Aquarium Learning是一款专为机器学习数据管理而设计的平台，能够显著提升模型性能。其核心技术通过嵌入方法，自动识别模型中的关键问题，并精准定位需要优化的数据。无论是大规模数据集的分类、2D/3D目标检测还是分割任务，Aquarium都能轻松应对。

该平台不仅简化了嵌入模型的维护和调试，还通过自动化工具快速发现数据中的边缘案例，帮助团队优先处理最关键的问题。此外，Aquarium支持企业级应用，具备高扩展性和数据安全性，已获得SOC2 Type 2认证，并提供匿名模式保护敏感数据。

Aquarium Learning已被多家世界级AI团队信赖，如AMP Robotics和ZestyAI，它们通过该平台实现了模型改进速度的10倍提升。立即联系我们，体验Aquarium Learning如何为您的AI项目加速。

Embeddings Made Easy

Aquarium Learning通过其嵌入技术，简化了神经网络嵌入的创建和维护过程。用户无需担心基础设施的维护或嵌入模型的调试，从而能够专注于模型的开发和优化。这一功能不仅加速了模型的开发周期，还降低了技术门槛，使更多的机器学习团队能够利用嵌入技术的强大功能。此外，该功能与Surface Critical Errors和Targeted Data Collection紧密相关，共同构成了Aquarium Learning的核心价值。

Surface Critical Errors

Aquarium Learning能够自动识别数据集中最严重的模型错误，帮助用户优先解决最关键的问题。通过分析模型的长尾边缘案例，该功能使用户能够更有效地进行数据分类和错误修复，从而显著提高模型的性能。这一功能不仅加速了模型的迭代过程，还确保了模型在实际应用中的稳定性和准确性。与Embeddings Made Easy和Targeted Data Collection的结合，使得Aquarium Learning在数据质量分析和模型优化方面具有显著优势。

Targeted Data Collection

Aquarium Learning通过其目标数据收集功能，能够在大规模未标记数据集中找到边缘案例。用户可以通过少量示例使用少样本学习技术启动新类，从而加速数据收集和模型训练过程。这一功能不仅提高了数据收集的效率，还确保了模型在处理复杂和罕见情况时的鲁棒性。与Embeddings Made Easy和Surface Critical Errors的结合，使得Aquarium Learning在数据收集和模型优化方面具有显著优势。