Avala Academy
The Ground-Truth Loop
රොබෝ සහ වාහන සමූහ දත්ත වඩා හොඳ ආකෘති බවට පත් වන ආකාරය ඉගෙනගන්න: දත්ත ඇතුළත් කිරීම, දෘශ්‍යකරණය, ලේබල් කිරීම, තෝරා සංවිධානය කිරීම, පුහුණු කිරීම සහ යෙදවීම. අමු සංවේදක දත්තවල සිට ඊළඟ දත්ත කට්ටලය දක්වා චක්‍රය අනුගමනය කරන්න.
පාඨමාලාව ආරම්භ කරන්න- 01ඇතුළත් කිරීම
- 02දෘශ්‍යකරණය
- 03විවරණය
- 04සංග්‍රහ කිරීම
- 05පුහුණු කිරීම
- 06යෙදවීම
යෙදවීම නැවත විවරණය වෙත පෝෂණය වේ: ක්ෂේත්‍රයේ අසාර්ථකත්වයන් ඊළඟ දත්ත කට්ටලය බවට පත් වේ.
Academy
පාඨමාලාව ආරම්භ කරන්න
- 01
Foundations
What is Avala?
Learn how Avala connects sensor data, labeling, quality review, and training-data delivery for Physical AI.
2 මිනිත්තු කියවීම - 02
Foundations
The Ground-Truth Loop
Follow the decisions that connect sensor recordings, reviewed labels, training data, and model evaluation.
2 මිනිත්තු කියවීම - 03
Ingest & Visualize
Ingest & Visualize
Prepare a supported recording, upload it as a private dataset, and check timing, calibration, and coverage before labeling.
2 මිනිත්තු කියවීම - 04
Annotate
Annotate
Choose labels for your model, use supported automation, and review the results against an explicit quality specification.
2 මිනිත්තු කියවීම - 05
Curate
Curate & manage
Choose data for a specific training goal and preserve the source, review context, and export used for the handoff.
2 මිනිත්තු කියවීම - 06
Train
Train
Export a reviewed project, validate the output in your training loader, and record the data and code behind each run.
2 මිනිත්තු කියවීම - 07
Deploy
Deploy & close the loop
Use field events and evaluation results to decide what to inspect, label, and measure in the next data release.
2 මිනිත්තු කියවීම - 08
Foundations
Make it yours
Connect your own workspace through the documented SDK, CLI, and MCP interfaces, starting with a read-only request.
2 මිනිත්තු කියවීම