أدوات التعليق التوضيحي الرائدة لمهام التعلم الآلي

لقد قطع التعلم الآلي شوطًا طويلًا، ولكن حتى أكثر النماذج تقدمًا لا ترقى إلى مستوى جودة البيانات التي تُدرَّب عليها. تُعد عملية شرح البيانات من أكبر التحديات في تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي. سواءً كان الأمر يتعلق بتصنيف الصور أو النصوص أو الملفات الصوتية، فإن تصنيف البيانات بدقة وكفاءة أمرٌ أساسي لبناء نماذج ذكاء اصطناعي قوية. ولحسن الحظ، تتوفر مجموعة واسعة من أدوات شرح البيانات للتعلم الآلي تُسهِّل هذه العملية.

صُممت هذه الأدوات لتسريع عملية الشرح، وتقليل الأخطاء البشرية، وتحسين جودة بياناتك المُصنّفة. سواءً كنت تعمل على مشروع صغير أو تحتاج إلى شرح مجموعات بيانات كبيرة، تُقدّم هذه المنصات حلولاً مرنة تُلبّي احتياجاتك. في هذه المقالة، سنُلقي نظرة على بعض أفضل أدوات الشرح المُتاحة، مُسلّطين الضوء على ميزاتها الرئيسية وكيف يُمكنها مساعدتك في تسريع سير عمل التعلّم الآلي لديك.

1. فلاي بيكس AI

في FlyPix AI، نتخصص في تحويل البيانات الجغرافية المكانية إلى رؤى عملية من خلال الذكاء الاصطناعي. تساعد منصتنا المستخدمين على اكتشاف الأجسام، ورصد التغيرات، وتحديد الشذوذ في صور الأقمار الصناعية والصور الجوية. هذا يجعلها مثالية للقطاعات التي تعتمد على تحليل دقيق لسطح الأرض، مثل الزراعة، والتخطيط العمراني، والرصد البيئي، والبناء. من خلال الجمع بين الذكاء الاصطناعي والتحليل الجغرافي المكاني، نقدم طريقة أكثر كفاءة وفعالية لمعالجة البيانات المرئية وتحليلها.

لقد صممنا منصة سهلة الاستخدام، بدون برمجة، تتيح لك إنشاء نماذج ذكاء اصطناعي مخصصة وتدريبها دون أي معرفة برمجية. تُعد أداتنا أداة مثالية للتعليق التوضيحي على التعلم الآلي، خاصةً للمستخدمين الذين يحتاجون إلى العمل مع بيانات جغرافية مكانية معقدة. تدعم هذه الأداة مجموعة واسعة من مصادر البيانات، بما في ذلك صور الطائرات بدون طيار، والأقمار الصناعية، والتصوير الطيفي الفائق، والليدار، ورادار الفتحة الاصطناعية (SAR)، مما يوفر حلاً متعدد الاستخدامات لأنواع مختلفة من التحليلات. كما تقدم FlyPix AI باقات اشتراك متنوعة لتلبية احتياجات الأفراد والمؤسسات الكبيرة على حد سواء، مما يوفر مرونةً بناءً على حجم معالجة البيانات المطلوبة.

المميزات الرئيسية:

• منصة الذكاء الاصطناعي الجغرافية بدون كود للكشف عن الكائنات وتقسيمها وتحديد موقعها والتغيير واكتشاف الشذوذ
• يدعم أنواع الصور الفضائية والطائرات بدون طيار والتصوير الطيفي الفائق والليدار والرادار ذي الفتحة الاصطناعية
• أدوات التعليق التفاعلية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي المخصصة دون الحاجة إلى الترميز
• تحليلات في الوقت الفعلي باستخدام لوحات المعلومات، وإنشاء خريطة حرارية، وتصدير المتجهات، وتتبع التغييرات، وميزات التعاون
• دعم على مستوى المؤسسة: الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات (API)، والمعالجة متعددة الأطياف، وضمان الجودة بمساعدة الخبراء، وخيارات العلامة البيضاء في الخطط الأعلى

الأفضل لـ:

• فرق في الزراعة والتخطيط الحضري والرصد البيئي والبناء
• المستخدمون الذين يحتاجون إلى أداة شرح بمساعدة الذكاء الاصطناعي لمهام التعلم الآلي
• المنظمات والمؤسسات الكبيرة التي تعمل مع البيانات الجغرافية المكانية المعقدة
• الأفراد الذين يبحثون عن منصة بدون أكواد لإنشاء نموذج الذكاء الاصطناعي المخصص

خدمات:

• الكشف عن الكائنات الجغرافية وتحديد موقعها
• اكتشاف التغيير والشذوذ في الصور
• التتبع الديناميكي للأشياء بمرور الوقت
• تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي المخصص للتحليلات المصممة خصيصًا
• التكامل السلس مع أنظمة GIS الحالية
• إنشاء خريطة حرارية لتوضيح أنماط البيانات

معلومات الاتصال ووسائل التواصل الاجتماعي:

• موقع إلكتروني: flypix.ai
• العنوان: شارع روبرت بوش. 7، 64293 دارمشتات، ألمانيا
• الهاتف: +49 6151 2776497
• بريد إلكتروني: info@flypix.ai
• ينكدين: www.linkedin.com/company/flypix-ai

2. بروديجي

بروديجي أداةٌ للتعليق التوضيحي تُستخدم لمجموعةٍ من مهام التعلم الآلي، مثل كشف الكائنات وتصنيف الصور. تدمج نماذج التعلم الآلي للمساعدة في تصنيف البيانات، وتحسين عملية التعليق التوضيحي. تُوفر بروديجي سير عملٍ مرنًا، مما يسمح للمستخدمين بتعديلها لتلبية احتياجاتهم الخاصة. تدعم المنصة كلاً من التعليقات التوضيحية على الصور والنصوص، مما يجعلها متعددة الاستخدامات لمختلف أنواع مشاريع التعلم الآلي.

تُسهّل قدرته على دمج التعلم الآلي مع المدخلات البشرية تصنيف البيانات مع الحفاظ على دقة التعليقات التوضيحية. يدعم Prodigy تصدير البيانات المُصنّفة، والتي يُمكن استخدامها بسهولة لتدريب النماذج في أنظمة التعلم الآلي. إنه أداة عملية للفرق التي تحتاج إلى عملية تصنيف توضيحية فعّالة وقابلة للتخصيص.

المميزات الرئيسية:

• التعلم النشط لتحسين كفاءة تصنيف البيانات
• سير عمل قابلة للتخصيص لمهام مختلفة
• ميزات مراقبة الجودة لضمان دقة التعليقات التوضيحية
• التكامل مع أنظمة التعلم الآلي لتصدير البيانات
• تتبع تقدم التعليقات التوضيحية في الوقت الفعلي

الأفضل لـ:

• مهام التعليق على الصور والنصوص
• سير عمل التعليقات التوضيحية القابلة للتخصيص
• فرق تعمل مع خطوط أنابيب التعلم الآلي
• مشاريع توضيحية فعالة واسعة النطاق

معلومات الاتصال ووسائل التواصل الاجتماعي:

• الموقع الإلكتروني: prodi.gy
• البريد الإلكتروني: contact@explosion.ai
• لينكدإن: www.linkedin.com/company/explosion-ai

3. تطبيق

تقدم Appen منصةً تساعد في شرح البيانات لمهام التعلم الآلي، بما في ذلك التعرف على الصور والنصوص والكلام. تستخدم المنصة قدرات الشرح البشري والذكاء الاصطناعي، مما يضمن جودة عالية في تسميات البيانات المتنوعة. وتستطيع منصة Appen التعامل مع مشاريع الشرح واسعة النطاق، موفرةً أدواتٍ لإدارة التقدم وتتبع عملية وسم البيانات.

يدعم Appen التكامل مع سير عمل التعلم الآلي، مما يُسهّل الانتقال من البيانات المُصنّفة إلى تدريب النماذج. مرونته في التعامل مع تنسيقات ولغات متعددة للتعليق التوضيحي تجعله خيارًا قيّمًا للشركات التي تحتاج إلى دعم متسق ومتعدد اللغات للتعليق التوضيحي.

المميزات الرئيسية:

• مزيج من التعليقات التوضيحية البشرية والذكاء الاصطناعي
• دعم أنواع متعددة من البيانات بما في ذلك الصورة والنص والكلام
• منصة قابلة للتطوير للمشاريع واسعة النطاق
• التكامل مع سير عمل التعلم الآلي لتصدير البيانات
• أدوات تتبع التقدم لإدارة المشاريع

الأفضل لـ:

• مشاريع شرح البيانات واسعة النطاق
• شرح البيانات متعددة التنسيقات (الصورة، النص، الكلام)
• الشركات التي تحتاج إلى دعم متعدد اللغات
• الفرق العاملة مع نماذج التعلم الآلي

معلومات الاتصال ووسائل التواصل الاجتماعي:

• الموقع الإلكتروني: www.appen.com
• العنوان: 12131 113th Ave, NE, Suite 100, Kirkland, WA 98034
• الهاتف: +1 206-800-2101
• لينكدإن: www.linkedin.com/company/appen

4. سوبر أنوتيت

توفر SuperAnnotate أداةً لشرح الصور تدعم أنواعًا مختلفة من الشروح، مثل المربعات المحددة، والنقاط الرئيسية، والتجزئة. صُممت المنصة للتعامل مع مجموعات البيانات الضخمة، وتتيح للفرق التعاون الفوري في مهام الشرح. كما أنها تدمج أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي للمساعدة في تسريع العملية وزيادة اتساق الشروح.

كما يدعم تصدير البيانات بسلاسة إلى أطر التعلم الآلي، مما يُسهّل الانتقال من البيانات المُعلّقة إلى تدريب النماذج. تتيح أدوات التعاون في SuperAnnotate لأعضاء فريق متعددين العمل على مشاريع التعليقات التوضيحية في آنٍ واحد، وهو أمر مفيد لمجموعات البيانات واسعة النطاق.

المميزات الرئيسية:

• أنواع متعددة من التعليقات التوضيحية (المربعات المحددة، التجزئة، النقاط الرئيسية)
• أدوات بمساعدة الذكاء الاصطناعي لتبسيط مهام التعليق التوضيحي
• التعاون في الوقت الفعلي للمشاريع القائمة على الفريق
• تكامل سير عمل التعلم الآلي بسلاسة
• قابلة للتطوير لمجموعات البيانات الكبيرة

الأفضل لـ:

• مهام التعليق التوضيحي للرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي
• التعاون في الوقت الفعلي في مشاريع التعليقات التوضيحية
• الفرق التي تعمل مع مجموعات البيانات الكبيرة
• المشاريع التي تتطلب تكامل سير عمل التعلم الآلي

معلومات الاتصال ووسائل التواصل الاجتماعي:

• الموقع الإلكتروني: www.superannotate.com
• لينكدإن: www.linkedin.com/company/superannotate
• تويتر: x.com/superannotate
• فيسبوك: www.facebook.com/superannotate

5. V7

يوفر V7 أدواتٍ لشرح الصور، بما في ذلك دعم اكتشاف الكائنات، والتجزئة، وشرح النقاط الرئيسية. صُممت المنصة للتعامل مع مشاريع شرح البيانات واسعة النطاق، حيث توفر أدواتٍ مدعومة بالذكاء الاصطناعي وإمكانياتٍ للشرح اليدوي. يُمكّن V7 الفرق من تسريع عملية الشرح بمساعدة الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على دقة البيانات المُصنّفة.

تتيح المنصة للمستخدمين العمل بشكل تعاوني آني، وتوفر نظام تصدير سهل لأطر عمل التعلم الآلي. يُعد الإصدار 7 مناسبًا للفرق التي تعمل على مجموعة متنوعة من مهام الرؤية الحاسوبية، بدءًا من اكتشاف الكائنات ووصولًا إلى تجزئة الصور.

المميزات الرئيسية:

• دعم اكتشاف الكائنات وتقسيمها وتعليقات النقاط الرئيسية
• أدوات بمساعدة الذكاء الاصطناعي لتسريع عملية التعليق التوضيحي
• ميزات التعاون في الوقت الفعلي للفرق
• التكامل السلس مع أطر التعلم الآلي
• قابلة للتطوير للمشاريع الكبيرة

الأفضل لـ:

• فرق تعمل على مشاريع الرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي
• المشاريع التي تتطلب التعاون في الوقت الفعلي
• المستخدمون الذين يحتاجون إلى أدوات التعليق التوضيحي بمساعدة الذكاء الاصطناعي
• مهام التعليق التوضيحي على الصور واسعة النطاق

معلومات الاتصال ووسائل التواصل الاجتماعي:

• Website: www.v7labs.com
• العنوان: 201 شارع سبير، جناح 1100، سان فرانسيسكو، كاليفورنيا 94105
• لينكدإن: www.linkedin.com/company/v7labs
• تويتر: x.com/v7labs

6. ضريبة القيمة المضافة

CVAT (أداة التعليق التوضيحي بالرؤية الحاسوبية) هي منصة مفتوحة المصدر مصممة خصيصًا للتعليق التوضيحي على الصور والفيديوهات. تدعم هذه المنصة أنواعًا متنوعة من التعليقات التوضيحية، بما في ذلك كشف الكائنات، والتجزئة، والتعليق التوضيحي على المضلعات. تُعد CVAT مناسبة بشكل خاص للمشاريع واسعة النطاق، إذ صُممت للتعامل بكفاءة مع مجموعات البيانات المعقدة. تتميز المنصة بمرونتها وقابليتها للتكيف مع مجموعة متنوعة من مهام التعلم الآلي.

كأداة مفتوحة المصدر، توفر CVAT خيارات تخصيص شاملة، ويمكن دمجها في سير عمل التعلم الآلي. كما توفر واجهة سهلة الاستخدام لإنشاء تعليقات توضيحية عالية الجودة، وتضمن تعاون الفرق بسلاسة. تُعد CVAT خيارًا مثاليًا للمستخدمين الذين يبحثون عن أداة تعليقات توضيحية متعددة الاستخدامات وقابلة للتخصيص.

المميزات الرئيسية:

• دعم اكتشاف الكائنات وتقسيمها وتعليقات المضلعات
• منصة مفتوحة المصدر مع خيارات التخصيص
• ميزات التعاون للمشاريع القائمة على الفريق
• التكامل مع سير عمل التعلم الآلي لتصدير البيانات
• قابلة للتطوير لمهام التعليق التوضيحي على الصور والفيديوهات واسعة النطاق

الأفضل لـ:

• فرق تعمل مع الصور ومقاطع الفيديو
• مشاريع التعليقات التوضيحية واسعة النطاق
• المستخدمون الذين يحتاجون إلى منصة مفتوحة المصدر قابلة للتخصيص
• المشاريع التي تتطلب التكامل مع سير عمل التعلم الآلي

معلومات الاتصال ووسائل التواصل الاجتماعي:

• الموقع الإلكتروني: www.cvat.ai
• لينكد إن: www.linkedin.com/company/cvat-ai
• فيسبوك: www.facebook.com/cvat.corp

7. لابل مي

LabelMe أداة شرح مفتوحة المصدر للصور، تدعم اكتشاف الكائنات وتجزئتها. تُستخدم على نطاق واسع في وسم مجموعات البيانات لمهام التعلم الآلي. صُممت المنصة لتكون سهلة الاستخدام وفعالة، مما يتيح للمستخدمين وسم صورهم بسهولة باستخدام المربعات المحددة، أو المضلعات، أو الرسم اليدوي. غالبًا ما تستخدمها الفرق التي تحتاج إلى حل بسيط لوسم البيانات بسرعة دون الحاجة إلى إعدادات معقدة.

تدعم المنصة أيضًا التعليقات التوضيحية التعاونية، مما يجعلها خيارًا عمليًا للفرق التي تعمل على مجموعات بيانات مشتركة. بفضل طبيعتها مفتوحة المصدر، توفر LabelMe مرونة للمستخدمين الذين يحتاجون إلى تعديل الأداة أو توسيعها لتناسب متطلباتهم الخاصة. إنها مثالية للمستخدمين الذين يبحثون عن حل تعليقات توضيحية سهل الاستخدام وقابل للتخصيص.

المميزات الرئيسية:

• دعم اكتشاف الكائنات وتقسيمها
• مفتوح المصدر وقابل للتخصيص
• واجهة سهلة الاستخدام لمهام وضع العلامات السريعة
• ميزات التعليق التوضيحي التعاوني لمشاريع الفريق
• القدرة على توسيع الأداة وتعديلها لتلبية احتياجات محددة

الأفضل لـ:

• مهام تصنيف البيانات البسيطة والسريعة
• الفرق التي تتطلب أدوات التعليق التعاوني
• المستخدمون الذين يبحثون عن حل مفتوح المصدر لوضع العلامات على الصور
• مشاريع التعليقات التوضيحية الصغيرة والمتوسطة الحجم

معلومات الاتصال ووسائل التواصل الاجتماعي:

• موقع إلكتروني: labelme.io
• البريد الإلكتروني: kentaro@labelme.io
• تويتر: x.com/labelmeai

8. حلقة البيانات

يوفر Dataloop منصةً لتعليق الصور، تدمج أدوات الذكاء الاصطناعي لتسريع عملية وضع العلامات. يدعم مجموعةً واسعةً من أنواع التعليقات، بما في ذلك كشف الكائنات، والتجزئة، والتصنيف. صُممت Dataloop لمساعدة الفرق على إدارة مجموعات البيانات الضخمة مع ضمان إنتاج علامات عالية الجودة. تدعم المنصة مهام التعليقات اليدوية والذكاء الاصطناعي، مما يسمح للمستخدمين بوضع علامات على البيانات بكفاءة أكبر.

تتضمن منصة Dataloop أيضًا أدوات لإدارة مجموعات البيانات وسير عمل المشاريع. بفضل قدرتها على التعامل مع البيانات الضخمة، تُعدّ المنصة مفيدة بشكل خاص للفرق العاملة على مهام الرؤية الحاسوبية التي تتطلب تصنيفًا سريعًا ودقيقًا. تتكامل المنصة بسهولة مع أنظمة التعلم الآلي، مما يُتيح تدفقًا سلسًا للبيانات من التعليقات التوضيحية إلى تدريب النماذج.

المميزات الرئيسية:

• دعم اكتشاف الكائنات وتقسيمها وتصنيفها
• إمكانيات التعليق التوضيحي بمساعدة الذكاء الاصطناعي واليدوي
• أدوات إدارة مجموعات البيانات والمشاريع
• التكامل مع أنظمة التعلم الآلي لتصدير البيانات
• قابلة للتطوير لمشاريع التعليقات التوضيحية واسعة النطاق

الأفضل لـ:

• الفرق العاملة على مهام الرؤية الحاسوبية
• مشاريع شرح البيانات واسعة النطاق
• المستخدمون الذين يحتاجون إلى أدوات التعليق التوضيحي المدعومة بالذكاء الاصطناعي واليدوية
• فرق تدمج سير عمل التعليقات التوضيحية مع أنظمة التعلم الآلي

معلومات الاتصال ووسائل التواصل الاجتماعي:

• الموقع الإلكتروني: dataloop.ai
• العنوان: شارع سابير 2، هرتسليا، ص.ب. 12580، 4685206، إسرائيل
• البريد الإلكتروني: info@dataloop.ai
• لينكدإن: www.linkedin.com/company/dataloop

9. إنكورد

إنكورد منصةٌ لشرح الصور، تدعم أنواعًا متنوعة من الشرح، بما في ذلك كشف الكائنات، والتجزئة، وتوسيم النقاط الرئيسية. صُممت لدعم الفرق العاملة على مشاريع الرؤية الحاسوبية، حيث توفر أدواتٍ للشرح اليدوي وشبه الآلي. تُساعد أدوات إنكورد المُدعّمة بالذكاء الاصطناعي على تسريع عملية الشرح مع الحفاظ على جودة عالية للبيانات المُسمّاة.

تتضمن المنصة أيضًا ميزات إدارة المشاريع لمساعدة الفرق على تنظيم أعمال التعليقات التوضيحية وتتبعها. يتكامل Encord بسلاسة مع سير عمل التعلم الآلي، مما يُسهّل الانتقال من تصنيف البيانات إلى تدريب النماذج. تُعد هذه الأداة مفيدة للفرق التي تحتاج إلى حل قابل للتطوير لمهام التعليقات التوضيحية واسعة النطاق.

المميزات الرئيسية:

• دعم اكتشاف الكائنات وتقسيمها ووضع علامات على النقاط الرئيسية
• أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتسريع عملية التعليق التوضيحي
• أدوات إدارة المشاريع لتتبع التقدم
• التكامل مع أنظمة التعلم الآلي لتصدير البيانات
• قابلة للتطوير لمجموعات البيانات الكبيرة

الأفضل لـ:

• مشاريع الرؤية الحاسوبية التي تتطلب شرح الصور
• الفرق التي تحتاج إلى أدوات التعليق التوضيحي اليدوية والمدعومة بالذكاء الاصطناعي
• مشاريع شرح البيانات واسعة النطاق
• فرق تعمل على نماذج التعلم الآلي

معلومات الاتصال ووسائل التواصل الاجتماعي:

• Website: encord.com
• لينكد إن: www.linkedin.com/company/encord-team

10. بإشراف

Supervisely أداة شرح للتعلم الآلي، تدعم مجموعة واسعة من مهام الرؤية الحاسوبية، بما في ذلك اكتشاف الكائنات وتجزئة البيانات وتصنيفها. تتميز بأدوات شرح يدوية وميزات شرح مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتسريع العملية. Supervisely قابلة للتطوير ومصممة للتعامل مع مجموعات البيانات الضخمة، مما يجعلها خيارًا عمليًا للفرق التي تعمل على البيانات الضخمة.

توفر المنصة ميزات تعاون آني، مما يسمح لأعضاء فريق متعددين بالعمل على مهام الشرح التوضيحي في آنٍ واحد. كما تتكامل Supervisely مع سير عمل التعلم الآلي، مما يضمن سرعة استخدام البيانات المصنفة لتدريب النماذج. المنصة مناسبة للفرق التي تحتاج إلى إدارة مشاريع شرح توضيحي معقدة وواسعة النطاق للصور.

المميزات الرئيسية:

• أنواع متعددة من التعليقات التوضيحية، بما في ذلك اكتشاف الكائنات، والتجزئة، والتصنيف
• أدوات التوضيح بمساعدة الذكاء الاصطناعي لتحسين الكفاءة
• التعاون في الوقت الفعلي لمشاريع الفريق
• التكامل مع أنظمة التعلم الآلي لتصدير البيانات بسلاسة
• قابلة للتطوير لمجموعات البيانات الكبيرة

الأفضل لـ:

• الفرق العاملة على مهام الرؤية الحاسوبية
• مشاريع التعليقات التوضيحية واسعة النطاق
• التعاون في الوقت الفعلي للعمل الجماعي
• فرق تدمج مهام التعليق التوضيحي مع نماذج التعلم الآلي

معلومات الاتصال ووسائل التواصل الاجتماعي:

• الموقع الإلكتروني: supervisorly.com
• البريد الإلكتروني: hello@supervisely.com
• لينكدإن: www.linkedin.com/company/deep-systems
• تويتر: x.com/supervisely_ai

11. مقياس الذكاء الاصطناعي

Scale AI هي أداة شرح للتعلم الآلي، تُقدم خدمات تصنيف البيانات لتطبيقات مُختلفة، بما في ذلك الرؤية الحاسوبية، ومعالجة اللغة الطبيعية، والتعرف على الكلام. تُوفر مزيجًا من الشرح بمساعدة الذكاء الاصطناعي والإشراف البشري لضمان دقة تصنيف البيانات. تدعم Scale AI أنواعًا مُتنوعة من البيانات، بما في ذلك الصور والنصوص والصوت.

صُممت المنصة لتكون قابلة للتوسع، مما يسمح للمستخدمين بمعالجة مجموعات بيانات ضخمة وتقديم بيانات مُصنّفة عالية الجودة. كما أنها تتكامل بسلاسة مع سير عمل التعلم الآلي، مما يُسهّل تصدير البيانات المُعلّقة لتدريب النماذج. يُستخدم Scale AI غالبًا في المشاريع على مستوى المؤسسات حيث تكون دقة وفعالية شرح البيانات أمرًا بالغ الأهمية.

المميزات الرئيسية:

• تصنيف البيانات بمساعدة الذكاء الاصطناعي والتعليق البشري
• يدعم الصور والنصوص والتعليقات الصوتية
• قابلة للتطوير لمهام التعليق على البيانات الكبيرة
• التكامل مع خطوط أنابيب التعلم الآلي لتصدير البيانات بسلاسة
• أدوات تتبع التقدم وإدارة المشاريع

الأفضل لـ:

• مشاريع شرح البيانات واسعة النطاق
• الفرق التي تعمل مع أنواع متعددة من البيانات (الصور والنصوص والصوت)
• الشركات التي تحتاج إلى خدمات توضيحية دقيقة وقابلة للتطوير
• فرق تدمج التعليقات التوضيحية مع سير عمل التعلم الآلي

معلومات الاتصال ووسائل التواصل الاجتماعي:

• الموقع الإلكتروني: scale.com
• لينكدإن: www.linkedin.com/company/scaleai
• تويتر: x.com/scale_ai
• فيسبوك: www.facebook.com/scaleapi

12. روبوفلو

Roboflow هي أداة شرح تُبسّط عملية وسم الصور لمهام التعلم الآلي. تدعم أنواعًا مختلفة من الشروح، بما في ذلك المربعات المُحيطة، والمضلعات، وأقنعة التجزئة. تُمكّن Roboflow المستخدمين من إضافة شروحات إلى الصور لمشاريع كشف الكائنات وتصنيفها وتجزئتها. تتضمن المنصة أدوات مُدعّمة بالذكاء الاصطناعي تُساعد في تسريع عملية الشرح من خلال أتمتة بعض المهام.

بالإضافة إلى أدوات الشرح التوضيحي، يوفر Roboflow ميزات إدارة مجموعات البيانات، مما يسمح للمستخدمين بتنظيم مجموعات البيانات وإصدار إصداراتها أثناء العمل. تتكامل المنصة مع أطر عمل التعلم الآلي الشائعة مثل TensorFlow وPyTorch، مما يُسهّل تصدير البيانات المُصنّفة مباشرةً لتدريب النماذج. كما يوفر Roboflow باقات مجانية ومدفوعة، وذلك حسب حجم مجموعة البيانات.

المميزات الرئيسية:

• دعم مربعات التحديد والمضلعات وأقنعة التجزئة
• أدوات التوضيح بمساعدة الذكاء الاصطناعي لتسريع العملية
• إدارة مجموعة البيانات والتحكم في الإصدارات
• التكامل مع أطر التعلم الآلي الشائعة مثل TensorFlow و PyTorch
• خطط مجانية ومدفوعة لتناسب احتياجات المستخدمين المختلفة

الأفضل لـ:

• مهام اكتشاف الكائنات وتصنيف الصور وتقسيمها
• الفرق التي تحتاج إلى أدوات التعليق التوضيحي بمساعدة الذكاء الاصطناعي
• المستخدمون الذين يعملون مع TensorFlow و PyTorch
• إدارة مجموعات البيانات الصغيرة والكبيرة وتوضيحها

معلومات الاتصال ووسائل التواصل الاجتماعي:

• الموقع الإلكتروني: roboflow.com
• لينكدإن: www.linkedin.com/company/roboflow-ai
• تويتر: x.com/roboflow

13. صندوق الملصقات

Labelbox هي منصة توفر أدوات لشرح الصور، مع التركيز على تحسين سرعة ودقة مهام وضع العلامات لمشاريع التعلم الآلي. تدعم المنصة مهامًا مثل اكتشاف الكائنات، وتجزئة الصور، وتصنيفها. كما توفر أدوات يدوية وأدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي لمساعدة المستخدمين على شرح البيانات بكفاءة.

يوفر Labelbox مجموعة من الميزات المصممة لتحسين سير عمل التعليقات التوضيحية، بما في ذلك التعاون الفوري، وتتبع التقدم، ومراقبة الجودة. كما يتكامل مع أطر عمل التعلم الآلي، مما يتيح للمستخدمين تصدير بياناتهم المصنّفة بسهولة لاستخدامها في نماذج التدريب. المنصة قابلة للتطوير، وتستخدمها الفرق العاملة على مشاريع التعليقات التوضيحية الصغيرة والكبيرة.

المميزات الرئيسية:

• أدوات التعليق التوضيحي على الصور يدويًا وبمساعدة الذكاء الاصطناعي
• التعاون في الوقت الفعلي للمشاريع القائمة على الفريق
• ميزات تتبع التقدم ومراقبة الجودة
• التكامل مع أنظمة التعلم الآلي لتسهيل تصدير البيانات
• قابلة للتطوير للمشاريع من أي حجم

الأفضل لـ:

• فرق تعمل على اكتشاف الكائنات وتصنيف الصور
• المستخدمون الذين يحتاجون إلى أدوات التعليق التوضيحي اليدوية والذكاء الاصطناعي
• المشاريع التي تتطلب التعاون في الوقت الفعلي
• فرق تتكامل مع أطر التعلم الآلي للتدريب النموذجي

معلومات الاتصال ووسائل التواصل الاجتماعي:

• Website: labelbox.com

14. ملصق المستطيل

RectLabel هي أداة لشرح الصور بتقنية التعلم الآلي، تدعم تصنيف الصور، وكشف الكائنات، وتجزئتها. توفر واجهة بسيطة لشرح الصور، بما في ذلك أدوات مثل المربعات المحددة، والمضلعات، والنقاط الرئيسية. صُممت RectLabel لتكون سهلة الاستخدام، مما يسمح بإضافة شروح سريعة لمختلف مهام الرؤية الحاسوبية.

تتكامل الأداة مع نماذج التعلم الآلي، مما يُسهّل على المستخدمين تصدير الصور المُعلّقة مباشرةً للتدريب. تُعدّ RectLabel مفيدةً بشكل خاص للفرق التي تعمل على مجموعات بيانات أصغر حجمًا، أو لمن يبحثون عن أداة شرح بسيطة وسهلة الاستخدام. تُقدّم المنصة خيارات مجانية ومدفوعة، حسب حجم مشروع الشرح.

المميزات الرئيسية:

• دعم المربعات المحددة والمضلعات ونقاط المفاتيح
• التكامل مع أطر التعلم الآلي لتسهيل تصدير البيانات
• واجهة خفيفة الوزن وسهلة الاستخدام
• خيارات مجانية ومدفوعة لتلبية احتياجات المشاريع المختلفة
• مناسب لمهام التوضيح على نطاق أصغر

الأفضل لـ:

• فرق تعمل على اكتشاف الكائنات وتقسيمها
• المستخدمون الذين يحتاجون إلى أداة شرح بسيطة وخفيفة الوزن
• مشاريع التعلم الآلي الصغيرة والمتوسطة الحجم
• فرق تدمج التعليقات التوضيحية في نماذج التعلم الآلي

معلومات الاتصال ووسائل التواصل الاجتماعي:

• الموقع الإلكتروني: rectlabel.com

استنتاج

صُممت أدوات التوضيح المذكورة في هذه المقالة للتعامل مع مختلف مهام توضيح الصور، بدءًا من اكتشاف الكائنات وتجزئتها ووصولًا إلى التصنيف. وتوفر هذه الأدوات ميزات مثل الوسم بمساعدة الذكاء الاصطناعي، والتعاون الفوري، والتكامل مع سير عمل التعلم الآلي، مما يضمن قدرة الفرق على وسم البيانات بكفاءة لمشاريع التعلم الآلي. سواء كنت تعمل على مشروع صغير أو مجموعة بيانات واسعة النطاق، توفر هذه الأدوات حلولاً تلبي مجموعة واسعة من الاحتياجات في مجال الرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي.