🙌認識 DataVerse

VisionAI DataVerse - 資料快速建構您的 AI 模型

Linker VisionAI DataVerse 致力於加速視覺 AI 模型的開發,針對大量數據資料進行視覺化統一管理,使您在多種不同領域中發揮人工智慧的潛力,讓您的服務始終處於創新前沿。

DataVerse 適合 AI 初學者,同樣適合經驗開發者,平台提供了全面的工具以簡化視覺AI模型創建過程,涵蓋資料管理、資料視覺化及收尋、圖表趨勢比較、標註工具,以及自動 AI 模型訓練與預測,為您的 AI 開發需求提供一站式解決方案。

DataVerse 可用於:

  • 不限定場景應用,自定義目標Ontology,來設置想要的資料及模型

  • 需要視覺化工具管理、收尋、組合資料的使用者

  • 需要一個協作平台讓團隊一同進行,從資料到AI模型,進行資料策劃和模型訓練

👉 開始使用 Linker VisionAI DataVerse 吧!

開始吧!

只需要1分鐘,查看 VisionAI DataVerse(範本)的視頻概覽:

教學:立刻開始

在使用平台的所有功能之前,建議您事先設定「Project」資訊,這有助於您未來快速配置數據和模型目標。

從一堆圖片或視頻開始?嘗試資料夾上傳。如果您從零開始,加入準備好的開放數據集,並開始進行。

基礎知識:更深入地探索

學習 DataVerse 的基礎知識,以深入了解我們的主要功能:

資料管理、視覺化、探索和過濾

一旦資料被收集,下一步是資料管理、視覺化和過濾。此階段包括:

  • 視覺化資料以獲得對模式和趨勢的洞察。

  • 根據特定標準將資料組織成 Data Slice,為訓練、驗證和測試目的創建子集。

  • 透過樣品篩選,切割資料,來組成各式各樣的 Data Slice

標註

當資料經過收尋取樣再重新組合後,可以使用精準快速的標註工具。

AI 模型訓練與評估

標註資料後,下一步是訓練您的 AI 模型。這涉及:

  • 根據應用選擇適當的AI模型架構。

  • 使用資料訓練模型,同時監控實際上的結果。

  • 微調模型的參數與資料來優化性能。

  • 評估其性能,包含各種性能指標,如precision, recall, 或 F1 score,以評估模型在解決手頭問題方面的有效性。

AI 模型部署

有了經過訓練和評估的 AI 模型,最後一步是部署。將模型集成到您的應用或系統中,使其可供用戶或其他系統在實際世界中使用。

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