الوصف
توفر Encord طبقة البنية التحتية الأساسية للبيانات للذكاء الاصطناعي المادي وفرق المؤسسات، وهي مصممة للتعامل مع البيانات متعددة الوسائط من التدريب المسبق وصولاً إلى النشر. تُمكّن المنصة الفرق من إدارة وتنظيم وتوصيف بيانات الذكاء الاصطناعي باستخدام سير عمل قابل للتخصيص وتكاملات وكلاء أصلية، مع دعم مجموعة واسعة من أنواع البيانات بما في ذلك الفيديو والصور والصوت و LiDAR والنصوص والمستندات والبيانات الجغرافية المكانية و HTML.
قراءة المزيد
تشمل القدرات الرئيسية التعليق الأصلي للفيديو و LiDAR والصوت والنصوص ودمج المستشعرات ضمن سير عمل واحد، وكلها مبنية مع تتبع أصل التسميات وضوابط الجودة لعمليات على نطاق الإنتاج. تسهل Encord جمع البيانات من مرافق مخصصة أو أساطيل، باستخدام البحث المستند إلى التضمين وتنظيم البيانات بمساعدة النموذج (model-in-the-loop) لتحديد الحالات الطرفية النادرة وسد فجوات التوزيع قبل أن تؤثر على أداء النموذج في الإنتاج.
علاوة على ذلك، تُمكّن Encord من تنسيق التعلم المعزز من التغذية الراجعة البشرية (RLHF)، والتقييم المستند إلى معايير، والمقارنة الزوجية للنماذج الموجودة بالفعل في الإنتاج. يتيح ذلك للفرق تحديد حالات فشل الذكاء الاصطناعي وتوجيهها بكفاءة مرة أخرى إلى عملية التدريب. تقدم المنصة حلاً شاملاً، منصة واحدة، لخط أنابيب البيانات بالكامل، بما في ذلك البيانات كخدمة (Data-as-a-Service) للذكاء الاصطناعي بدرجة الإنتاج.
تقدم Encord أيضًا خدمات متخصصة، مثل خدمات التعليق مع خبراء متخصصين معتمدين في الذكاء الاصطناعي المادي والأنظمة متعددة الوسائط ونماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، بالإضافة إلى خدمات الجمع للبيانات الجاهزة للتدريب للذكاء الاصطناعي المادي، والتي يتم جمعها بواسطة مشغلين ميدانيين وفي مرافق التشغيل عن بعد. تضع نفسها كشريك البنية التحتية الوحيد للبيانات من البداية إلى النهاية للذكاء الاصطناعي المادي، وتغطي دورة الحياة بأكملها من الجمع إلى تغذية راجعة النشر.
تثق أكثر من 300 فريق ذكاء اصطناعي بالمنصة، بما في ذلك شركات بارزة مثل Woven by Toyota و AXA و UiPath و Zipline. على سبيل المثال، حققت UiPath دقة نموذج تقارب 99% وتقليلًا بمقدار 4 أضعاف في معدل الخطأ باستخدام Encord لتعليق وإدارة بيانات التدريب للصور والنصوص، مما أدى إلى نمو مجموعة البيانات بمقدار 10 أضعاف ورؤية محسنة لخط أنابيب البيانات.
تم بناء Encord خصيصًا للذكاء الاصطناعي المادي، حيث توفر البنية التحتية للبيانات لمعلومات المستشعرات متعددة الوسائط الضرورية لأنظمة مثل نماذج العالم و VLA، والروبوتات والإنسان الآلي، والمركبات ذاتية القيادة وأنظمة مساعدة السائق المتقدمة (ADAS)، والطائرات بدون طيار والاستقلالية الجوية، وتطبيقات الصناعة والتصنيع. تدعم مدخلات بيانات متنوعة مثل RGB، والعمق، و LiDAR، وقوة/عزم الدوران، مما يتيح تدريب أنظمة الإدراك والمعالجة والذكاء الاصطناعي المتجسد.
- الفئةمنصّات تعلّم الآلة
- نموذج التسعيرتواصل مع المبيعات
- النشرتظل البيانات في السحابة الخاصة بك
- المنصاتالويب
الميزات الأساسية لـ Encord
إدارة البيانات متعددة الوسائط للذكاء الاصطناعي المادي
أدوات تنظيم وتوصيف البيانات
دعم الفيديو والصور والصوت و LiDAR والنصوص ودمج المستشعرات
تتبع أصل التسميات وضوابط الجودة
البحث المستند إلى التضمين لجمع البيانات
تنظيم البيانات بمساعدة النموذج (Model-in-the-loop)
تقييم النماذج المستند إلى RLHF والمعايير
المقارنة الزوجية للنماذج الإنتاجية
عروض البيانات كخدمة (Data-as-a-Service)
خدمات التعليق والجمع
نهج يعتمد على API/SDK أولاً
لا حاجة لترحيل البيانات
تبقى البيانات في السحابة الخاصة بك
كيفية استخدام Encord؟
استكشاف المنتج: اكتشف إمكانيات Encord لاحتياجات بيانات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.
التحدث إلى خبير ذكاء اصطناعي: استشر متخصصين لتخصيص الحلول.
تكوين سير العمل: قم بإعداد عمليات التعليق والتنظيم متعددة الوسائط القابلة للتخصيص.
جمع وتنظيم البيانات: استخدم الأدوات لجمع مجموعات البيانات وتحسينها.
التعليق والتوصيف: قم بتطبيق تسميات على أنواع بيانات مختلفة ضمن سير العمل المتكامل.
مواءمة وتقييم النماذج: قم بتنسيق حلقات التغذية الراجعة وتقييمات الأداء.
النشر والتكرار: قم بدمج البنية التحتية لبيانات Encord في دورة حياة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.
حالات استخدام Encord
- إدارة بيانات الذكاء الاصطناعي المادي
- إدراك المركبات ذاتية القيادة
- الروبوتات والذكاء الاصطناعي المتجسد
- استقلالية الطائرات بدون طيار
- تدريب الذكاء الاصطناعي الصناعي
- مواءمة بيانات نماذج اللغات الكبيرة (LLM)
- تنظيم البيانات للحالات الطرفية
- تقييم النماذج الإنتاجية
