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Zauberzeug Learning Loop

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Sauvegarde
La boucle magique Learning Loop est une puissante plateforme web no-code pour entraîner et gérer les réseaux neuronaux pour la reconnaissance d'objets et d'autres tâches de vision par ordinateur.

Questions techniques

À partir de 300,00 € par mois avec la location-achat ou le paiement échelonné.

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Solution Computer-Vísion-All in one

Le flux de travail "Zauberzeug Learning Loop"  ; combine de manière unique un outil d'étiquetage de haute qualité basé sur le web avec une formation et un déploiement de l'IA qui automatise la gestion des données nécessaires   ;

La qualité plutôt que la quantité  

Während andere KI-Workflows hunderttausende Bilder für erste valide Ergebnisse brauche, erreicht die “Zauberzeug Learning Loop” schon mit wenigen hundert Bildern hohe Erkennungsraten.

Facile à utiliser, même pour les non-initiés à l'IA

Tant l'outil d'annotation que le parcours d'entraînement sont aussi faciles à utiliser qu'un programme de messagerie électronique après une courte formation via une interface web intuitive.

Adaptable et évolutif

Grâce à une API claire, les ingénieurs et les scientifiques de données peuvent ajouter de nouveaux entraîneurs et détecteurs à la boucle d'apprentissage. Il est également possible d'intégrer ses propres unités de calcul en un tour de main.  ;

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La Boucle magique Learning Loop fournit le flux de travail complet pour construire efficacement ses propres modèles de vision par ordinateur spécialisés en IA. Une interface web facile à utiliser permet d'annoter les images et de lancer un apprentissage de l'IA.

Mais ce n'est pas tout. En effet, la "boucle d'apprentissage" est basée sur l'apprentissage par transfert et l'apprentissage actif afin d'améliorer continuellement les modèles : De nouvelles images de ton propre cas d'application peuvent être téléchargées en continu via une simple API. Celles-ci sont automatiquement triées et classées par ordre de priorité, de sorte que les images avec de mauvais résultats de reconnaissance sont sélectionnées pour le prochain tour d'annotation. Après l'annotation, les nouvelles données sont intégrées dans la formation suivante et peuvent être facilement installées sur les systèmes de production depuis l'interface web. En répétant ce processus de manière itérative avec seulement 20 à 100 images à chaque fois, la quantité totale de données traitées peut être réduite de manière très significative. En effet, seules les images qui améliorent encore le modèle doivent être annotées manuellement. Ainsi, un "apprentissage de la flotte" est possible, comme le fait Tesla. 

Grâce à l'interface utilisateur intuitive orientée Kanban, l'ensemble du processus peut être réalisé sans connaissances expertes en IA. Ainsi, les data scientists/ingénieurs peuvent s'occuper du développement de l'architecture du réseau d'IA et le relier à la boucle d'apprentissage via des API ;

Important : le prix affiché est le prix mensuel de la licence.

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