Beschreibung
Encord bietet die wesentliche Dateninfrastrukturschicht für Physical AI und Unternehmenskunden, die darauf ausgelegt ist, multimodale Daten vom Pre-Training bis zur Bereitstellung zu verarbeiten. Die Plattform ermöglicht es Teams, KI-Daten mit anpassbaren Workflows und nativen Agentenintegrationen zu verwalten, zu kuratieren und zu annotieren, und unterstützt eine breite Palette von Datentypen, darunter Video, Bild, Audio, LiDAR, Text, Dokumente, Geodaten und HTML.
Weiterlesen
Zu den Kernfunktionen gehören native Videoannotation, LiDAR, Audio, Text und Sensorfusion innerhalb eines einzigen Workflows, die alle mit Label-Herkunft und Qualitätskontrollen für produktionsreife Abläufe entwickelt wurden. Encord erleichtert die Datenerfassung aus dedizierten Einrichtungen oder Flotten und nutzt ein einbettungsbasiertes Suchverfahren sowie eine Model-in-the-Loop-Kuration, um seltene Grenzfälle zu identifizieren und Verteilungsunterschiede zu schließen, bevor sie die Modellleistung in der Produktion beeinträchtigen.
Darüber hinaus ermöglicht Encord die Orchestrierung von Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), bewertungsbasierten Auswertungen und paarweisen Vergleichen für bereits in Produktion befindliche Modelle. Dies ermöglicht es Teams, KI-Fehler zu identifizieren und effizient in den Trainingsprozess zurückzuführen. Die Plattform bietet eine umfassende Ein-Plattform-Lösung für die gesamte Datenpipeline, einschließlich Data-as-a-Service für produktionsreife KI.
Encord bietet auch spezialisierte Dienstleistungen an, wie z. B. Annotationsdienste mit geprüften Fachexperten für Physical AI, multimodale Systeme und LLMs, sowie Erfassungsdienste für trainingsfertige Daten für Physical AI, die von Außendienstmitarbeitern und in Teleoperationszentren gesammelt werden. Es positioniert sich als der einzige End-to-End-Dateninfrastrukturpartner für Physical AI und deckt den gesamten Lebenszyklus von der Erfassung bis zum Feedback nach der Bereitstellung ab.
Die Plattform wird von über 300 KI-Teams genutzt, darunter namhafte Unternehmen wie Woven by Toyota, AXA, UiPath und Zipline. UiPath beispielsweise erreichte eine Modellgenauigkeit von fast 99 % und eine Reduzierung der Fehlerrate um das Vierfache, indem Encord zur Annotation und Verwaltung von Bild- und Texttrainingsdaten eingesetzt wurde, was zu einem zehnfachen Wachstum des Datensatzes und einer verbesserten Transparenz der Pipeline führte.
Encord wurde speziell für Physical AI entwickelt und bietet Dateninfrastruktur für multimodale Sensorinformationen, die für Systeme wie World Models & VLA, Robotik & Humanoide, autonome Fahrzeuge & ADAS, Drohnen & autonome Luftfahrt sowie für industrielle und produzierende Anwendungen entscheidend sind. Es unterstützt diverse Dateneingaben wie RGB, Tiefeninformationen, LiDAR und Kraft-/Drehmomentsensoren und ermöglicht das Training von Wahrnehmungs-, Manipulations- und verkörperten KI-Systemen.
- KategorieMachine-Learning-Plattformen
- PreismodellVertrieb kontaktieren
- BereitstellungDaten bleiben in Ihrer Cloud
- PlattformenWeb
Encord's Kernfunktionen
Multimodales Datenmanagement für Physical AI
Tools zur Datenkuratierung und -annotation
Unterstützung für Video, Bild, Audio, LiDAR, Text und Sensorfusion
Label-Herkunft und Qualitätskontrollen
Einbettungsbasierte Suche für Datenerfassung
Model-in-the-Loop-Kuration
RLHF und bewertungsbasierte Modellevaluierung
Paarweiser Vergleich für Produktionsmodelle
Data-as-a-Service-Angebote
Annotations- und Erfassungsdienste
API/SDK-First-Ansatz
Keine Datenmigration
Daten bleiben in Ihrer Cloud
Wie verwendet man Encord?
Produkt erkunden: Entdecken Sie die Möglichkeiten von Encord für Ihre KI-Datenanforderungen.
Mit einem KI-Experten sprechen: Konsultieren Sie Spezialisten, um Lösungen maßzuschneidern.
Workflows konfigurieren: Richten Sie anpassbare multimodale Annotations- und Kurationprozesse ein.
Daten sammeln und kuratieren: Nutzen Sie Tools, um Datensätze zu sammeln und zu verfeinern.
Annotieren und labeln: Wenden Sie Labels auf verschiedene Datentypen innerhalb integrierter Workflows an.
Modelle abgleichen und bewerten: Orchestrieren Sie Feedbackschleifen und Leistungsbewertungen.
Bereitstellen und iterieren: Integrieren Sie die Dateninfrastruktur von Encord in Ihren KI-Lebenszyklus.
Encord's Anwendungsfälle
- Datenmanagement für Physical AI
- Wahrnehmung für autonome Fahrzeuge
- Robotik und verkörperte KI
- Autonomie für Drohnen
- Training für industrielle KI
- Datenabgleich für LLMs
- Kuratierung von Daten für Grenzfälle
- Evaluierung von Produktionsmodellen
