Unitlab AI

Deskripsi

Unitlab AI adalah platform data multimodal yang dirancang untuk tim AI yang perlu menyiapkan data pelatihan produksi dalam skala besar. Dalam satu ruang kerja yang terkelola, tim dapat mengkurasi data, menjalankan anotasi yang dibantu manusia dan AI, meninjau dan memvalidasi label, serta mengelola versi dataset, garis keturunan, dan rilis di berbagai modalitas data.

Platform ini mendukung data gambar, video, audio, teks, PDF dan dokumen, pencitraan medis DICOM dan volumetrik, patologi slide utuh, serta citra geospasial. Anotasi dipercepat dengan pra-labeling yang dibantu AI, segmentasi, dan pelacakan objek, dan tim dapat membawa model mereka sendiri untuk menggabungkan beberapa tahap prediksi dengan tinjauan manusia. Ontologi, aturan validasi, antrean, tahap tinjauan, dan riwayat anotasi lengkap menjaga kualitas dari pelabelan awal hingga rilis dataset.

Unitlab AI juga mencakup embedding, pencarian semantik, alat kesamaan dan kurasi data, kolaborasi berbasis peran, serta keamanan perusahaan. Ini menawarkan penyebaran di cloud dan on-premises serta menghubungkan data, penyimpanan, model, dan alur kerja melalui API, SDK Python, dan CLI. Rencana bervariasi dari tingkat gratis selamanya untuk individu hingga opsi Pro, per kursi, dan Enterprise untuk tim yang lebih besar.

Fitur Inti Unitlab AI

• Kurasi data multimodal di berbagai jenis data seperti gambar, video, audio, teks, dokumen, DICOM, patologi, dan data geospasial

• Anotasi yang dibantu manusia dan AI dengan pra-labeling, segmentasi, dan pelacakan objek

• Alur kerja bawa-model-sendiri yang digabungkan dengan tinjauan manusia

• Manajemen dataset, versioning, garis keturunan, dan rilis

• Ontologi, aturan validasi, antrean, dan tahap tinjauan yang terkelola

• Embedding, pencarian semantik, kesamaan, dan kurasi data

• Kolaborasi berbasis peran dan keamanan perusahaan

• Penyebaran di cloud dan on-premises dengan API, SDK Python, dan CLI

Cara menggunakan Unitlab AI?

1. 1

   Hubungkan data Anda: Bawa data dari penyimpanan cloud atau sumber lain ke dalam ruang kerja Unitlab yang terkelola.

2. 2

   Kurasi dan siapkan: Cari, filter, hapus duplikasi, dan seimbangkan data, lalu arahkan item yang dipilih ke anotasi.

3. 3

   Anotasi dengan AI dan manusia: Gunakan pra-labeling yang dibantu AI atau model Anda sendiri, lalu biarkan anotator memperbaiki dan mengedit prediksi.

4. 4

   Tinjau dan validasi: Jalankan tahap tinjauan dan persetujuan yang dapat dikonfigurasi dengan peran, masalah, alur kerja ulang, dan aturan validasi.

5. 5

   Versioning dan rilis: Versikan dataset yang disetujui dengan garis keturunan dan kelola rilis untuk pelatihan selanjutnya.

Kasus Penggunaan Unitlab AI

• Dataset visi komputer
• Anotasi pencitraan medis
• AI dokumen fintech
• NLP multimodal dan audio
• Pemetaan geospasial dan udara

FAQ dari Unitlab AI

• Apa itu Unitlab AI?

  Unitlab AI adalah platform data multimodal perusahaan di mana tim mengkurasi, menganotasi, meninjau, memversioning, dan mengelola data pelatihan dalam satu ruang kerja yang terkelola di berbagai jenis data.

• Modalitas data apa yang didukung?

  Ini mendukung data gambar, video, audio, teks, PDF dan dokumen, pencitraan medis DICOM dan volumetrik, patologi slide utuh, serta citra geospasial.

• Bagaimana cara mempercepat anotasi?

  Ini mendukung pra-labeling yang dibantu AI, segmentasi, dan pelacakan objek, dan tim dapat membawa model mereka sendiri dan menggabungkan beberapa tahap model dengan tinjauan manusia.

• Bagaimana kualitas anotasi dikelola?

  Tahap tinjauan dan persetujuan yang dapat dikonfigurasi, penugasan berbasis peran, alur kerja masalah dan pengerjaan ulang, aturan validasi, dan riwayat anotasi lengkap memberikan jaminan kualitas yang terkelola.

• Bisakah ini dijalankan di tempat?

  Ya. Unitlab mendukung penyebaran baik yang dihosting maupun on-premises, dengan on-premises menjaga data di dalam infrastruktur yang Anda kendalikan.

• Apakah ini menawarkan API dan SDK?

  Ya. Tim dapat menghubungkan data, penyimpanan, model, dan alur kerja melalui API Unitlab, SDK Python, dan CLI, dan ini terintegrasi dengan infrastruktur cloud dan ML yang umum.