aktive Lernwerkzeuge bewältigen effizient große Datenmengen und nutzen Echtzeit-Benutzerfeedback, um die Leistung zu steigern. Lassen Sie uns die Funktionen erkunden, die einige der besten aktiven Lernlösungen bieten. 

  • Automatisierte Abfragestrategien: Diese Werkzeuge verwenden Abfragestrategien wie Unsicherheitsstichproben, zufällige Stichproben und Randstichproben, um die informativsten Datenpunkte für die menschliche Überprüfung zu identifizieren. Es hilft ML-Modellen, Etiketten genau an herausfordernde Datenpunkte zuzuweisen.
  • Integration mit bestehenden ML-Frameworks: Aktive Lernwerkzeuge sind mit wichtigen ML-Frameworks wie PyTorch, Python Keras, TensorFlow und Scikit-Learn kompatibel, sodass Entwickler effizient programmieren und Zeit sparen können. 
  • Skalierbarkeit: Ein ML-Modell, das auf aktivem Lernen basiert, verarbeitet große Datensätze verschiedener Typen. Diese Werkzeuge passen sich allen Benutzereingaben an und integrieren die Erkenntnisse in ihren Kerntrainingsdatensatz für erneutes Training und Leistungssteigerung.
  • Schnelleres Modelltraining: Das erneute Training an neuen Datenpunkten ermöglicht es dem ML-Modell, in Live-Testumgebungen zu glänzen, Fehler zu minimieren und die Qualitätssicherung während der Produktionseinheitentests zu bestehen. Dies beschleunigt ML-Workflows. 
  • Datenkennzeichnung: Aktive Lernwerkzeuge verwalten, verfolgen und kennzeichnen große Mengen nicht gekennzeichneter Datensätze, ohne dass separate Datenbankverwaltungstools erforderlich sind. Sie speichern vorbereitete nicht gekennzeichnete Trainingsdaten für zukünftige Klassifizierung und Abfragekennzeichnung.
  • Leistungsmetriken und Analysen: Eingebaute Leistungsmetriken und Analyse-Dashboards heben die Auswirkungen gekennzeichneter Daten auf die Modelleffizienz hervor und helfen, Fehler und Risiken zu reduzieren.
  • Anpassbare Abfragen: Aktives Lernen unterstützt flexible, anpassbare Abfragestrategien, die auf verschiedene Anwendungsfälle zugeschnitten sind und die Genauigkeit verbessern.
  • Zusammenarbeit und Interaktivität: Diese Werkzeuge überprüfen gründlich Trainingsdaten und verwenden Elemente erneut, um bei der Klassifizierung nicht gekennzeichneter Datensätze zu helfen, während sie kontinuierlich mit Benutzern zur Prozessverfeinerung zusammenarbeiten. 
  • Daten Annotation: Aktive Lernwerkzeuge vereinfachen die Datenannotation durch ein integriertes Abfragesystem, das den Bedarf an Application Programming Interface (API)-Aufrufen an externe Systeme eliminiert. Auch mehrere Datenvarianten wie ordinal, nominal, kontinuierlich oder diskret können annotiert werden, wenn die Maschine ihr Etikett nicht genau vorhersagt.

Arten von aktiven Lernwerkzeugen

Aktive Lernwerkzeuge können basierend auf ihrem Datenkennzeichnungsansatz sowie dem Unsicherheitsmaß (informativer Instanz) und dem vom Modell generierten Vertrauensscore klassifiziert werden. 

Je nach Schwierigkeitsgrad des Datensatzes können Unternehmen zwei Arten von aktiven Lernwerkzeugen nutzen.

Abfragesynthese

Dieser Ansatz ist ideal für die Kennzeichnung herausfordernder Datenpunkte, die das ML-Modell mit einem ungewöhnlich hohen Vertrauensscore bewertet. Die Abfragesynthese identifiziert Datenpunkte, die nicht mit der allgemeinen Datenverteilung übereinstimmen.

  • Generative KI-Software: Diese Werkzeuge trainieren Algorithmen auf nicht gekennzeichneten Datenpools, indem sie Cluster informativer Datenpunkte basierend auf realen Verteilungen erstellen. Sie verwenden eine Generator-Discriminator-Struktur, bei der der Generator zufällige Proben erzeugt und der Discriminator deren Authentizität bewertet. Generative Adversarial Networks (GANs) oder Variational Autoencoders (VAEs) können verwendet werden, um Abfrageinstanzen zu generieren. 
  • Simulierte Umgebungen:  Diese Werkzeuge generieren synthetische Datenpunkte basierend auf ihrer Entfernung von der Klassifikationsgrenze und nutzen aktives Lernen in simulierten Umgebungen. Das beste Beispiel ist Teslas Autopilot, der sich auf die Erkennung und Erkennung realer Objekte konzentriert.

Stichprobenmethoden

Stichprobenmethoden wählen die informativsten Datenpunkte aus neuen eingehenden nicht gekennzeichneten Datenströmen aus und bestimmen die Clusterbildung. Wichtige Typen sind:

  • Unsicherheitsstichproben: Clustert eingehende nicht gekennzeichnete Daten basierend auf einem voreingestellten Schwellenwert oder informativen Score, der die Unsicherheit des ML-Modells bei der Vorhersage der Klassen dieser Punkte anzeigt.
  • Stichproben mit geringstem Vertrauen: Zielt auf Datenpunkte mit den niedrigsten Vertrauensscores ab, was auf hohe Unsicherheit hinweist. Datencluster mit den geringsten Vertrauensscores werden zur menschlichen Klassifizierung gesendet.
  • Policy-basiertes aktives Lernen (PAL): Ermöglicht streambasierte selektive Stichproben in einem Verstärkungskontext. Die Datenpunkte durchlaufen einen Belohnungs-Bestrafungs-Algorithmus und werden dynamisch basierend auf ihren Schlüsselmerkmalen klassifiziert.
  • Randstichproben: Randstichproben-aktive Lernwerkzeuge priorisieren Datenpunkte in der Nähe der Klassifikationsgrenze. Konkurrierende Klassen werden basierend auf ihren Entropiemaßen und dem durchschnittlichen Abstand zur Grenze klassifiziert.
  • Entropiebasierte Stichproben: Clustert nur die nicht gekennzeichneten Datenpunkte, die konkurrierende Hypothesen haben und bei der Kennzeichnung hochgradig unsicher sind, und weist so auf die Schwierigkeit des Modells hin, eine Klasse zuzuweisen.
  • Zufallsstichproben: Der Algorithmus entnimmt zufällig eingehende nicht gekennzeichnete Punkte und clustert sie in verschiedene Gruppen. Dann werden die Vertrauensintervalle für diese Modelle bewertet und sie werden als das nächstgelegene Etikett klassifiziert.
  • Abfrage durch Komitee (QBC): Ein Ensemble von ML-Modellen, die kollektiv zustimmen oder nicht zustimmen. Wenn der Konsens auf Schwierigkeiten bei der Vorhersage eines Etiketts hinweist, werden Datenpunkte gesammelt und an den Menschen in der Schleife zur menschlichen Kennzeichnung weitergegeben.
  • Diversitätsstichprobenwerkzeuge: Konzentriert sich auf die Auswahl heterogener Datenvariablen, die im Trainingssatz nicht gekennzeichnet sind. Diese vielfältigen Proben werden basierend auf ihrem Unsicherheits-Score, informativen Maß und Vertrauensintervall bewertet.
  • Erwartete Modelländerung: Das ML-Modell fragt nur Datenpunkte ab, die voraussichtlich einen signifikanten Einfluss auf Genauigkeit und Präzision haben, um die Modellleistung durch erneutes Training zu optimieren.

Was sind die Vorteile von aktiven Lernwerkzeugen?

Aktive Lernlösungen sind ressourceneffizient für Unternehmen, die stark auf Datenkennzeichnungssoftware und Annotatoren angewiesen waren. Lassen Sie uns einige der wichtigsten Vorteile betrachten.

  • Kosteneffizienz: Aktive Lernsoftware trainiert auf kleinen gekennzeichneten Datensätzen und nutzt frühere Erkenntnisse, um Datenklassen vorherzusagen, wodurch der Bedarf an kostspieliger Datenkennzeichnung erheblich reduziert wird.
  • Schnellere Modellleistung: Durch die Fokussierung auf die informativsten Proben verbessern diese Werkzeuge die Vorhersagegenauigkeit und trainieren Modelle auf neuen Daten neu, was die Leistung auf realen Testdaten steigert.
  • Schnellere Markteinführung: Aktives Lernen beschleunigt den Entwicklungszyklus der Maschine und ermöglicht eine schnellere Montage und Bereitstellung von Modellen durch kollaborative Datenverarbeitung und gezieltes Training.
  • Optimierte Ressourcennutzung: Erhöhte Zusammenarbeit und rigoroses Training machen diese Werkzeuge effizienter als unbeaufsichtigte ML-Algorithmen, sparen wertvolle Zeit für Datenwissenschaftler und erleichtern die Arbeit von Datenannotatoren.
  • Verbesserte Modellverallgemeinerung: Durch die Verwendung von Metriken wie Vertrauensscores und Tensorwerten lernen diese Modelle schnell selbst, verbessern die Effizienz bei ungesehenen Daten und liefern zuverlässigere, verallgemeinerte Modelle.
  • Besser für Selbsthilfetechnologie: Diese Werkzeuge glänzen in Aufgaben wie Objekterkennung für autonome Fahrzeuge, Roboterstaubsauger und Spracherkennungssysteme.

Herausforderungen von aktiven Lernwerkzeugen 

Selbst die besten aktiven Lernlösungen haben ihre eigenen Herausforderungen. Einige häufige Herausforderungen sind unten aufgeführt. 

  • Datenwachstum: Die Verwaltung ständig wachsender Datensätze erfordert zusätzliche Investitionen in Datenmanagementlösungen oder Netzwerkinfrastruktur, was kostspielig sein kann.
  • Datensicherheit und Compliance: Die Einhaltung der allgemeinen Datenschutzverordnung (GDPR) und anderer gesetzlicher Standards ist beim Umgang mit Daten entscheidend. Diese Werkzeuge benötigen zusätzliche Datensicherheits und Datenschutzfunktionen, um den Datenschutz jederzeit zu gewährleisten.
  • Datenbewahrung: Die Aufrechterhaltung der Datenqualität, während sie sich entwickelt, kann schwierig sein und erfordert Investitionen in Datenarchivierungs- und Datensicherungssoftware zur Bewahrung.
  • Datenspeicherung und Abrufkosten: Das Speichern und Abrufen von Daten, insbesondere hochauflösenden Bildern, Videos und Textdatensätzen, kann kostspielig sein. Diese Lösungen müssen Daten effizient komprimieren und indexieren, um das Handling und die Verarbeitung für das Modelltraining auszugleichen.
  • Datenzugänglichkeit: Eingeschränkter Zugriff auf Daten, sei es vor Ort, in der Cloud oder in hybriden Umgebungen, kann die Verarbeitung behindern.
  • Formatkompatibilität: Die Anpassung an alle Datenformate erfordert oft Datenkonvertierung oder -parsing, um zu verhindern, dass unterschiedliche Formate die Leistung des ML-Modells beeinträchtigen.

Aktives Lernen vs. Verstärkungslernen

Aktives Lernen und Verstärkungslernen sind unterschiedliche maschinelle Lernalgorithmen, die ihre eigenen einzigartigen Ansätze zur Datenvorhersage haben.

Aktives Lernen ist eine halbüberwachte maschinelle Lerntechnik, bei der ein kleiner gekennzeichneter Datensatz mit einem größeren nicht gekennzeichneten für das Modelltraining kombiniert wird. Diese Werkzeuge leiten aus gekennzeichneten Daten ab und generieren Vertrauensscores für neue Datenpunkte, indem sie Faktoren wie Heuristiken, Wahrscheinlichkeitsverteilung und Entfernung von Klassifikationsgrenzen verwenden. Wenn das Modell bei einem Etikett unsicher ist, fragt es einen menschlichen Annotator. Aktives Lernen wird häufig in der Bildsynthese, Computer Vision und Objekterkennung eingesetzt.

Im Gegensatz dazu ist Verstärkungslernen weder überwacht noch unbeaufsichtigt. Es trainiert einen Agenten, indem es seine Aktionen in verschiedenen Szenarien beobachtet und ein Belohnungs- und Bestrafungssystem verwendet, um positives Verhalten zu fördern und Fehler zu entmutigen. Fehler lösen eine Feedback-Schleife aus, bei der ein Mensch den Agenten anleitet, sich an neue Werte anzupassen. Dieser iterative Prozess fördert Entscheidungsfindung, Versuch und Irrtum und dynamische Datenvorhersage. Verstärkungslernen wird hauptsächlich in Spielen, Robotik und Automatisierung eingesetzt.

Anwendungsfälle von aktiven Lernwerkzeugen

Aktive Lernwerkzeuge haben eine breite Palette praktischer Anwendungen in verschiedenen Branchen. Lassen Sie uns einige Anwendungsfälle für wichtige KI-unterstützte Aufgaben erkunden.

  • Computer Vision: Unternehmen, die mit kurzen Datensätzen und hohen Rechenkosten arbeiten, nutzen diese kollaborativen Werkzeuge, um externe Objekte mit weniger Zeit, Ressourcen und Produktionsaufwand der ML-Teams zu erkennen, zu lokalisieren und zu klassifizieren.
  • Objekterkennung: Diese Werkzeuge reduzieren den Personalaufwand, der erforderlich ist, um große Bildsätze für den Objekterkennungsprozess zu füttern. Dies ist besonders nützlich, wenn das Modell die Klasse jeder externen Komponente deklarieren und sie ohne Fehler kennzeichnen muss.
  • Bildklassifizierung: Diese Werkzeuge sind entscheidend für die statische oder dynamische Bildklassifizierung, indem sie das ML-Modell iterativ verfeinern. Sie werden auch für die medizinische Bildgebung und zur Vereinfachung und Identifizierung von Krankheiten und ihrer Pathologie eingesetzt.
  • Bildwiederherstellung: Diese Werkzeuge können beschädigte oder abgeriebene Bilder reparieren, indem sie den Bildstil und die Vorlage analysieren und mit nicht gekennzeichneten Daten abgleichen. Diese Werkzeuge werden häufig für die Fotobearbeitung, Satellitenbilder, digitale Archivierung und Fotobearbeitung verwendet.
  • Natürliche Sprachverarbeitung: Diese Werkzeuge können für Sentiment-Analyse und sequenzielle Modellierung verwendet werden. Durch das Training an weniger Datenproben können sie aktiv die Wortvektordarstellung lernen und die Daten verwenden, um neuere Textsequenzen zu analysieren.
  • Spracherkennungslösungen: Diese Werkzeuge können auch für sprachunterstützende Technologie wie Amazon Echo, Google Home oder Microsoft Cortana verwendet werden. Sie können mit einem anfänglichen Frage-Antwort-Datensatz programmiert werden und aus extern diktierten Befehlen lernen. 

Software und Dienstleistungen im Zusammenhang mit aktiven Lernwerkzeugen

Aktive Lernwerkzeuge haben keine direkten Alternativen, aber die folgende verwandte Software kann sie ergänzen. Diese Werkzeuge helfen, Datenkosten zu senken, Ressourcen zu sparen und die Produktion von ML-Modellen zu beschleunigen. 

  • MLOps-Plattformen: MLOps unterstützt die Bereitstellungs-, Validierungs-, Test- und Produktionszyklen von ML-Modellen. Obwohl es nicht direkt mit aktivem Lernen verbunden ist, sorgt es für erhöhte Agilität, Effizienz und Produktionsgeschwindigkeit gut trainierter aktiver Lernsysteme.
  • Datenkennzeichnungssoftware: Datenkennzeichnungssoftware ist unerlässlich, um Datenfelder für das Modelltraining zu kennzeichnen. Sie treibt aktive Lernsoftware an, indem sie sie mit den richtigen und genau gekennzeichneten Daten versorgt, auf deren Grundlage das Modell weitere Datenpunkte clustert und kennzeichnet.
  • Datenwissenschafts- und maschinelle Lernplattformen: Diese Suite bietet umfassende Funktionen wie Datenanalysen, Datenvorbereitung, Datenvisualisierung, Modelltraining, statistische Interpretation, Validierung und Tests. Es ist eine gute integrierte Datenumgebung, in der ein aktives Lernwerkzeug ohne Probleme arbeiten könnte.

Preise für aktive Lernsoftware

Aktive Lernwerkzeuge bieten verschiedene Preismodelle an, wobei die Kosten typischerweise von Faktoren wie Funktionen, Anzahl der Benutzer, Bereitstellungsskala und dem erforderlichen Unterstützungs- und Schulungsniveau beeinflusst werden. Häufige Preismodelle umfassen:

  • Abonnementbasiert: Dies ist das häufigste Modell, bei dem Benutzer eine wiederkehrende Gebühr für den fortlaufenden Zugriff auf das Werkzeug zahlen.
  • Pay-as-you-go: In diesem Modell werden Benutzer basierend auf ihrer tatsächlichen Nutzung abgerechnet, oft gemessen an der Anzahl der verarbeiteten Datenpunkte oder erstellten Etiketten.
  • Einmalzahlung: Dieses Modell erfordert eine einmalige Vorauszahlung für eine unbefristete Lizenz, die unbegrenzten Zugriff auf die Software gewährt.

Im Durchschnitt können die Preise von einigen hundert Dollar pro Monat für grundlegende Lizenzen bis zu Tausenden oder sogar Zehntausenden für Unternehmenslösungen mit umfangreicher Unterstützung und Anpassung reichen.

Die meisten Werkzeuge bieten flexible Preispläne, um unterschiedliche Budgets und Bedürfnisse zu berücksichtigen, und die meisten Anbieter bieten Testversionen oder Demos an, damit Benutzer die Funktionen vor einer Verpflichtung testen können.

Welche Unternehmen sollten aktive Lernwerkzeuge kaufen?

Jede Branche oder jedes Unternehmen mit einem Entwicklungsteam kann ein aktives Lernwerkzeug einsetzen. Nachfolgend sind einige große Unternehmen aufgeführt, die vom Kauf eines solchen profitieren können. 

  • Finanzinstitute bearbeiten komplexe Daten für Aufgaben wie Kreditkontrolle, Risikobewertung, Kontoverwaltung und Kreditgenehmigungen. Aktive Lernwerkzeuge reduzieren die Datenkomplexität, beschleunigen die Datenkennzeichnung und liefern rechtzeitige Vorhersagen für diese kritischen Aufgaben.
  • Gesundheitsorganisationen verwalten vielfältige Daten, einschließlich medizinischer Aufzeichnungen, Patienteninformationen und Laborergebnisse, für Aktivitäten wie Arzneimittelforschung und -verteilung. Aktive Lernlösungen speichern, verwalten und rufen diese Daten intelligent ab und gewährleisten reibungslose Abläufe.
  • Rechtsfirmen profitieren von aktivem Lernen, indem sie juristische Dokumente kategorisieren und kennzeichnen, was die Dokumentenprüfung, juristische Recherche, Entscheidungsfindung und das Verfassen optimiert und eine schnellere, genauere Fallanalyse ermöglicht.
  • Regierungsbehörden nutzen aktive Lernwerkzeuge, um Richtlinien, regulatorische Rahmenwerke, Wahlinitiativen und Sozialprogramme zu entwerfen. Diese Werkzeuge analysieren vergangene Politikauswirkungen, um neue Richtlinien zu informieren.
  • Bildungseinrichtungen nutzen aktives Lernen, um E-Learning-Lehrpläne zu erstellen, Webinare zu organisieren und sofortiges Feedback zu geben, um Lernumgebungen zu verbessern und administrative Aufgaben zu vereinfachen.
  • Einzelhandels- und Fertigungsunternehmen wenden aktives Lernen an, um Lieferkettendaten zu kennzeichnen, die Nachfrage vorherzusagen und die Qualitätskontrolle zu verbessern. Dies ermöglicht optimierte Lagerhaltung, reduzierte Verschwendung und erhöhte Kundenzufriedenheit.

Wie wählt man die besten aktiven Lernwerkzeuge aus?

Die Auswahl des richtigen aktiven Lernwerkzeugs für Ihr Projekt erfordert eine sorgfältige Abwägung mehrerer unten aufgeführter Faktoren. Stellen Sie sicher, dass Sie Ihre Daten- und maschinellen Lernteams einbeziehen, um eine fundierte, effiziente Entscheidung zu treffen.

1. Ziele und Anforderungen definieren: Diese Werkzeuge sind nur dann von Vorteil, wenn ein klares Verständnis der Geschäftsdaten und der Bedürfnisse der Datenwissenschaftler besteht. Identifizieren Sie den spezifischen Anwendungsfall (z.B. Bildklassifizierung, NLP oder Anomalieerkennung) und stellen Sie sicher, dass das Werkzeug mit Ihren Datentypen und der Aufgabenkomplexität übereinstimmt.

2. Wichtige Funktionen identifizieren:

  • Modellkompatibilität: Stellen Sie sicher, dass das Werkzeug gut mit Ihren bestehenden ML-Frameworks integriert ist.
  • Stichprobenstrategien: Suchen Sie nach gängigen Methoden wie Unsicherheitsstichproben, Abfrage durch Komitee und auf Meinungsverschiedenheiten basierende Stichproben.
  • Skalierbarkeit: Das Werkzeug muss große Datensätze und wachsende Komplexität bewältigen können, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.
  • Benutzerfreundlichkeit: Berücksichtigen Sie, wie schnell Ihr Team die Software beherrschen kann.
  • Unterstützung und Dokumentation: Überprüfen Sie, ob es umfassende Tutorials, Foren und reaktionsschnellen Support gibt, um Ihr Team zu unterstützen.

3. Kosten und Lizenzierung berücksichtigen: Überprüfen Sie Preismodelle und Testoptionen. Berücksichtigen Sie das Gleichgewicht zwischen Kosten, Funktionen und Skalierbarkeit, während Sie innerhalb Ihres Budgets bleiben.

4. Testen und vergleichen: Verwenden Sie Demos, um Funktionen zu testen, die Leistung auf Ihren Datensätzen zu benchmarken und Benutzerbewertungen für zusätzliche Einblicke zu lesen.

5. Einen Pilotversuch durchführen: Nachdem Sie einen Anbieter ausgewählt haben, nehmen Sie eine maßgeschneiderte Demo, um die Software praktisch zu erleben. Dies hilft, einen reibungslosen Entscheidungsprozess zu gewährleisten.

6. Nach der Implementierung überprüfen: Abonnieren Sie den besten Plan für Ihr Unternehmen und führen Sie nach der Implementierung Qualitätstests mit Ihren Daten durch. Stellen Sie sicher, dass die Plattform Skalierbarkeit, Effizienz und rollenbasierten Zugriff beibehält. Langfristig bewerten Sie die Gesamtleistung und den ROI, um das Unternehmenswachstum zu verfolgen.

Wer nutzt aktive Lernwerkzeuge?

Nachfolgend sind einige Arten von Fachleuten aufgeführt, die aktive Lernsoftware verwenden können.

  • IT-Administratoren nutzen aktive Lernwerkzeuge, um die Dateninfrastruktur für sicheres und effizientes Modelltraining und -bereitstellung zu optimieren. Durch die Analyse von Benutzerverhaltensmustern können sie Sicherheitsbedrohungen effektiver erkennen und darauf reagieren.
  • Datenwissenschaftler wenden aktives Lernen an, um die Modellgenauigkeit und Entwicklungsgeschwindigkeit zu verbessern, indem sie sich auf unsichere Datenpunkte konzentrieren, die Kennzeichnungskosten senken und die informativsten Daten für das Training verfeinern.
  • Aktives Lernen hilft Datenanalysten bei der Automatisierung der Datenexploration, indem sie sich auf markierte Datenpunkte konzentrieren, die für die Entscheidungsfindung entscheidend sind. Dieser Ansatz beschleunigt die Analyse, verbessert die Genauigkeit und reduziert den Bedarf an manueller Sortierung.

Wichtige Teams, die von aktivem Lernen profitieren:

  • Maschinelle Lernteams überwachen den gesamten ML-Modellzyklus und entwickeln Prognosestrategien. Aktive Lernwerkzeuge verbessern die Datenqualität und Skalierbarkeit und verbessern die Prognoseergebnisse. Sie erkunden auch neue Techniken, benchmarken Algorithmen und integrieren aktives Lernen in bestehende Pipelines.
  • Datenoperationsteams gewährleisten die Datenqualität und überwachen die Modellleistung, um eine Verschlechterung zu verhindern. Sie nutzen aktives Lernen, um Erkenntnisse aus Kundenfeedback zu gewinnen und arbeiten abteilungsübergreifend zusammen, um die Kundenbindung zu verbessern und Produktverbesserungen voranzutreiben.