Introdução
Encord é uma plataforma de infraestrutura de dados para equipes que constroem e operam modelos de IA, especialmente sistemas de "IA física", como robôs, veículos autônomos e drones. Ela aborda um gargalo central do machine learning: obter os dados certos de treinamento e avaliação, na condição adequada e em escala de produção. Em vez de combinar ferramentas separadas para armazenamento, rotulagem, curadoria e avaliação de modelos, as equipes usam o Encord como uma camada única que abrange todo o ciclo de vida dos dados, desde o pré-treinamento até o feedback em produção.
A plataforma lida nativamente com dados multimodais, incluindo vídeo, imagens, LiDAR e outros formatos 3D, áudio, texto e arquivos de imagens médicas como DICOM e NIfTI. O Encord é desenvolvido pela Cord Technologies Inc., empresa fundada em 2021 por Ulrik Stig Hansen e Eric Landau, com sede em Londres e presença em São Francisco e Nova York. A empresa afirma que mais de 300 equipes de IA usam o Encord, incluindo Woven by Toyota, Toyota Research Institute, AXA, UiPath e Zipline.
Principais Recursos
- Anotação e rotulagem: anotação nativa de vídeo, LiDAR, áudio, texto e fusão de sensores em um único fluxo de trabalho, com rastreamento de linhagem de rótulos e controles de qualidade adequados a conjuntos de dados em escala de produção.
- Indexação e curadoria de dados: busca baseada em embeddings e curadoria com modelo no loop ajudam as equipes a identificar casos raros de borda, remover duplicatas e fechar lacunas na distribuição dos dados.
- Alinhamento pós-treinamento: ferramentas para orquestrar RLHF, avaliação baseada em rubricas e comparação pareada, permitindo que as equipes descubram onde os modelos em produção falham e direcionem esses dados de volta ao treinamento.
- Agentes de dados: fluxos de trabalho de pipeline automatizados e personalizáveis que combinam entrada de IA e humanos para manter as operações de dados em movimento sem transferências manuais.
- Merlin: uma camada agêntica conversacional, utilizável dentro do Encord ou por meio de ferramentas como Slack e Claude, que cria projetos de rotulagem e recomenda correções para lacunas de cobertura de dados e modelos.
- Data-as-a-Service: acesso a anotadores especialistas verificados, coleta de dados gerenciada por operadores em campo e instalações de teleoperação, além de pipelines completos de dados para IA física.
- Acesso via API e SDK: a plataforma é API/SDK-first, e os dados dos clientes permanecem na nuvem do próprio cliente, sem necessidade de migração de dados.
Destaques
- Preços: o Encord oferece planos Starter, Team e Enterprise, mas preços específicos não são divulgados publicamente nas páginas que analisamos; consulte o site oficial para conhecer os planos atuais. O Starter é self-service para indivíduos e equipes pequenas, enquanto o Enterprise exige contato com o setor de vendas.
- Diferenças entre planos: o Team adiciona agentes de dados, análises de desempenho, avaliação de modelos e suporte de onboarding; o Enterprise adiciona múltiplos workspaces, login único, SLA empresarial e opções de implantação em VPC ou on-premises.
- Opções de implantação: disponível como nuvem, VPC ou on-premises, com as duas últimas vinculadas aos planos Enterprise.
- Conformidade: o Encord é certificado SOC 2, em conformidade com HIPAA e GDPR, com um trust center público.
- Escala: os níveis de indexação de dados suportam volumes de até 500.000 itens no plano Starter até 1 bilhão ou mais nos planos Enterprise.
Para Quem É
O Encord foi criado para equipes de machine learning e dados que trabalham com conjuntos de dados complexos e multimodais. Os usuários típicos incluem desenvolvedores de robótica e humanóides que treinam modelos de percepção e manipulação, equipes de veículos autônomos e ADAS que trabalham com dados sincronizados de LiDAR, câmera e radar, e programas de drones que gerenciam conjuntos de dados multissensoriais. Também atende equipes de IA corporativas nas áreas de saúde e vídeos cirúrgicos, monitoramento industrial e de manufatura, análises esportivas, IA de voz e aplicações com muitos documentos, como verificação de identidade. A UiPath, por exemplo, relata usar o Encord para anotar e gerenciar dados de treinamento de imagem e texto, aumentando seu conjunto de dados dez vezes enquanto reduz as taxas de erro.
