Encord | Label & Curate Мультимодальные данные для ИИ
Encord — это платформа, предназначенная для управления, курирования, аннотирования, оценки и мониторинга мультимодальных данных ИИ (изображение, видео, аудио, документ, текст и файлы DICOM) в одном месте. Он помогает преобразовывать петабайты неструктурированных данных в высококачественные обучающие данные для обучения модели, тонкой настройки и выравнивания, обеспечивая быстрые масштабируемые рабочие процессы данных для готовых к производству приложений ИИ.
Ключевые возможности включают комплексное управление данными, передовые инструменты маркировки, рабочие процессы «человек-в-петле», обеспечение качества, оценку модели и бесшовную интеграцию с облачным хранилищем и инструментальными цепочками MLOps. Платформа подчеркивает скорость, качество данных и управление, поддерживая команды для выявления выбросов, заполнения пробелов в данных, создания сбалансированных наборов данных и мониторинга производительности маркировки и показателей модели (например, mAP, mAR, F1).
Как Encord помогает
- Управлять, курировать, аннотировать, просматривать и контролировать мультимодальные данные (изображение, видео, аудио, документ / текст, DICOM) с одной платформы.
- Подключайтесь к облачным хранилищам AWS, GCP, Azure или OTC; отражайте изменения данных в режиме реального времени в индексе Encord.
- Ускорьте маркировку в масштабе с использованием пользовательских или базовых моделей для создания идеальных масок и уменьшения ручного усилия.
- Внедрите настраиваемые рабочие процессы «человек в петле», чтобы адаптировать обзоры и утверждения для вашего проекта.
- Данные этикеток по модальностям с организованными онтологиями и отношениями для поддержки надежного обучения модели.
- Оценка производительности модели с автоматической отчетностью по таким показателям, как mAP, mAR и F1 Score; сравнение моделей и итерация с активными рабочими процессами обучения.
- Мониторинг производительности команды с помощью приборных панелей; управление ролями пользователей, разрешениями и заданиями для масштабирования рабочих процессов MLOps.
- Обеспечить безопасность и соответствие (SOC2, HIPAA, GDPR) надежному шифрованию и управлению.
Как это работает
- Подключите свои хранилища данных (облачное хранилище) и импортируйте данные в Encord.
- Используйте Annotate для маркировки данных в масштабе, используя маркировку «человек-в-петле» и маркировки с помощью моделей для ускорения наборов данных производственного уровня.
- Применяйте расширенную фильтрацию для выявления выбросов, недопредставленных случаев и пробелов в данных; создавайте сбалансированные наборы данных.
- Обзор и маркировка QA с настраиваемыми рабочими процессами; мониторинг прогресса через панели инструментов.
- Оценка моделей с автоматической отчетностью о производительности и итеративными усовершенствованиями с использованием активного обучения.
Основные модули
- Управление и куратор
- Annotate & Review
- Оценка и мониторинг
- Интеграция
- Мультимодальная аннотация
- Безопасность данных и соблюдение
Как использовать Encord
- Подключите облачное хранилище и импортируйте данные.
- Настройка маркировки рабочих процессов и онтологий для ваших модальностей.
- Данные этикеток с помощью моделей ИИ и рецензентов.
- Проверяйте качество и оценивайте производительность модели.
- Активное обучение для улучшения качества данных и результатов моделирования.
Безопасность и правовые соображения
- Обеспечить соответствующую обработку данных, согласие и соблюдение конфиденциальных данных (например, медицинских изображений, персональных данных).
- Следуйте политике организации и применимым законам при обмене или развертывании помеченных данных.
Основные характеристики
- Поддержка мультимодальных данных: изображения, видео, аудио, документы/текст, DICOM/медицинские изображения
- Сквозное управление данными: проглатывание, организация, маркировка, обзор и оценка в рамках одной платформы
- Продвинутые инструменты маркировки с идеальными масками и маркировкой с помощью модели
- Рабочие процессы человек-в-петле: настраиваемые процессы обзора и утверждения
- Автоматическая и ручная гарантия качества с настраиваемыми приборными панелями
- Надежная оценка модели: автоматическая отчетность по mAP, mAR, F1 и другим показателям
- Управление данными и безопасность: SOC2, HIPAA, GDPR, шифрование
- Облачная интеграция: подключайтесь к AWS, GCP, Azure или OTC-хранилищу с синхронизацией в реальном времени
- Сотрудничество и разрешения: ролевой доступ и масштабируемые рабочие процессы MLOps
- Активное обучение и возможности улучшения итеративной модели
