Encord Active

Encordは、コンピュータービジョンチーム向けに設計されたデータプラットフォームで、人間からのフィードバック（RLHF）ワークフローによる注釈付けと強化学習を合理化し、モデルパフォーマンスを監視および評価し、視覚データをキュレートすることを目的としています。AIチームは、AIモデルの開発用のデータエンジンを完全に提供して、モデルパフォーマンスのピークを達成できます。Encordを使用すると、ユーザーはデータに注釈を付け、モデルの品質を改善するための実行可能な洞察を得て、ラベリングサービスを加速し、高品質のトレーニングデータを作成できます。このプラットフォームは、カスタマイズ可能なワークフロー、高度なラベリングオントロジー、モデル支援ラベリング、強化された品質保証、およびさまざまなデータタイプをサポートしています。さらに、Encordは、データドリブンな洞察、品質指標、アクティブラーニングのワークフロー、およびモデルパフォーマンスの指標を提供します。ユーザーは、Encord Accelerateを介してオンデマンドで高品質のラベラーにアクセスしたり、専用の統合とAPI/SDK機能を使用してプラットフォームを既存のMLパイプラインと統合したりできます。

主な機能：

1. 注釈ツール：Encordはシンプルで強力な注釈エクスペリエンスを提供し、ユーザーはコンピュータービジョンデータを効率的にラベル付けできます。オブジェクト検出、キーポイントスケルトンポーズ、ポリライン注釈、ハングプロトコル、インスタンスセグメンテーション、アクション認識、フレーム分類、ポリゴンなど、さまざまな注釈タイプをサポートしています。

2. カスタマイズ可能なワークフロー：ユーザーは、完全にカスタマイズされた自動化された機械学習（ML）パイプラインを作成して、注釈付けワークフォースの効率と品質を向上させることができます。Encordは高度なラベリングオントロジーをサポートしており、ユーザーはネストされた分類とより優れたグランドトゥルースデータを作成することができます。

3. モデル支援ラベリング：Encordを使用すると、ユーザーは自動ラベリングで10倍速くデータをラベル付けできます。ラベルの品質を損なうことなく注釈を自動化することで、ディープラーニングモデルのトレーニングと基礎モデルの微調整に役立ちます。ユーザーは、詳細なパフォーマンス分析を活用してワークフォースの効率を最適化し、モデルの卓越性を確保することもできます。

ユースケース：Encordは、さまざまな状況や問題、たとえば、以下のような状況で効果的に使用できます。

1. コンピュータービジョンチーム：Encordは、AIモデル開発に取り組むコンピュータービジョンチーム向けに設計されています。注釈ワークフローを合理化し、モデルの品質を向上させ、視覚データを管理およびキュレートするのに役立ち、チームがより迅速に実用AIを実現できるようにします。

2. データラベリングと注釈付け：Encordの注釈ツールとワークフローは、高品質のトレーニングデータを作成するのに最適です。画像、ビデオ、医療画像、地理空間データなど、あらゆるコンピュータービジョンモダリティを効率的にラベル付けできます。

3. モデルパフォーマンスの評価：Encordのデータドリブンな洞察、品質指標、およびモデルパフォーマンスの指標は、モデルパフォーマンスを評価および改善するのに役立ちます。ラベリングエラーを識別し、外れ値を明らかにし、モデルの問題を診断するのに役立ち、より良いモデルとより迅速な開発につながります。

Encordは、コンピュータービジョンチームがワークフローを合理化し、モデルパフォーマンスを向上させ、視覚データを効果的にキュレートできるようにする包括的なデータプラットフォームです。注釈ツール、カスタマイズ可能なワークフロー、モデル支援ラベリング、高度な分析を備えたEncordは、AIモデル開発を加速するために必要なツールと洞察を提供します。高品質のトレーニングデータの作成、モデルパフォーマンスの評価、オンデマンドでの専門家のラベラーへのアクセスなど、Encordは、すべてのコンピュータービジョンのニーズに対応する強力なソリューションを提供します。