Lightly

Plateforme intelligente de curation de données visuelles qui identifie automatiquement les images les plus significatives dans de vastes collections. Optimise l'entraînement des modèles de vision artificielle en éliminant la redondance et en maximisant la diversité des échantillons sélectionnés.

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Présentation

Présentation de Lightly

Lightly se consacre à la curation intelligente de données pour les pipelines de machine learning, avec pour objectif de minimiser les doublons et les biais tout en augmentant la performance des modèles.

Fonctionnement

La solution exploite des méthodes d'apprentissage auto-supervisé et actif pour détecter les collections de données les plus représentatives et variées, facilitant un développement de modèles accéléré et plus performant.

Intégrations

L'écosystème s'interface naturellement avec les solutions de stockage cloud et propose des mécanismes d'automatisation via interfaces de programmation et kits de développement, incluant un module dédié aux dispositifs edge pour le tri de données en flux continu.

Avantages

Les fonctionnalités permettent aux équipes d'industrialiser la gouvernance des données, d'analyser leur répartition statistique et d'optimiser les workflows d'annotation.

Fonctionnalités principales:

• Emploie des algorithmes sophistiqués mêlant apprentissage autonome et sélection active pour identifier les échantillons les plus informatifs et hétérogènes.

• Offre des métriques approfondies sur les distributions, les biais potentiels et les points aberrants pour raffiner les jeux de données et booster les performances des algorithmes.

• LightlyEdge autorise le prétraitement temps réel des contenus prioritaires directement sur les capteurs, diminuant l'empreinte stockage et les besoins bandwidth.

• S'intègre naturellement aux infrastructures cloud existantes et aux chaînes de traitement ML via APIs et conteneurs Docker pour une automatisation complète.

• Traite avec efficacité des catalogues de plusieurs millions d'images, conçu pour les projets de vision computérielle à très grande échelle.

Applications:

• Diminue les coûts de labellisation et accélère les cycles d'annotation en focalisant sur les échantillons à plus forte valeur ajoutée.

• Augmente la justesse des prédictions et réduit les itérations de réapprentissage en privilégiant des données qualitatives et variées.

• Filtre et transforme les flux directement sur les dispositifs périphériques pour optimiser la consommation réseau et mémoire.

• Assiste les organisations dans l'extraction d'images stratégiques depuis des séquences vidéo pour renforcer les systèmes de sécurité et de surveillance intelligente.