Deskripsi
Encord menyediakan lapisan infrastruktur data penting untuk AI Fisik dan tim perusahaan, yang dirancang untuk menangani data multimodal dari pra-pelatihan hingga penerapan. Platform ini memberdayakan tim untuk mengelola, mengkurasi, dan menganotasi data AI dengan alur kerja yang dapat disesuaikan dan integrasi agen asli, mendukung berbagai jenis data termasuk video, gambar, audio, LiDAR, teks, dokumen, geospasial, dan HTML.
Baca Selengkapnya
Kemampuan utama meliputi anotasi video asli, LiDAR, audio, teks, dan fusi sensor dalam satu alur kerja, semuanya dibangun dengan lineage label dan kontrol kualitas untuk operasi skala produksi. Encord memfasilitasi pengumpulan data dari fasilitas khusus atau armada, memanfaatkan pencarian berbasis embedding dan kurasi model-dalam-loop untuk mengidentifikasi kasus tepi yang jarang terjadi dan menutup kesenjangan distribusi sebelum memengaruhi kinerja model dalam produksi.
Selanjutnya, Encord memungkinkan orkestrasi Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), evaluasi berbasis rubrik, dan perbandingan berpasangan untuk model yang sudah dalam produksi. Hal ini memungkinkan tim untuk mengidentifikasi kegagalan AI dan secara efisien mengarahkannya kembali ke proses pelatihan. Platform ini menawarkan solusi komprehensif, satu platform untuk seluruh pipeline data, termasuk Data-as-a-Service untuk AI kelas produksi.
Encord juga menyediakan layanan khusus, seperti layanan anotasi dengan pakar domain yang terverifikasi untuk AI fisik, sistem multimodal, dan LLM, serta layanan pengumpulan data yang siap dilatih untuk AI fisik, yang dikumpulkan oleh operator di lapangan dan di fasilitas teleoperasi. Encord memposisikan dirinya sebagai satu-satunya mitra infrastruktur data ujung ke ujung untuk AI fisik, mencakup seluruh siklus hidup dari pengumpulan hingga umpan balik penerapan.
Platform ini dipercaya oleh lebih dari 300 tim AI, termasuk perusahaan terkemuka seperti Woven by Toyota, AXA, UiPath, dan Zipline. UiPath, misalnya, mencapai akurasi model hampir 99% dan pengurangan tingkat kesalahan 4x dengan menggunakan Encord untuk menganotasi dan mengelola data pelatihan gambar dan teks, yang menghasilkan pertumbuhan dataset 10x dan visibilitas pipeline yang ditingkatkan.
Encord secara khusus dibangun untuk AI Fisik, menyediakan infrastruktur data untuk informasi sensor multimodal yang krusial untuk sistem seperti World Models & VLA, Robotika & Humanoid, Kendaraan Otonom & ADAS, Drone & Otonomi Udara, dan aplikasi Industri & Manufaktur. Encord mendukung berbagai input data seperti RGB, kedalaman, LiDAR, dan gaya/torsi, memungkinkan pelatihan sistem persepsi, manipulasi, dan AI terwujud.
- KategoriPlatform Machine Learning
- Model HargaHubungi tim penjualan
- PenerapanData tetap di cloud Anda
- PlatformWeb
Fitur Inti Encord
Manajemen data multimodal untuk AI fisik
Alat kurasi dan anotasi data
Dukungan untuk video, gambar, audio, LiDAR, teks, dan fusi sensor
Lineage label dan kontrol kualitas
Pencarian berbasis embedding untuk pengumpulan data
Kurasi model-dalam-loop
Evaluasi model berbasis RLHF dan rubrik
Perbandingan berpasangan untuk model produksi
Penawaran Data-as-a-Service
Layanan anotasi dan pengumpulan
Pendekatan API/SDK-first
Tanpa migrasi data
Data tetap berada di cloud Anda
Cara menggunakan Encord?
Jelajahi Produk: Temukan kemampuan Encord untuk kebutuhan data AI Anda.
Bicara dengan Pakar AI: Konsultasikan dengan spesialis untuk menyesuaikan solusi.
Konfigurasi Alur Kerja: Siapkan proses anotasi dan kurasi multimodal yang dapat disesuaikan.
Kumpulkan dan Kurasi Data: Manfaatkan alat untuk mengumpulkan dan menyempurnakan kumpulan data.
Anotasi dan Beri Label: Terapkan label ke berbagai jenis data dalam alur kerja terintegrasi.
Sejajarkan dan Evaluasi Model: Orkestrasikan loop umpan balik dan penilaian kinerja.
Terapkan dan Iterasi: Integrasikan infrastruktur data Encord ke dalam siklus hidup AI Anda.
Kasus Penggunaan Encord
- Manajemen Data AI Fisik
- Persepsi Kendaraan Otonom
- Robotika dan AI Terwujud
- Otonomi Drone
- Pelatihan AI Industri
- Penyelarasan Data LLM
- Kurasi Data untuk Kasus Tepi
- Evaluasi Model Produksi
