Оптимізація навчального ШІ-процесу з кастомізованою версією CVAT.ai
Ми запустили свою спеціально налаштовану версію CVAT.ai — потужного open-source інструменту для анотування, створеного для роботи з технологіями аналізу зображень і відео. Це важливий крок з вдосконалення процесів маркування даних для розробки моделей машинного навчання та штучного інтелекту.
- Захищений доступ із розмежуванням прав: наша система орієнтована на безпеку- доступ мають лише авторизовані учасники проєкту. Ролі в системі — анотувальник, рецензент, адміністратор — чітко визначені та відповідають функціональним обов’язкам.
- Чітка проєктна структура: кожне завдання з анотування належить до конкретного проєкту. Це забезпечує структуровану роботу, послідовність у схемах маркування та можливість оцінювати ефективність за ключовими показниками.
- Кастомізовані інструменти для точних результатів: інстанс підтримує всі основні типи анотацій — від полігонів до масок сегментації. Крім того, реалізовано проєктні схеми маркування, які відповідають вимогам до навчальних даних.
- Продуктивність та контроль результатів: робота анотувальників відслідковується в режимі реального часу, а всі анотації мають контроль версій і підлягають аудиту.
- Масштабованість та інтеграції: завдяки повноцінному API-доступу та підтримці webhook-ів, інстанс CVAT інтегрується з усією ШІ CVAT-інфраструктурою, що дозволяє автоматизувати та масштабувати процеси анотації.
Запуск інстансу CVAT.ai — ще один крок у побудові безпечної, гнучкої та масштабованої інфраструктури, що підтримує розвиток складних ШІ-рішень. Поєднання гнучкості CVAT з експертністю команди відкриває нові можливості для розвитку машинного навчання.