What is Lightly AI?
Lightly es un potente conjunto de herramientas diseñado para ayudarle a curar datos de visión para el aprendizaje automático. Al identificar y eliminar la redundancia y el sesgo en sus datos, Lightly mejora el rendimiento del modelo, reduce el sobreajuste y disminuye los costos de etiquetado y almacenamiento. Con la confianza de empresas, investigadores y startups, Lightly ofrece funciones avanzadas para la selección de datos, el preentrenamiento y la automatización de pipelines, convirtiéndolo en una herramienta esencial para la visión por computadora, la conducción autónoma y la agricultura inteligente.
Características principales:
? Selección inteligente de datos
Encuentre y seleccione automáticamente los datos más valiosos para el etiquetado utilizando el aprendizaje activo y autosupervisado.?️ Preentrenamiento autosupervisado
Preentrene sus modelos con aprendizaje autosupervisado para mejorar la precisión y reducir la necesidad de grandes conjuntos de datos etiquetados.⚙️ Automatización del pipeline
Automatice sus procesos de curación de datos y gestione eficientemente los nuevos datos para el etiquetado y el entrenamiento del modelo.? Información sobre los datos
Obtenga información valiosa sobre la distribución de sus datos, mitigue los sesgos e identifique casos límite para mejorar el rendimiento del modelo.
Casos de uso:
Optimización de modelos de visión por computadora
Un equipo de visión por computadora utiliza Lightly para curar su conjunto de datos, lo que resulta en una mejora del 19 % en la precisión del modelo y una reducción del 90 % en el tamaño del conjunto de datos, haciendo que su proceso de implementación sea más eficiente.Gestión de datos de conducción autónoma
Una empresa de conducción autónoma integra Lightly en su pipeline de datos, lo que le permite seleccionar automáticamente los fotogramas más valiosos de los datos de vídeo, reduciendo los costos de almacenamiento de datos y mejorando la velocidad de entrenamiento del modelo.Recopilación de datos de agricultura inteligente
Una startup de agricultura inteligente utiliza LightlyEdge para recopilar datos de alta señal directamente en dispositivos perimetrales, reduciendo la necesidad de transferencia y almacenamiento de datos a gran escala, a la vez que optimiza sus modelos de aprendizaje automático para el análisis en tiempo real.
Conclusión:
Lightly ofrece una solución integral para la curación de datos en el aprendizaje automático, ayudándole a seleccionar los datos más valiosos, reducir la redundancia y el sesgo, y mejorar el rendimiento del modelo. Con funciones como la selección inteligente de datos, el preentrenamiento autosupervisado y la automatización del pipeline, Lightly es una herramienta indispensable para cualquiera que busque construir mejores modelos más rápidamente.
Preguntas frecuentes:
¿Qué es la curación de datos en el aprendizaje automático?
La curación de datos implica seleccionar, limpiar y gestionar datos para garantizar que sean óptimos para el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. Lightly automatiza este proceso, ayudándole a encontrar y eliminar datos redundantes y sesgados.¿Cómo reduce Lightly los costos de etiquetado?
Al seleccionar automáticamente los datos más valiosos para el etiquetado, Lightly reduce la cantidad de datos que necesitan ser etiquetados, reduciendo así los costos de etiquetado hasta en un 92 %.¿Se puede integrar Lightly con mi stack de ML existente?
Sí, Lightly está diseñado para integrarse a la perfección con varios proveedores de almacenamiento, herramientas y servicios, lo que facilita su incorporación a su pipeline de aprendizaje automático existente.¿Cuáles son los beneficios del preentrenamiento autosupervisado?
El preentrenamiento autosupervisado ayuda a los modelos a extraer características significativas de datos no etiquetados, mejorando la precisión y reduciendo la necesidad de grandes conjuntos de datos etiquetados.¿Cómo funciona LightlyEdge en dispositivos perimetrales?
LightlyEdge identifica y utiliza datos de alta señal directamente en dispositivos perimetrales, reduciendo los costos de transferencia y almacenamiento de datos, a la vez que optimiza los modelos de aprendizaje automático en tiempo real.
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