Encord
Encord ist eine umfassende Datenentwicklungsplattform für Computer Vision- und multimodale KI-Teams, die Tools für Datenmanagement, Annotation und Modellbewertung bietet, um ML-Workflows zu optimieren.
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Produktinformationen
Aktualisiert:Jul 16, 2025
Encord Monatliche Traffic-Trends
Encord verzeichnete einen 2,9%igen Anstieg der Besuche auf 197.000 Besuche. Dieses leichte Wachstum spiegelt wahrscheinlich die kürzlich erfolgte Series-B-Finanzierung des Unternehmens und den anhaltenden Fokus auf robuste Datenkuratierungs- und Annotationsfunktionen wider.
Was ist Encord
Encord ist die führende Datenentwicklungsplattform, die speziell für Computer Vision- und multimodale KI-Teams entwickelt wurde. Sie bietet eine vollständige Suite von Tools, um Daten intelligent zu verwalten, zu bereinigen, zu kuratieren und zu annotieren sowie die Modellleistung zu bewerten. Vertraut von wegweisenden KI-Teams zielt Encord darauf ab, das Potenzial von KI für Organisationen freizusetzen, indem datenorientierte KI-Pipelines optimiert werden, um bessere Modelle zu erstellen und hochwertige Produktions-KI schneller bereitzustellen.
Hauptfunktionen von Encord
Encord ist eine umfassende Datenentwicklungsplattform für Computer Vision und multimodale KI-Teams. Sie bietet Werkzeuge für Datenmanagement, Annotation, Kuratierung, Modellevaluation und Workflow-Optimierung. Die Plattform unterstützt verschiedene Datentypen, bietet automatisierte Beschriftungsfunktionen, anpassbare Workflows und integriert sich in bestehende Toolstacks. Encord zielt darauf ab, die gesamte Pipeline des maschinellen Lernens von der Datenvorbereitung bis zur Modellbereitstellung zu optimieren.
Automatisierte Beschriftung: Nutzen Sie moderne Grundlagenmodelle, um Beschriftungsprojekte zu beschleunigen und hochwertige Trainingsdaten schneller zu erstellen.
Anpassbare Workflows: Bietet vollständig anpassbare Workflows und Expertenprüfungsprozesse, um Menschen nahtlos zu integrieren.
Modellevaluation und Fehlersuche: Stellt Werkzeuge zur Überwachung, Bewertung und Fehlersuche von Modellen bereit, identifiziert Grenzfälle und führt Robustheitstests durch.
Datenmanagement und Kuratierung: Unterstützt verschiedene Datenformate und bietet erweiterte Filteroptionen zur Kuratierung effektiver Datensätze für das Modelltraining.
Integrationsmöglichkeiten: Integriert sich nahtlos mit sicherem Cloud-Speicher, MLOps-Tools und bestehenden Workflows über APIs und SDKs.
Anwendungsfälle von Encord
Medizinische Bildanalyse: Ermöglicht eine effiziente Annotation und Analyse medizinischer Bilder wie DICOM-Dateien und unterstützt KI-Anwendungen im Gesundheitswesen.
Entwicklung autonomer Fahrzeuge: Erleichtert die Beschriftung und Analyse von Videodaten zum Trainieren und Verbessern von Algorithmen für selbstfahrende Autos.
Qualitätskontrolle in der Fertigung: Unterstützt die Entwicklung von Computer Vision-Modellen zur Erkennung von Mängeln und zur Sicherstellung der Produktqualität in industriellen Umgebungen.
Analyse von Satellitenbildern: Hilft bei der Beschriftung und Verarbeitung geospatialer Daten für Umweltüberwachung, Stadtplanung und landwirtschaftliche Anwendungen.
Vorteile
Umfassende Plattform, die die gesamte ML-Pipeline abdeckt
Unterstützt eine breite Palette von Datentypen und Annotierungsbedürfnissen
Bietet fortschrittliche Automatisierungs- und Anpassungsfunktionen
Starker Fokus auf Sicherheit und Compliance (SOC2, HIPAA, GDPR-konform)
Nachteile
Kann aufgrund seiner umfassenden Natur eine steilere Lernkurve haben
Potenzial für höhere Kosten im Vergleich zu spezialisierten Werkzeugen
Einige Funktionen wie die Dokumentannotation befinden sich noch in der Entwicklung
Wie verwendet man Encord
Registrieren Sie sich für ein Encord-Konto: Besuchen Sie die Encord-Website und erstellen Sie ein Konto, um mit der Plattform zu beginnen.
Importieren Sie Ihre Daten: Laden Sie Ihre Bilder, Videos oder medizinischen Bilder in die Index-Komponente von Encord hoch oder verbinden Sie Ihren Cloud-Speicher.
Erstellen Sie ein Projekt: Richten Sie ein neues Projekt in Encord Annotate ein und definieren Sie Ihre Label-Ontologie.
Richten Sie Labeling-Workflows ein: Erstellen Sie benutzerdefinierte Labeling-Workflows in Annotate, um Ihren Annotierungsprozess zu optimieren.
Labeln Sie Ihre Daten: Verwenden Sie die Annotierungstools von Encord, um Ihre Daten zu labeln, und nutzen Sie Funktionen wie automatisches Labeln und Interpolation.
Überprüfen und verwalten Sie Annotationen: Verwenden Sie die Überprüfungsfunktionen von Encord, um die Qualität der Annotationen sicherzustellen und Ihr Labeling-Team zu verwalten.
Analysieren Sie die Datenqualität: Verwenden Sie Encord Active, um Probleme in Ihren Daten und Labels zu identifizieren, wie z.B. Grenzfälle oder Fehler.
Bewerten Sie die Modellleistung: Verwenden Sie Active, um die Leistung Ihres Modells zu bewerten und Fehlermodi oder blinde Flecken aufzudecken.
Verfeinern Sie Ihr Dataset: Basierend auf Erkenntnissen aus Active verfeinern Sie Ihr Dataset, indem Sie Fehler beheben oder gezieltere Daten sammeln.
Exportieren Sie Daten für das Modelltraining: Exportieren Sie Ihr kuratiertes und gelabeltes Dataset, um es für das Training oder die Feinabstimmung Ihrer KI-Modelle zu verwenden.
Encord FAQs
Encord ist eine umfassende Datenentwicklungsplattform für Computer Vision und multimodale KI-Teams. Sie bietet Werkzeuge für Datenmanagement, Annotation, Modellevaluation und Workflow-Optimierung, um bessere KI-Modelle schneller zu erstellen.
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