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Active Learning: production data के साथ अपने models को बेहतर बनाएँ

अब आप अपने प्रोजेक्ट के भीतर एक नए रूप दिए गए Active Learning से निरंतर मॉडल सुधार को कॉन्फ़िगर और प्रबंधित कर सकते हैं। यह आने वाली छवियाँ, संग्रह बैच, समीक्षक, शर्तें और फ़िल्टर दिखाता है, ताकि आप संग्रह सीमाएँ निर्धारित कर सकें, यह तय कर सकें कि क्या कैप्चर किया जाए, और समीक्षाएँ एक ही जगह पर असाइन कर सकें।

Active Learning को सीधे एक Workflow से सक्षम किया जा सकता है, REST API के माध्यम से कॉन्फ़िगर किया जा सकता है, और MCP Server के माध्यम से प्रबंधित किया जा सकता है, ताकि Claude जैसा कोई एजेंट इसे आपके लिए सेट अप कर सके। आप एक आधारभूत या ओपन सोर्स मॉडल के साथ एक खाली प्रोजेक्ट भी शुरू कर सकते हैं और पहले दिन से ही एनोटेटेड डेटा एकत्र करना और उसकी समीक्षा करना शुरू कर सकते हैं, फिर जैसे ही आपके फाइन-ट्यून किए गए मॉडल तैयार हों, उन्हें शामिल कर सकते हैं।

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