LotusEye proporciona un sistema avanzado de detección de anomalías basado en inteligencia artificial que aprende automáticamente patrones de datos de sensores normales. Los usuarios pueden crear fácilmente sus modelos de inteligencia artificial al subir datos, sin necesidad de conocimientos previos en inteligencia artificial. La plataforma es gratuita para probar y ofrece funciones enriquecidas como notificaciones por correo electrónico, carga de datos a través de API y gestión de múltiples miembros. La detección de anomalías es simple y efectiva en tres pasos: cargar datos de entrenamiento, cargar datos de prueba y revisar las puntuaciones de anomalías. La creación gratuita de modelos te permite verificar su efectividad antes de comprometerte con un plan de pago.
Características principales de LotusEye
Creación de modelos de IA a partir de datos de sensores
Creación de modelos gratuita
Notificaciones por correo electrónico
Cargas de datos basadas en API
Gestión de múltiples miembros
Pros y Contras de LotusEye
Desventajas
La información detallada de precios más allá del nivel gratuito no es visible de inmediato
No hay código abierto disponible
Información limitada sobre el alcance de los tipos de datos y la precisión en la detección de anomalías en entornos reales variados
Ventajas
Fácil de usar sin necesidad de conocimientos de IA para la creación de modelos
Creación de modelos y puntuación de anomalías gratuita
Admite múltiples formatos de datos CSV para mayor flexibilidad
Ofrece funciones avanzadas como notificaciones por correo electrónico, cargas API y gestión de múltiples miembros
Permite la detección temprana de anomalías para prevenir problemas
ActiveLoop.ai está diseñado para agilizar el proceso de gestión de grandes conjuntos de datos para modelos de aprendizaje profundo. Proporciona herramientas para la carga, transformación y aumento de datos sin problemas, facilitando ciclos de entrenamiento más rápidos. Los usuarios pueden aprovechar la plataforma para crear y mantener tuberías de datos que garantizan un rendimiento constante del modelo en diferentes entornos.