초보자 친화적 數據集品質控制 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 數據集品質控制 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

數據集品質控制

  • Snorkel Flow는 기계 학습 모델을 위한 학습 데이터의 생성 및 관리를 자동화합니다.
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    Snorkel Flow란?
    Snorkel Flow는 기계 학습 프로젝트에서 학습 데이터 파이프라인을 자동화하기 위한 포괄적인 솔루션을 제공합니다. 약한 감독과 모델 기반 주석을 활용함으로써 사용자는 빠르고 효율적으로 많은 양의 라벨이 있는 데이터를 생성할 수 있습니다. 사용자는 기계 학습 모델 구축, 테스트 및 수정 작업에 협업할 수 있어 데이터 품질이 높게 유지되고 수동 레이블 작업이 최소화됩니다. 자연어 처리, 이미지 분류 또는 다른 데이터 중심 작업에서 작업하든, Snorkel Flow는 프로세스를 간소화합니다.
    Snorkel Flow 핵심 기능
    • 데이터 라벨링 자동화
    • 약한 감독 기법
    • 협업 모델 구축
    • 데이터 세트 품질 관리
    Snorkel Flow 장단점

    단점

    공개된 오픈 소스 코드베이스가 없습니다.
    주요 제품 페이지에 가격 세부 정보가 즉시 투명하게 제공되지 않습니다.
    플랫폼의 모든 기능을 완전히 활용하려면 기업 수준의 투자와 전문 지식이 필요할 수 있습니다.

    장점

    프로그램 방식의 데이터 라벨링을 통해 AI 모델 개발을 최대 100배 가속화합니다.
    전문가 지식 인코딩을 통해 비용이 많이 들고 느린 수동 데이터 라벨링 의존도를 줄입니다.
    도메인별 작업에 특화된 LLM의 미세 조정을 지원하여 정확성을 높이고 비용을 절감합니다.
    내장된 가이드 오류 분석 및 모델 평가 기능으로 모델 품질을 빠르게 향상시킵니다.
    MLflow, AWS SageMaker, Google Vertex AI 및 Databricks와 같은 인기있는 ML 플랫폼과 통합됩니다.
    클라우드 또는 온프레미스 인프라에서 작동하여 기업급 보안 및 거버넌스를 보장합니다.
    Snorkel Flow 가격
    무료 플랜 있음No
    무료 평가판 정보
    가격 모델
    신용카드 필요 여부No
    평생 플랜 있음No
    청구 빈도
    최신 가격은 다음을 방문하세요: https://snorkel.ai/pricing/
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