Descripción
Encord proporciona la capa esencial de infraestructura de datos para IA física y equipos empresariales, diseñada para manejar datos multimodales desde el pre-entrenamiento hasta el despliegue. La plataforma permite a los equipos gestionar, curar y anotar datos de IA con flujos de trabajo personalizables e integraciones nativas de agentes, soportando una amplia gama de tipos de datos, incluyendo video, imagen, audio, LiDAR, texto, documentos, geoespacial y HTML.
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Las capacidades clave incluyen anotación nativa de video, LiDAR, audio, texto y fusión de sensores dentro de un único flujo de trabajo, todo construido con linaje de etiquetas y controles de calidad para operaciones a escala de producción. Encord facilita la recopilación de datos de instalaciones dedicadas o flotas, utilizando búsqueda basada en embeddings y curación model-in-the-loop para identificar casos extremos raros y cerrar brechas de distribución antes de que afecten el rendimiento del modelo en producción.
Además, Encord permite la orquestación de Aprendizaje por Refuerzo a partir de Retroalimentación Humana (RLHF), evaluación basada en rúbricas y comparación por pares para modelos ya en producción. Esto permite a los equipos identificar fallos de IA y dirigirlos eficientemente de vuelta al proceso de entrenamiento. La plataforma ofrece una solución integral, de una sola plataforma, para todo el pipeline de datos, incluyendo Data-as-a-Service para IA de grado de producción.
Encord también ofrece servicios especializados, como servicios de anotación con expertos de dominio verificados para IA física, sistemas multimodales y LLMs, así como servicios de recopilación de datos listos para entrenar para IA física, recopilados por operadores en campo y en instalaciones de teleoperación. Se posiciona como el único socio de infraestructura de datos de extremo a extremo para IA física, cubriendo todo el ciclo de vida desde la recopilación hasta la retroalimentación del despliegue.
La plataforma cuenta con la confianza de más de 300 equipos de IA, incluyendo empresas notables como Woven by Toyota, AXA, UiPath y Zipline. UiPath, por ejemplo, logró una precisión de modelo cercana al 99% y una reducción de 4 veces en la tasa de error al utilizar Encord para anotar y gestionar datos de entrenamiento de imágenes y texto, lo que llevó a un crecimiento del dataset de 10 veces y una mayor visibilidad del pipeline.
Encord está diseñado específicamente para IA física, proporcionando infraestructura de datos para información de sensores multimodales crucial para sistemas como World Models & VLA, Robótica y Humanoides, Vehículos Autónomos y ADAS, Drones y Autonomía Aérea, y aplicaciones Industriales y de Manufactura. Soporta diversas entradas de datos como RGB, profundidad, LiDAR y fuerza/torque, permitiendo el entrenamiento de sistemas de percepción, manipulación e IA incorporada.
- CategoríaPlataformas de aprendizaje automático
- Modelo de preciosContactar con ventas
- ImplementaciónLos datos permanecen en su nube
- PlataformasWeb
Características principales de Encord
Gestión de datos multimodales para IA física
Herramientas de curación y anotación de datos
Soporte para video, imagen, audio, LiDAR, texto y fusión de sensores
Linaje de etiquetas y controles de calidad
Búsqueda basada en embeddings para recopilación de datos
Curación model-in-the-loop
Evaluación de modelos basada en RLHF y rúbricas
Comparación por pares para modelos en producción
Ofertas de Data-as-a-Service
Servicios de anotación y recopilación
Enfoque API/SDK-first
Cero migración de datos
Los datos permanecen en su nube
¿Cómo usar Encord?
Explorar Producto: Descubra las capacidades de Encord para sus necesidades de datos de IA.
Hablar con un Experto en IA: Consulte con especialistas para adaptar soluciones.
Configurar Flujos de Trabajo: Establezca procesos personalizables de anotación y curación multimodal.
Recopilar y Curar Datos: Utilice herramientas para reunir y refinar conjuntos de datos.
Anotar y Etiquetar: Aplique etiquetas a varios tipos de datos dentro de flujos de trabajo integrados.
Alinear y Evaluar Modelos: Orqueste bucles de retroalimentación y evaluaciones de rendimiento.
Desplegar e Iterar: Integre la infraestructura de datos de Encord en su ciclo de vida de IA.
Casos de uso de Encord
- Gestión de Datos de IA Física
- Percepción de Vehículos Autónomos
- Robótica e IA Incorporada
- Autonomía de Drones
- Entrenamiento de IA Industrial
- Alineación de Datos de LLM
- Curación de Datos para Casos Extremos
- Evaluación de Modelos en Producción
