Encord AI

Encord 是電腦視覺和多模式 AI 團隊的領先資料開發平台。智慧管理、清理和整理數據，簡化標籤和工作流程管理，並評估 AI 模型效能。資料註解和主動學習速度提高 10 倍，實現無與倫比的 AI。

整合多個資料來源，為 AI 模型開發組織正確的數據

將所有資料集中在一處，利用智慧集合、批量分類等功能來管理和豐富您的資料。透過輕鬆創建平衡的、具有代表性的資料集來提高 AI 模型效能。

在一個地方探索和視覺化數百萬個多模式資料項

使用直覺的自然語言搜尋並按 40 多個品質指標和元資料進行過濾，找到高效 AI 模型訓練的最佳資料。透過利用基於角色的存取控制來實現組織級使用者管理。

支援所有關鍵視覺格式

使用嵌入圖直觀地識別和檢查資料異常值。找到資料集中代表性不足的區域並填補這些空白。

簡化資料清理

透過識別代表性不足的視覺品質指標和損壞的圖像來建立平衡且具有代表性的資料集，以增強 AI 模型的性能。

進階過濾選項

只需點擊幾下即可連接到 AWS、GCP、Azure 或 OTC 雲端存儲，並立即存取所有嵌套檔案。儲存中的資料變更會隨著資料刷新立即反映在 Encord Index 中。

多模態註釋

有效標記任何形式的數據，包括影像、視訊、醫學影像或地理空間數據和音訊。使用複雜的標籤本體來映射模式之間的關係。

簡化資料操作

使用可操作的儀表板監控團隊和註釋者的表現，以確保訓練資料品質。

與各種規模的團隊合作

透過權限無縫控制使用者角色、管理任務分配並無限擴展您的 MLOps 工作流程。

無縫測試您的 AI 模型並部署到生產中

根據數據評估和驗證您的 AI 模型，以顯示、整理和優先考慮最有價值的數據，以進行訓練和微調，從而增強 AI 模型的性能。

透過強大的錯誤分析建立穩健的模型

結合模型預測、向量嵌入、視覺品質指標等，自動揭示標籤和資料中的錯誤。

輕鬆尋找並修復數據問題

識別邊緣情況和代表性不足的類別，並進行穩健性和回歸測試，以發現模型中的故障模式和問題。

評估模型性能

透過自動報告 mAP、mAR 和 F1 分數等指標來解構模型效能。

比較模型效能

整合人在環中建立主動學習工作流程，以迭代方式改善模型效能，從而顯著縮短部署時間。