Unitlab AI

Описание

Unitlab AI — это многомодальная платформа данных, созданная для команд ИИ, которым необходимо готовить производственные данные для обучения в больших объемах. В одном управляемом рабочем пространстве команды могут курировать данные, выполнять аннотацию с помощью человека и ИИ, проверять и валидировать метки, а также управлять версиями наборов данных, их происхождением и релизами по многим модальностям данных.

Платформа поддерживает данные изображений, видео, аудио, текста, PDF и документов, DICOM и объемную медицинскую визуализацию, патологии с полными слайдами и геопространственные изображения. Аннотация ускоряется с помощью предобработки меток, сегментации и отслеживания объектов с помощью ИИ, и команды могут использовать свои собственные модели для объединения нескольких этапов предсказания с человеческой проверкой. Онтологии, правила валидации, очереди, этапы проверки и полная история аннотации обеспечивают контроль качества с момента первоначальной аннотации до выпуска набора данных.

Unitlab AI также включает в себя встраивания, семантический поиск, инструменты для оценки схожести и курирования данных, совместную работу на основе ролей и корпоративную безопасность. Он предлагает облачное и локальное развертывание и соединяется с данными, хранилищами, моделями и рабочими процессами через API, Python SDK и CLI. Планы варьируются от бесплатного уровня для индивидуальных пользователей до профессиональных, по местам и корпоративных опций для больших команд.

Основные функции Unitlab AI

• Курирование многомодальных данных по изображениям, видео, аудио, текстам, документам, DICOM, патологии и геопространственным данным

• Аннотация с помощью человека и ИИ с предобработкой меток, сегментацией и отслеживанием объектов

• Рабочие процессы с использованием собственных моделей в сочетании с проверкой человеком

• Управление наборами данных, версионирование, происхождение и релизы

• Онтологии, правила валидации, очереди и управляемые этапы проверки

• Встраивания, семантический поиск, оценка схожести и курирование данных

• Совместная работа на основе ролей и корпоративная безопасность

• Облачное и локальное развертывание с API, Python SDK и CLI

Как использовать Unitlab AI?

1. 1

   Подключите ваши данные: Перенесите данные из облачного хранилища или других источников в управляемое рабочее пространство Unitlab.

2. 2

   Курируйте и подготавливайте: Ищите, фильтруйте, удаляйте дубликаты и балансируйте данные, затем направляйте выбранные элементы на аннотацию.

3. 3

   Аннотируйте с помощью ИИ и людей: Используйте предобработку меток с помощью ИИ или свои собственные модели, затем позвольте аннотаторам уточнять и редактировать предсказания.

4. 4

   Проверяйте и валидируйте: Запускайте настраиваемые этапы проверки и утверждения с ролями, проблемами, потоками доработки и правилами валидации.

5. 5

   Версионируйте и выпускайте: Версионируйте утвержденные наборы данных с учетом их происхождения и управляйте релизами для последующего обучения.

Варианты использования Unitlab AI

• Наборы данных компьютерного зрения
• Аннотация медицинской визуализации
• Финансовые документы ИИ
• Многомодальная NLP и аудио
• Геопространственное и воздушное картографирование

Часто задаваемые вопросы Unitlab AI

• Что такое Unitlab AI?

  Unitlab AI — это корпоративная многомодальная платформа данных, где команды курируют, аннотируют, проверяют, версионируют и управляют данными для обучения в одном управляемом рабочем пространстве по многим типам данных.

• Какие модальности данных она поддерживает?

  Она поддерживает данные изображений, видео, аудио, текста, PDF и документов, DICOM и объемную медицинскую визуализацию, патологии с полными слайдами и геопространственные изображения.

• Как она ускоряет аннотацию?

  Она поддерживает аннотацию с помощью ИИ с предобработкой меток, сегментацией и отслеживанием объектов, и команды могут использовать свои собственные модели и комбинировать несколько этапов моделей с проверкой человеком.

• Как управляется качество аннотации?

  Настраиваемые этапы проверки и утверждения, назначения на основе ролей, потоки проблем и доработки, правила валидации и полная история аннотации обеспечивают контроль качества.

• Может ли она работать локально?

  Да. Unitlab поддерживает как облачное, так и локальное развертывание, при этом локальное развертывание сохраняет данные внутри вашей контролируемой инфраструктуры.

• Предлагает ли она API и SDK?

  Да. Команды могут подключать данные, хранилища, модели и рабочие процессы через API Unitlab, Python SDK и CLI, и она интегрируется с общими облачными и ML-инфраструктурами.