
CambioML
CambioML, LLM'leri kullanarak doğru, özel ve yapılandırılabilir belge alma ve veri çıkarımı için araçlar sağlayan bir açık kaynak makine öğrenimi altyapısı şirketidir.
https://www.cambioml.com/?utm_source=aipure

Ürün Bilgisi
Güncellendi:Feb 16, 2025
CambioML Aylık Trafik Trendleri
CambioML geçen ay 5.4k ziyaret aldı ve 168.8% oranında bir Önemli Artış gösterdi. Analizimize göre, bu eğilim yapay zeka araçları sektöründeki tipik pazar dinamikleriyle uyumludur.
Geçmiş trafiği görüntüleCambioML Nedir
CambioML, 2023 yılında Rachel Hu tarafından kurulan ve San Jose, CA'da bulunan bir açık kaynak makine öğrenimi altyapısına özel bir girişimdir. Şirket, PDF'ler, HTML'ler ve formlar gibi yapılandırılmamış kaynaklardan veri çıkarma, dönüştürme ve analiz etme sürecini kolaylaştıran Uniflow ve Pykoi gibi araçlar ve kütüphaneler sunmaktadır. CambioML, ML geliştirme ile üretim arasındaki boşluğu kapatmayı hedefleyerek, veri bilimcileri ve uygulayıcılar için büyük ölçekli makine öğrenimi projelerini verimli bir şekilde yönetmek için birleşik bir arayüz sağlamaktadır.
CambioML Temel Özellikleri
CambioML, PDF'ler, HTML ve formlar gibi yapılandırılmamış kaynaklardan veri çıkarma, dönüştürme ve analiz etme araçları sağlayan açık kaynaklı bir makine öğrenimi altyapı şirketidir. Gizlilik koruma ve LLM entegrasyonuna odaklanarak, doğru belge alma, veri çıkarma ve dönüştürme yetenekleri sunar. CambioML'in ürünleri, veri çıkarımı için Uniflow ve aktif öğrenme ile model karşılaştırması için Pykoi'yi içerir.
Doğru Belge Çıkarma: Tablolar, grafikler ve başlıklardan gizli içgörüler de dahil olmak üzere, PDF'lerden, HTML'den ve formlardan yüksek doğrulukla veri çıkarır.
Gizlilik Koruyucu Alma: Veri gizliliğini korumak için çıkarım sürecinde gizli bilgilerin redaksiyonuna izin verir.
LLM Entegrasyonu: Çıkarılan verileri LLM ince ayarına veya veritabanı entegrasyonuna hazır formatlarda sağlar, model karşılaştırması için LLM bağımsız bir arayüz ile.
Birleşik ML Geliştirme Arayüzü: Veri toplama, RLHF eğitimi ve model karşılaştırması dahil olmak üzere, akıcı makine öğrenimi iş akışları için Pykoi gibi araçlar sunar.
Esnek Dağıtım Seçenekleri: Yerel veri merkezleri dahil olmak üzere çeşitli ortamlarda dağıtımı destekler, kontrol ve güvenliği artırır.
CambioML Kullanım Alanları
Gayrimenkul Belge Yönetimi: Bina başına potansiyel olarak 500.000 sayfaya kadar olan büyük hacimli mülk belgelerinden bilgileri verimli bir şekilde çıkarın ve yönetin.
Finansal Veri Analizi: Portföy yöneticileri ve analistler için finansal raporlardan ve belgelerden içgörüler çıkarın, doğru veri alma ve dönüştürme sağladığınızdan emin olun.
Araştırma ve Geliştirme: Bilimsel makalelerden ve raporlardan veri çıkararak ve dönüştürerek R&D süreçlerini hızlandırın, analiz ve model eğitimi için.
Uyum ve Hukuki İnceleme: Hukuki belgelerden ilgili bilgileri gözden geçirmeye ve çıkarmaya yardımcı olun, gizliliği korumak için redaksiyon özellikleri kullanarak.
Artıları
Aktif geliştirme ve topluluk desteği ile açık kaynak
Özellikle karmaşık belgelerden veri çıkarımında yüksek doğruluk
Veri işleme konusunda gizlilik ve güvenliğe güçlü bir odak
Yerinde çözümler de dahil olmak üzere esnek dağıtım seçenekleri
Eksileri
Potansiyel olarak sınırlı bir geçmişe sahip, nispeten yeni bir şirket (2023'te kuruldu)
Tüm özellikleri ve yetenekleri tam olarak kullanmak için teknik uzmanlık gerektirebilir
CambioML Nasıl Kullanılır
CambioML'i kurun: CambioML açık kaynak Python kütüphanesini kurun, muhtemelen pip kullanarak: pip install cambioml
İçe aktarın ve başlatın: Kütüphaneyi içe aktarın ve AnyParser'ı API anahtarınızla başlatın: from any_parser import AnyParser; op = AnyParser(your_api_key)
Belgenizi hazırlayın: PDF, HTML veya diğer belge dosyanızın çıkarım için hazır olduğundan emin olun
İçeriği çıkarın: Belgenizi işlemek için extract yöntemini kullanın: content_result = op.extract(your_file_path)
Çıktıyı yapılandırın: İstediğiniz çıktı formatını (JSON, CSV veya Markdown) ve şema eşlemesini belirtin
Çıkarılan verileri gözden geçirin ve kullanın: Çıkarılan içeriği inceleyin ve istediğiniz amaç için kullanın (örneğin LLM eğitimi, veritabanı girişi)
Gerekirse redaksiyon yapın: Hassas bilgilerle çalışıyorsanız, geri alma sırasında gizli verileri kaldırmak için CambioML'in redaksiyon özelliklerini kullanın
Diğer araçlarla entegre edin: Gerekirse model karşılaştırması veya RLHF ince ayarı için çıkarılan verileri diğer CambioML araçlarıyla pykoi kullanarak entegre edin
CambioML SSS
CambioML, PDF'lerden, HTML'lerden ve formlardan metin ve veri çıkarmak ve yeniden yapılandırmak için araçlar sağlayan açık kaynaklı makine öğrenimi altyapısına uzmanlaşmış bir şirkettir. Doğru belge alma ve veri çıkarımı için LLM'ler (Büyük Dil Modelleri) kullanarak çözümler sunmaktadır.
Resmi Gönderiler
Yükleniyor...Popüler Makaleler

DeepSeek'i Çevrimdışı Olarak Yerel Bilgisayarda Nasıl Çalıştırılır
Feb 10, 2025

Şubat 2025'te Ücretsiz Midjourney Promosyon Kodları ve Nasıl Kullanılır
Feb 6, 2025

Leonardo AI Şubat 2025 Çalışan Ücretsiz Promosyon Kodları ve Nasıl Kullanılır
Feb 6, 2025

Şubat 2025'te HiWaifu AI Referans Kodları ve Nasıl Kullanılır
Feb 6, 2025
CambioML Web Sitesi Analitiği
CambioML Trafik ve Sıralamaları
5.4K
Aylık Ziyaretler
#3337342
Küresel Sıralama
-
Kategori Sıralaması
Trafik Trendleri: Jun 2024-Jan 2025
CambioML Kullanıcı İçgörüleri
00:00:29
Ort. Ziyaret Süresi
2.44
Ziyaret Başına Sayfa Sayısı
34.22%
Kullanıcı Hemen Çıkma Oranı
CambioML'in En Çok Kullanıldığı Bölgeler
IN: 92.23%
US: 7.77%
Others: NAN%