Zauberzeug Learning Loop zapewnia kompletny przepływ pracy do efektywnego budowania własnych wyspecjalizowanych modeli widzenia komputerowego AI. Obrazy mogą być opatrzone adnotacjami, a trening AI można rozpocząć za pomocą łatwego w użyciu interfejsu internetowego.

Ale to nie wszystko. "Pętla uczenia się" opiera się na uczeniu transferowym i aktywnym uczeniu się w celu ciągłego ulepszania modeli: Nowe obrazy z Twojego własnego przypadku użycia mogą być stale przesyłane za pośrednictwem prostego interfejsu API. Są one automatycznie sortowane i priorytetyzowane, dzięki czemu obrazy o słabych wynikach rozpoznawania są wybierane do następnej rundy adnotacji. Po dokonaniu adnotacji nowe dane trafiają do następnej sesji szkoleniowej i można je wygodnie zainstalować w systemach produkcyjnych z poziomu interfejsu internetowego. Dzięki iteracyjnemu powtarzaniu tego procesu tylko z 20-100 obrazami na raz, całkowita ilość przetworzonych danych może zostać znacznie zmniejszona. Dzieje się tak, ponieważ tylko obrazy, które dodatkowo poprawiają model, muszą być ręcznie opatrzone adnotacjami. Umożliwia to "uczenie flotowe", praktykowane przez Teslę. 

Dzięki intuicyjnemu interfejsowi użytkownika zorientowanemu na Kanban, cały proces można przeprowadzić bez specjalistycznej wiedzy z zakresu sztucznej inteligencji. Pozwala to naukowcom/inżynierom danych oddzielić się na przykład od rozwoju architektury sieci AI i połączyć ją z pętlą uczenia się za pośrednictwem interfejsów API;

Uwaga: Podana cena jest ceną miesięcznej licencji.