Aquarium Learning
Aquarium 是一个以 AI 为动力的平台，专注于提高模型精度并帮助您找到解决模型性能问题所需的正确数据。
产品亮点
- 简化嵌入: 解锁神经网络嵌入的力量，无需担心维护基础设施或调试嵌入模型。
- 显露关键错误: 自动发现数据集中最关键的模型失败模式。了解边缘情况的长期尾部，并优先处理要解决的问题。
- 目标数据收集: 扫描大量未标记的数据集以查找边缘情况场景。使用少量样本学习技术，使用少量示例来引导新类别。
使用案例
- 提高模型精度: 了解您的数据分布，并自动发现数据集中可能影响模型精度的偏差和错误。
- 模型错误探索: 确定模型故障的根本原因，并更深入地了解导致模型性能不佳的数据。
- 更佳的数据收集: 自动识别要收集的最佳数据以提高模型精度。
目标受众
该平台非常适合希望提高模型精度并在数据收集过程中节省时间的 ML 团队和 AI 开发人员。
