🙌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。
page建立您的第一個AI專案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。
page匯入您的資料基礎知識：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。
page進行資料標註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。
Last updated