Anote - Advanced AI-Assisted Data Labeling Platform

IA APP - Fiche Technique

Categorie: 
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Offre: 
Gratuit


Description courte: 
Anote est une plateforme de marquage de données puissante assistée par l'IA qui utilise l'apprentissage à quelques exemples et des modèles de transformateurs de pointe pour étiqueter rapidement et précisément les données de texte non structurées. Ses fonctionnalités explicatives aident les utilisateurs à comprendre les performances du modèle, et elle respecte les pratiques éthiques et de sécurité pour minimiser les risques liés à l'IA. Anote est la solution de marquage de données idéale pour les entreprises qui cherchent des ensembles de données économiques, de haute qualité et en temps opportun.

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Description

Anote est une plateforme de marquage de données assistée par l'IA de pointe qui révolutionne le processus de marquage de données pour les données de texte non structurées. Alimentée par l'apprentissage à quelques exemples, elle étiquette rapidement et précisément les données avec des quantités minimales d'exemples étiquetés, réduisant ainsi efficacement le temps et les ressources nécessaires pour les méthodes de marquage traditionnelles. Anote est équipée de modèles de transformateurs de pointe qui atteignent une précision et une vitesse inégalées, en faisant la solution idéale pour les entreprises qui ont besoin de volumes importants de données précisément étiquetées. De plus, les fonctionnalités explicatives de la plateforme permettent aux utilisateurs de mieux comprendre les performances du modèle et de comprendre comment la plateforme arrive à ses sorties étiquetées. Avec les fonctionnalités premium de l'IA d'Anote, les entreprises peuvent désormais accéder à des solutions de marquage de données économiques, en temps opportun et flexibles. Dans le cadre des risques potentiels liés à l'IA, Anote donne la priorité à la sécurité et à l'éthique en veillant à ce que les ensembles de données qu'elle produit respectent les meilleures pratiques. Ses modèles d'étiquetage sont optimisés pour réduire les risques de données biaisées ou injustes et sont soigneusement évalués pour empêcher les modèles de générer des sorties contestables ou nocives.