Descrição
Encord fornece a camada essencial de infraestrutura de dados para IA Física e equipes corporativas, projetada para lidar com dados multimodais desde o pré-treinamento até a implantação. A plataforma capacita as equipes a gerenciar, curar e anotar dados de IA com fluxos de trabalho personalizáveis e integrações nativas de agentes, suportando uma ampla gama de tipos de dados, incluindo vídeo, imagem, áudio, LiDAR, texto, documentos, geoespacial e HTML.
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As principais capacidades incluem anotação nativa de vídeo, LiDAR, áudio, texto e fusão de sensores em um único fluxo de trabalho, tudo construído com linhagem de rótulos e controles de qualidade para operações em escala de produção. Encord facilita a coleta de dados de instalações dedicadas ou frotas, utilizando busca baseada em embeddings e curadoria model-in-the-loop para identificar casos de borda raros e fechar lacunas de distribuição antes que afetem o desempenho do modelo em produção.
Além disso, Encord permite a orquestração de Aprendizado por Reforço a partir de Feedback Humano (RLHF), avaliação baseada em rubricas e comparação par a par para modelos já em produção. Isso permite que as equipes identifiquem falhas de IA e as encaminhem eficientemente de volta ao processo de treinamento. A plataforma oferece uma solução abrangente, em uma única plataforma, para todo o pipeline de dados, incluindo Data-as-a-Service para IA de nível de produção.
Encord também oferece serviços especializados, como serviços de anotação com especialistas de domínio verificados para IA física, sistemas multimodais e LLMs, bem como serviços de coleta de dados prontos para treinamento para IA física, coletados por operadores em campo e em instalações de teleoperação. Ela se posiciona como o único parceiro de infraestrutura de dados ponta a ponta para IA física, cobrindo todo o ciclo de vida, desde a coleta até o feedback de implantação.
A plataforma é confiável por mais de 300 equipes de IA, incluindo empresas notáveis como Woven by Toyota, AXA, UiPath e Zipline. A UiPath, por exemplo, alcançou quase 99% de precisão do modelo e uma redução de 4x na taxa de erros usando Encord para anotar e gerenciar dados de treinamento de imagem e texto, levando a um crescimento de dataset de 10x e maior visibilidade do pipeline.
Encord é especificamente construída para IA Física, fornecendo infraestrutura de dados para informações multimodais de sensores cruciais para sistemas como World Models & VLA, Robótica & Humanoides, Veículos Autônomos & ADAS, Drones & Autonomia Aérea, e aplicações Industriais & de Manufatura. Ela suporta diversas entradas de dados como RGB, profundidade, LiDAR e força/torque, permitindo o treinamento de sistemas de percepção, manipulação e IA incorporada.
- CategoriaPlataformas de machine learning
- Modelo de preçosFale com vendas
- ImplantaçãoOs dados permanecem na sua nuvem
- PlataformasWeb
Recursos principais de Encord
Gerenciamento de dados multimodais para IA física
Ferramentas de curadoria e anotação de dados
Suporte para vídeo, imagem, áudio, LiDAR, texto e fusão de sensores
Linhagem de rótulos e controles de qualidade
Busca baseada em embeddings para coleta de dados
Curadoria model-in-the-loop
Avaliação de modelos RLHF e baseada em rubricas
Comparação par a par para modelos em produção
Ofertas de Data-as-a-Service
Serviços de anotação e coleta
Abordagem API/SDK-first
Zero migração de dados
Dados permanecem na sua nuvem
Como usar Encord?
Explore o Produto: Descubra as capacidades da Encord para suas necessidades de dados de IA.
Fale com um Especialista em IA: Consulte especialistas para adaptar soluções.
Configure Fluxos de Trabalho: Configure processos personalizáveis de anotação e curadoria multimodal.
Colete e Cure Dados: Utilize ferramentas para coletar e refinar datasets.
Anote e Rotule: Aplique rótulos a vários tipos de dados em fluxos de trabalho integrados.
Alinhe e Avalie Modelos: Orquestre loops de feedback e avaliações de desempenho.
Implante e Itere: Integre a infraestrutura de dados da Encord ao seu ciclo de vida de IA.
Casos de uso de Encord
- Gerenciamento de Dados de IA Física
- Percepção de Veículos Autônomos
- Robótica e IA Incorporada
- Autonomia de Drones
- Treinamento de IA Industrial
- Alinhamento de Dados de LLM
- Curadoria de Dados para Casos de Borda
- Avaliação de Modelos em Produção
