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Zauberzeug Learning Loop

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Die Zauberzeug Learning Loop ist eine leistungsstarke, no-code Webplattform zum Trainieren und Verwalten neuronaler Netze für die Objekterkennung und andere Computer-Vision-Aufgaben.

Technische Fragen

2.500,00 € exkl. MwSt.

Ab 300,00 € pro Monat als Leasing oder in Ratenzahlung.

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Computer-Vísion-All in one Lösung

Der “Zauberzeug Learning Loop”-Workflow vereint auf einzigartige Weise ein webbasiertes, hochwertiges Labeling-Tool mit einem das erforderliche Datenmanagement automatisierenden KI-Training und Deployment.

Qualität statt Quantität

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

Easy to use auch für KI-Laien

Sowohl das Annotations-Tool als auch der Trainingslauf sind nach kurzer Einarbeitung über eine intuitive Weboberfläche so leicht zu bedienen wie ein E-Mail Programm.

Anpassungsfähig und Skalierbar

Über eine klare API können Data Engineers und Data Scientists die Learning Loop um neue Trainer und Detektoren erweitern. Auch das Einbinden eigener Recheneinheiten ist so mit wenigen Handgriffen erledigt.

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Die Zauberzeug Learning Loop stellt den kompletten Workflow zum effizienten Aufbau eigener, spezialisierter KI Computer Vision Modelle bereit. Über eine einfach zu bedienende Weboberfläche können Bilder annotiert und ein KI-Training gestartet werden.

Aber das ist nicht alles. Denn die “Learning Loop” basiert auf Transfer Learning und Active Learning, um die Modelle kontinuierlich zu verbessern: Über eine einfache API können kontinuierlich neue Bilder aus dem eigenen Anwendungsfall hochgeladen werden. Diese werden automatisch sortiert, und priorisiert so dass Bilder mit schlechten Erkennungsergebnissen für die nächste Annotations-Runde ausgewählt werden. Nach dem Annotieren fließen die neuen Daten ins nächste Training ein und können bequem aus der Weboberfläche auf den Produktionssystemen installiert werden. Durch die iterative Wiederholung dieses Prozesses mit jeweils nur 20-100 Bildern kann die Gesamtmenge der verarbeiteten Daten ganz erheblich reduziert werden. Denn nur die Bilder, die das Modell weiter verbessern, müssen manuell annotiert werden. So ist ein “Flotten-Lernen” möglich, wie es auch von Tesla praktiziert wird. 

Dank der intuitiven Kanban-orientierten Benutzeroberfläche lässt sich der ganze Prozess auch ohne KI-Expertenwissen durchführen. So können die Data Scientists/Engineers sich entkoppelt davon z.B. um die KI-Netz-Architekturentwicklung kümmern und diese über APIs an die Learning Loop anbinden. 

Wichtig: Der angezeigte Preis ist der monatliche Lizenzpreis

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Die Top 10 Fragen zur Roboterwahl

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