Описание
Encord предоставляет необходимый уровень инфраструктуры данных для физического ИИ и корпоративных команд, разработанный для обработки мультимодальных данных от предварительного обучения до развертывания. Платформа позволяет командам управлять, курировать и аннотировать данные ИИ с помощью настраиваемых рабочих процессов и нативных интеграций агентов, поддерживая широкий спектр типов данных, включая видео, изображения, аудио, LiDAR, текст, документы, геопространственные данные и HTML.
Читать далее
Ключевые возможности включают нативную аннотацию видео, LiDAR, аудио, текста и слияние данных с датчиков в едином рабочем процессе, все это построено с учетом отслеживания происхождения меток и контроля качества для операций производственного масштаба. Encord облегчает сбор данных из выделенных объектов или парков транспортных средств, используя поиск на основе встраивания и курирование с помощью модели в цикле для выявления редких крайних случаев и устранения пробелов в распределении до того, как они повлияют на производительность модели в производстве.
Кроме того, Encord позволяет оркестрировать обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF), оценку на основе рубрик и попарное сравнение для моделей, уже находящихся в производстве. Это позволяет командам точно определять сбои ИИ и эффективно направлять их обратно в процесс обучения. Платформа предлагает комплексное, единое решение для всего конвейера данных, включая Data-as-a-Service для ИИ производственного класса.
Encord также предоставляет специализированные услуги, такие как услуги аннотации с проверенными экспертами в предметной области для физического ИИ, мультимодальных систем и LLM, а также услуги сбора данных, готовых к обучению, для физического ИИ, собранных операторами на местах и на объектах телеоперации. Он позиционирует себя как единственный комплексный партнер по инфраструктуре данных для физического ИИ, охватывающий весь жизненный цикл от сбора до обратной связи по развертыванию.
Платформе доверяют более 300 команд ИИ, включая такие известные компании, как Woven by Toyota, AXA, UiPath и Zipline. Например, UiPath достигла почти 99% точности модели и 4-кратного снижения уровня ошибок, используя Encord для аннотирования и управления обучающими данными изображений и текста, что привело к 10-кратному росту набора данных и улучшению видимости конвейера.
Encord специально разработан для физического ИИ, предоставляя инфраструктуру данных для мультимодальной информации с датчиков, критически важной для таких систем, как World Models & VLA, Robotics & Humanoids, Autonomous Vehicles & ADAS, Drones & Aerial Autonomy, а также для промышленных и производственных приложений. Он поддерживает разнообразные входные данные, такие как RGB, глубина, LiDAR и сила/крутящий момент, что позволяет обучать системы восприятия, манипулирования и воплощенного ИИ.
- КатегорияПлатформы машинного обучения
- Модель ценообразованияЧерез отдел продаж
- РазвёртываниеДанные остаются в вашем облаке
- ПлатформыВеб
Основные функции Encord
Мультимодальное управление данными для физического ИИ
Инструменты для курирования и аннотирования данных
Поддержка видео, изображений, аудио, LiDAR, текста и слияния данных с датчиков
Отслеживание происхождения меток и контроль качества
Поиск на основе встраивания для сбора данных
Курирование с помощью модели в цикле
RLHF и оценка моделей на основе рубрик
Попарное сравнение для производственных моделей
Предложения Data-as-a-Service
Услуги аннотирования и сбора данных
Подход API/SDK-first
Нулевая миграция данных
Данные остаются в вашем облаке
Как использовать Encord?
Изучите продукт: Откройте для себя возможности Encord для ваших потребностей в данных ИИ.
Поговорите с экспертом по ИИ: Проконсультируйтесь со специалистами для подбора решений.
Настройте рабочие процессы: Настройте настраиваемые процессы мультимодального аннотирования и курирования.
Собирайте и курируйте данные: Используйте инструменты для сбора и уточнения наборов данных.
Аннотируйте и маркируйте: Применяйте метки к различным типам данных в интегрированных рабочих процессах.
Выравнивайте и оценивайте модели: Оркестрируйте циклы обратной связи и оценки производительности.
Развертывайте и итерируйте: Интегрируйте инфраструктуру данных Encord в ваш жизненный цикл ИИ.
Варианты использования Encord
- Управление данными для физического ИИ
- Восприятие автономных транспортных средств
- Робототехника и воплощенный ИИ
- Автономия дронов
- Обучение промышленного ИИ
- Выравнивание данных LLM
- Курирование данных для крайних случаев
- Оценка производственных моделей
