TenyksBilgisayar Görüntüsü Mühendisleri İçin Veri Odaklı Otopilot

Tenyks: Veri Odaklı Bilgisayar Görüntüsü Yaklaşımı

Bilgisayar Görüntüsü Projelerinizi Hızlandırın

Tenyks, bilgisayar görüşü ekiplerinin üretime hazır modelleri 8 kat daha hızlı hale getirmesine yardımcı olan MLOps platformudur.

Temel Özellikler

• Sürükle ve Bırak Entegrasyonu: Verileri özel olarak kurumsal bulut depolama alanınızda barındırın ve veri kümelerinizi dakikalar içinde yükleyin.
• Hata Analizi: Daha iyi modeller eğitmek için veri hatalarını tespit edin, görselleştirin ve düzeltin.
• Model Karşılaştırma: Modelinizin performansını karşılaştırın ve endüstri standardı modelleri hızla yayınlayın.
• Senaryo Analizi: Model değerlendirmesini kontrol etmek için model performansını kullanıcı tanımlı veri dilimlerinde karşılaştırın.
• Veri Kalitesi Analizi: Verilerinizdeki sorunları görselleştirin, tanımlayın ve düzeltin.

Kullanım Örnekleri

• Verileri Dilimler ve Zarlar: Daha iyi veri yönetimi için kriterlerinize uyan görüntü gruplarını hızla bulun.
• Veri Dengeleme: Önyargıları tespit edin ve yetersiz temsil edilen sınıflardaki model performansını artırın.
• Çoklu Modal Arama: Görüntüler, nesneler ve metinlere göre görüntü gruplarını hızla alın.
• Kenar Durumlarını Madenciliği: Kenar durumlarını ve aykırı değerleri belirleyin ve veri kümelerini akıllı örnekleme yoluyla iyileştirin.
• Veri Kalitesini Artırın: Yanlış, eksik ve tutarsız anotasyonları veya düşük kaliteli görüntüleri tanımlayın ve hızla düzeltin.
• Model Karşılaştırma: Değerlendirmeyi doğruluktan öteye taşıyarak veri dilimleri genelinde bire bir karşılaştırma yapın.

Fiyatlandırma

Tenyks, ihtiyaçlarınıza göre uyarlanmış esnek fiyatlandırma planları sunar. Detaylı bir fiyat teklifi için bizimle iletişime geçin ve ekibiniz için en iyi planı bulun.

Ekipler

Tenyks, yüzlerce ML mühendisi, Fortune Global 500 şirketi ve sektör lideri ortakların güvenini kazanmıştır. Platformumuz, ekiplerin rekabetten daha hızlı mükemmel modeller yayınlamasına yardımcı olmak üzere tasarlanmıştır ve hız, güvenilirlik ve veri kalitesine odaklanır.