encord-team/encord-active
این ابزار یک جعبه‌ابزار کامل برای تست، اعتبارسنجی و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین است. ️
همچنین به شما کمک می‌کند تا داده‌های باارزش را شناسایی، دسته‌بندی و اولویت‌بندی کنید تا برای برچسب‌گذاری اقدام بهینه‌تری داشته باشید.
کاربرد:
این پلتفرم به توسعه‌دهندگان و تیم‌های هوش مصنوعی کمک می‌کند تا عملکرد مدل‌های خود را در دنیای واقعی بسنجند و نقاط ضعف آن‌ها را تشخیص دهند. همچنین با تحلیل داده‌ها، نمونه‌هایی که بیشترین تأثیر را در بهبود مدل دارند را برجسته می‌کند.
در چه شرایطی بهتره استفاده شود؟
- وقتی دقت مدل شما در شرایط واقعی کمتر از انتظار است.
- وقتی حجم داده‌های برچسب‌خورده زیاد است و نیاز به اولویت‌بندی دارید.
- وقتی می‌خواهید چرخه بهبود مدل را شتاب بخشید و فقط روی داده‌های "هوشمندانه" تمرکز کنید.
چند مثال از موارد استفاده:
شناسایی تصاویری که مدل به اشتباه طبقه‌بندی می‌کند و نیاز به برچسب دقیق‌تر دارند.
مقایسه عملکرد مدل در شرایط نوری مختلف (مثلاً شب و روز).
پیدا کردن داده‌های "مرزی" (edge cases) که مدل روی آن‌ها ضعیف عمل می‌کند.
کاهش هزینه‌های برچسب‌گذاری با تمرکز فقط روی داده‌های پراثر.
- ##MachineLearning
- ##DataCentricAI
- ##ModelEvaluation
- ##ActiveLearning
- ##DataCuration
- ##MLOps
- ##ComputerVision
- ##Labeling
- ##EdgeCases
- ##EncordActive