Prodigy: Herramienta de anotación para IA, Machine Learning y NLP

¿Qué es Prodigy?

Prodigy es una herramienta de anotación moderna y extensible que permite a los usuarios construir sistemas de IA personalizados de manera sencilla. Con Prodigy, puedes definir tu esquema de clasificación utilizando ejemplos del mundo real, en lugar de solo instrucciones. Esto se logra sin necesidad de experiencia previa en aprendizaje automático, ya que modelos potentes pueden asistir en el proceso. Prodigy ofrece un enfoque innovador para la creación de datos de entrenamiento y evaluación para modelos de aprendizaje automático.

Características de Prodigy

Prodigy destaca por su enfoque en la personalización y la extensión. Aquí están algunas de sus características clave:

Control Total sobre tus Datos

Prodigy opera completamente en tu máquina, sin necesidad de conexión a servidores de terceros. Esto significa que todos tus datos, así como los modelos que generas, permanecen privados y bajo tu control

Anotación Eficiente

Al descomponer tareas complejas en piezas más pequeñas y automatizar los procesos, Prodigy permite que la anotación de datos sea más de 10 veces más eficiente en comparación con métodos tradicionales.

Personalización Extensiva

Puedes definir flujos de trabajo completamente personalizados a través de "recetas", que son funciones de Python que describen un proceso de trabajo específico, integrando su lógica de procesamiento de datos.

Casos de Uso

Prodigy es ideal para:

• Investigación: Permite a los investigadores etiquetar datos de manera rápida, superando obstáculos relacionados con la falta de datos etiquetados.
• Desarrollo de IA: Los desarrolladores pueden utilizar la herramienta para generar conjuntos de datos de entrenamiento de alta calidad, optimizando el proceso de desarrollo de modelos.
• Entornos Corporativos: Las empresas pueden utilizar Prodigy para crear sistemas de IA que respondan a sus necesidades específicas, garantizando la seguridad y privacidad de sus datos.

FAQ sobre Prodigy

¿Qué hace que Prodigy sea diferente de otras soluciones de anotación?

Prodigy es una herramienta de desarrollador que permite la creación de datos de entrenamiento y evaluación para modelos de aprendizaje automático. Puedes personalizar Prodigy con tus propias funciones de Python y componentes de interfaz, ofreciendo una experiencia de anotación única.

¿Nuestros datos son realmente privados? ¿Cómo funciona?

Prodigy se ejecuta completamente en tus máquinas y no se conecta a servidores de terceros. Puedes operarlo en máquinas completamente aisladas sin conexión a Internet, asegurando que tus datos y modelos permanezcan privados y seguros.

¿Qué modelos se pueden usar y entrenar con Prodigy?

Con Prodigy, puedes entrenar cualquier modelo que puedas implementar en Python. Prodigy es compatible con la biblioteca NLP spaCy, y también ofrece integraciones para usar modelos de Hugging Face.

¿Cuán personalizables son los flujos de trabajo e interfaces de Prodigy?

Prodigy permite una personalización extensa, lo que permite a los usuarios novatos y expertos configurar la herramienta para sus flujos de trabajo internos. Puedes combinar interfaces y crear soluciones interactivas utilizando HTML, CSS y JavaScript.

¿Qué experiencia necesita mi equipo para usar Prodigy?

Prodigy está diseñado como una herramienta para desarrolladores, por lo que sería ideal contar con familiaridad básica con Python y la línea de comandos. Sin embargo, la interfaz de la aplicación web permite que cualquier persona cree anotaciones sin necesidad de experiencia previa en programación.

¿Qué proveedores de nube admite Prodigy?

Prodigy puede ser implementado en cualquier proveedor de nube de tu elección y también puede funcionar completamente en local.

¿Tienen ofertas especiales para investigadores y universidades?

Sí, apoyamos proyectos de investigación y ofrecemos licencias interinas gratuitas para investigadores en instituciones académicas de grado. Puedes solicitar una licencia de investigación contactándonos con los detalles de tu universidad.