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Beste Datenkennzeichnungssoftware - Seite 2

SP
Von Sohan Pal recherchiert und verfasst

Datenkennzeichnungssoftware sind Werkzeuge der künstlichen Intelligenz, die die Datenverwaltung, Trainingsdaten, Modellversionierung, Datenbeschaffung, Datenannotation, Qualitätskontrolle und Modellproduktion für Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Teams überwachen. Diese Werkzeuge beschaffen, verwalten, kennzeichnen, trainieren und klassifizieren unstrukturierte Daten wie Texte, Videos, Bilder, Audio oder PDF in gekennzeichnete Datensätze, um effiziente Trainingsdaten-Pipelines zu erstellen.

Datenkennzeichnung, auch bekannt als Datenannotationstools oder Datentagging, ist ein Baustein für einen KI-Entwicklungslebenszyklus für Unternehmen. Unternehmen setzen Datenkennzeichnungssoftware für industriebezogene Anwendungen wie ML-Modellgenerierung, Feinabstimmung großer Sprachmodelle (LLM), Bewertung von LLMs, Computer Vision, Bildsegmentierung, API-Aufrufe, Objekterkennung und -verfolgung, benannte Entitätenerkennung, OCR und Texterkennung ein. Diese KI-Modelle reduzieren die Klassifikationsherausforderungen für Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Teams und verbessern die KI-Datenverwaltungs-Workflows, um effiziente maschinelle Lernprodukte zu erstellen.

Unternehmen verwenden Datenkennzeichnungstools, um Textdaten, Audiodateien, Bilder und Videos zu kennzeichnen und Echtzeit-Feedback von Kunden, Stakeholdern und Entscheidungsträgern zu sammeln, um Produkte zu verbessern. Diese Werkzeuge werden auch für Sentimentanalyse, Fragebeantwortung, Spracherkennung und Inhaltserstellung verwendet. Datenkennzeichnungstools können mit generativer KI-Software, Projektmanagement-Software, MLOps-Plattformen, Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen, LLM-Software und aktiven Lernwerkzeugen integriert werden, um Daten zu kennzeichnen, Modelle vorzutrainieren, Qualitätskontrolle zu gewährleisten und die ML-Produktion zu operationalisieren.

Zusätzlich bieten diese Produkte Sicherheits-, Bereitstellungs- und Steuerungsfunktionen, um sicherzustellen, dass nur diejenigen, die berechtigt sind, Versionsänderungen oder Bereitstellungsanpassungen vorzunehmen, dies auch tun können. Diese Datenkennzeichnungstools können sich darin unterscheiden, auf welchen Teil der maschinellen Lernreise oder des Workflows sie sich konzentrieren, einschließlich Erklärbarkeit, Modultests, Modellvalidierung, Feature Engineering, Modellrisiko, Modellauswahl, Modellüberwachung und Experimentverfolgung. Das ultimative Ziel einer Datenkennzeichnungsplattform ist es, agile, präzise und kosteneffektive Daten-Trainingspipelines zu erstellen, um die Modellantwortgenauigkeit zu verbessern.

Um in die Kategorie Datenkennzeichnung aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:

Eine verwaltete Belegschaft und/oder Datenkennzeichnungsdienst integrieren Sicherstellen, dass die Kennzeichnungen genau und konsistent sind Dem Benutzer die Möglichkeit geben, Analysen anzuzeigen, die die Genauigkeit und/oder Geschwindigkeit der Kennzeichnung überwachen Ermöglichen, dass die annotierten Daten in Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen integriert werden, um maschinelle Lernmodelle zu erstellen
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Beste Datenkennzeichnungssoftware auf einen Blick

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  • Übersicht
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  • Produktbeschreibung
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    BasicAI Datenannotationsplattform (https://www.basic.ai/basicai-cloud-data-annotation-platform) ist eine All-in-One Smart Datenannotationsplattform mit starken multimodalen Funktionen und KI-gestützte

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    • Informationstechnologie und Dienstleistungen
    • Computersoftware
    Marktsegment
    • 44% Kleinunternehmen
    • 31% Unternehmen mittlerer Größe
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • BasicAI Data Annotation Platform Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.9
    Qualität des Etikettierers
    Durchschnittlich: 8.9
    8.8
    Objekt-Erkennung
    Durchschnittlich: 8.9
    8.8
    Datentypen
    Durchschnittlich: 8.8
    8.5
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.8
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    BasicAI
    Gründungsjahr
    2019
    Hauptsitz
    Irvine, CA
    Twitter
    @BasicAIteam
    93 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    15 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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BasicAI Datenannotationsplattform (https://www.basic.ai/basicai-cloud-data-annotation-platform) ist eine All-in-One Smart Datenannotationsplattform mit starken multimodalen Funktionen und KI-gestützte

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
  • Informationstechnologie und Dienstleistungen
  • Computersoftware
Marktsegment
  • 44% Kleinunternehmen
  • 31% Unternehmen mittlerer Größe
BasicAI Data Annotation Platform Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.9
Qualität des Etikettierers
Durchschnittlich: 8.9
8.8
Objekt-Erkennung
Durchschnittlich: 8.9
8.8
Datentypen
Durchschnittlich: 8.8
8.5
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.8
Verkäuferdetails
Verkäufer
BasicAI
Gründungsjahr
2019
Hauptsitz
Irvine, CA
Twitter
@BasicAIteam
93 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
15 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(13)4.5 von 5
Top Beratungsdienste für Alegion anzeigen
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    Alegions verwalteter Dienst beschleunigt Unternehmens-AI-Initiativen durch Validierung, Kennzeichnung und Annotation von Trainingsdaten.

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    • Computersoftware
    Marktsegment
    • 38% Kleinunternehmen
    • 31% Unternehmen
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • Alegion Vor- und Nachteile
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
    Vorteile
    Merkmale
    4
    Datenkennzeichnung
    3
    Datenverwaltung
    3
    Anmerkungseffizienz
    2
    Kundendienst
    2
    Contra
    Teuer
    3
    Komplexität
    2
    Begrenzte Anpassung
    2
    Schwieriges Lernen
    1
    Mangel an Funktionen
    1
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Alegion Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.8
    Qualität des Etikettierers
    Durchschnittlich: 8.9
    9.1
    Objekt-Erkennung
    Durchschnittlich: 8.9
    9.6
    Datentypen
    Durchschnittlich: 8.8
    8.8
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.8
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Alegion
    Gründungsjahr
    2012
    Hauptsitz
    Austin, US
    Twitter
    @Alegion
    1,723 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    43 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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Alegions verwalteter Dienst beschleunigt Unternehmens-AI-Initiativen durch Validierung, Kennzeichnung und Annotation von Trainingsdaten.

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
  • Computersoftware
Marktsegment
  • 38% Kleinunternehmen
  • 31% Unternehmen
Alegion Vor- und Nachteile
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Vorteile
Merkmale
4
Datenkennzeichnung
3
Datenverwaltung
3
Anmerkungseffizienz
2
Kundendienst
2
Contra
Teuer
3
Komplexität
2
Begrenzte Anpassung
2
Schwieriges Lernen
1
Mangel an Funktionen
1
Alegion Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.8
Qualität des Etikettierers
Durchschnittlich: 8.9
9.1
Objekt-Erkennung
Durchschnittlich: 8.9
9.6
Datentypen
Durchschnittlich: 8.8
8.8
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.8
Verkäuferdetails
Verkäufer
Alegion
Gründungsjahr
2012
Hauptsitz
Austin, US
Twitter
@Alegion
1,723 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
43 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®

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(11)4.7 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    GT Studio von Playment ist eine No-Code, Self-Service-Datenkennzeichnungsplattform, die heuristisch entwickelt wurde, um ML-Teams dabei zu helfen, vielfältige, qualitativ hochwertige Ground-Truth-Date

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    • Computersoftware
    Marktsegment
    • 36% Unternehmen
    • 36% Kleinunternehmen
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Playment Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.9
    Qualität des Etikettierers
    Durchschnittlich: 8.9
    8.9
    Objekt-Erkennung
    Durchschnittlich: 8.9
    10.0
    Datentypen
    Durchschnittlich: 8.8
    9.7
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.8
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Playment
    Gründungsjahr
    2005
    Hauptsitz
    Las Vegas, US
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    5,062 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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GT Studio von Playment ist eine No-Code, Self-Service-Datenkennzeichnungsplattform, die heuristisch entwickelt wurde, um ML-Teams dabei zu helfen, vielfältige, qualitativ hochwertige Ground-Truth-Date

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
  • Computersoftware
Marktsegment
  • 36% Unternehmen
  • 36% Kleinunternehmen
Playment Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.9
Qualität des Etikettierers
Durchschnittlich: 8.9
8.9
Objekt-Erkennung
Durchschnittlich: 8.9
10.0
Datentypen
Durchschnittlich: 8.8
9.7
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.8
Verkäuferdetails
Verkäufer
Playment
Gründungsjahr
2005
Hauptsitz
Las Vegas, US
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
5,062 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    Labellerr ist eine Plattform zur Automatisierung von Computer-Vision-Workflows. Sie hilft ML-Teams, ihren KI-Entwicklungslebenszyklus viel effizienter zu verwalten. Sie unterstützt Teams bei der koll

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    • Informationstechnologie und Dienstleistungen
    Marktsegment
    • 57% Kleinunternehmen
    • 38% Unternehmen mittlerer Größe
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • Labellerr Vor- und Nachteile
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
    Vorteile
    Anmerkungseffizienz
    3
    Kundendienst
    3
    Benutzerfreundlichkeit
    3
    Analytik
    2
    Datenkennzeichnung
    2
    Contra
    Schwierige Einrichtung
    1
    Fehlende Funktionen
    1
    Mangel an Funktionen
    1
    Begrenzte Anpassung
    1
    Fehlende Funktionen
    1
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Labellerr Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    9.9
    Qualität des Etikettierers
    Durchschnittlich: 8.9
    9.7
    Objekt-Erkennung
    Durchschnittlich: 8.9
    9.9
    Datentypen
    Durchschnittlich: 8.8
    9.6
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.8
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Gründungsjahr
    2017
    Hauptsitz
    Wilmington, Delaware
    Twitter
    @Labellerr1
    105 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    2 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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Labellerr ist eine Plattform zur Automatisierung von Computer-Vision-Workflows. Sie hilft ML-Teams, ihren KI-Entwicklungslebenszyklus viel effizienter zu verwalten. Sie unterstützt Teams bei der koll

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
  • Informationstechnologie und Dienstleistungen
Marktsegment
  • 57% Kleinunternehmen
  • 38% Unternehmen mittlerer Größe
Labellerr Vor- und Nachteile
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Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
Vorteile
Anmerkungseffizienz
3
Kundendienst
3
Benutzerfreundlichkeit
3
Analytik
2
Datenkennzeichnung
2
Contra
Schwierige Einrichtung
1
Fehlende Funktionen
1
Mangel an Funktionen
1
Begrenzte Anpassung
1
Fehlende Funktionen
1
Labellerr Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
9.9
Qualität des Etikettierers
Durchschnittlich: 8.9
9.7
Objekt-Erkennung
Durchschnittlich: 8.9
9.9
Datentypen
Durchschnittlich: 8.8
9.6
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.8
Verkäuferdetails
Gründungsjahr
2017
Hauptsitz
Wilmington, Delaware
Twitter
@Labellerr1
105 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
2 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(22)4.3 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Shaip Data ist eine moderne Plattform, die entwickelt wurde, um hochwertige, ethische Daten für das Training von KI-Modellen zu sammeln. Sie besteht aus drei Hauptteilen: Shaip Manage, Shaip Work und

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    • Computersoftware
    Marktsegment
    • 41% Unternehmen
    • 36% Kleinunternehmen
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Shaip Cloud Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.3
    Qualität des Etikettierers
    Durchschnittlich: 8.9
    8.5
    Objekt-Erkennung
    Durchschnittlich: 8.9
    8.7
    Datentypen
    Durchschnittlich: 8.8
    8.3
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.8
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Shaip
    Gründungsjahr
    2018
    Hauptsitz
    Louisville, Kentucky
    Twitter
    @weareShaip
    237 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    331 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

Shaip Data ist eine moderne Plattform, die entwickelt wurde, um hochwertige, ethische Daten für das Training von KI-Modellen zu sammeln. Sie besteht aus drei Hauptteilen: Shaip Manage, Shaip Work und

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
  • Computersoftware
Marktsegment
  • 41% Unternehmen
  • 36% Kleinunternehmen
Shaip Cloud Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.3
Qualität des Etikettierers
Durchschnittlich: 8.9
8.5
Objekt-Erkennung
Durchschnittlich: 8.9
8.7
Datentypen
Durchschnittlich: 8.8
8.3
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.8
Verkäuferdetails
Verkäufer
Shaip
Gründungsjahr
2018
Hauptsitz
Louisville, Kentucky
Twitter
@weareShaip
237 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
331 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    Kili Technology ist ein umfassendes Labeling-Tool, mit dem Sie Ihre Trainingsdaten schnell labeln, Probleme in Ihrem Datensatz finden und beheben sowie Ihre Labeling-Operationen vereinfachen können. K

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    • Informationstechnologie und Dienstleistungen
    • Computersoftware
    Marktsegment
    • 40% Unternehmen mittlerer Größe
    • 38% Kleinunternehmen
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • Kili Vor- und Nachteile
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
    Vorteile
    API-Qualität
    2
    API-Benutzerfreundlichkeit
    2
    Zusammenarbeit
    2
    Datenkennzeichnung
    2
    Datenverwaltung
    2
    Contra
    Anmerkungsprobleme
    1
    Komplexe Implementierung
    1
    Ineffiziente Kennzeichnung
    1
    Fehlende Funktionen
    1
    Mangel an Funktionen
    1
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Kili Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    9.2
    Qualität des Etikettierers
    Durchschnittlich: 8.9
    9.2
    Objekt-Erkennung
    Durchschnittlich: 8.9
    9.2
    Datentypen
    Durchschnittlich: 8.8
    8.8
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.8
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Kili Technology
    Gründungsjahr
    2018
    Hauptsitz
    Paris, FR
    Twitter
    @Kili_Technology
    444 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    40 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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Kili Technology ist ein umfassendes Labeling-Tool, mit dem Sie Ihre Trainingsdaten schnell labeln, Probleme in Ihrem Datensatz finden und beheben sowie Ihre Labeling-Operationen vereinfachen können. K

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
  • Informationstechnologie und Dienstleistungen
  • Computersoftware
Marktsegment
  • 40% Unternehmen mittlerer Größe
  • 38% Kleinunternehmen
Kili Vor- und Nachteile
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
Vorteile
API-Qualität
2
API-Benutzerfreundlichkeit
2
Zusammenarbeit
2
Datenkennzeichnung
2
Datenverwaltung
2
Contra
Anmerkungsprobleme
1
Komplexe Implementierung
1
Ineffiziente Kennzeichnung
1
Fehlende Funktionen
1
Mangel an Funktionen
1
Kili Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
9.2
Qualität des Etikettierers
Durchschnittlich: 8.9
9.2
Objekt-Erkennung
Durchschnittlich: 8.9
9.2
Datentypen
Durchschnittlich: 8.8
8.8
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.8
Verkäuferdetails
Verkäufer
Kili Technology
Gründungsjahr
2018
Hauptsitz
Paris, FR
Twitter
@Kili_Technology
444 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
40 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(10)4.4 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Gegründet im Jahr 2013, ist Hive ein führendes KI-Unternehmen, das sich auf Computer Vision und Deep Learning spezialisiert hat. Hive konzentriert sich darauf, Innovatoren in verschiedenen Branchen mi

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 50% Unternehmen
    • 40% Kleinunternehmen
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Hive Data Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    7.5
    Qualität des Etikettierers
    Durchschnittlich: 8.9
    10.0
    Objekt-Erkennung
    Durchschnittlich: 8.9
    6.7
    Datentypen
    Durchschnittlich: 8.8
    8.9
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.8
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Hive.ai
    Gründungsjahr
    2013
    Hauptsitz
    San Francisco, California
    Twitter
    @hive_ai
    1,305 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    500 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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Gegründet im Jahr 2013, ist Hive ein führendes KI-Unternehmen, das sich auf Computer Vision und Deep Learning spezialisiert hat. Hive konzentriert sich darauf, Innovatoren in verschiedenen Branchen mi

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 50% Unternehmen
  • 40% Kleinunternehmen
Hive Data Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
7.5
Qualität des Etikettierers
Durchschnittlich: 8.9
10.0
Objekt-Erkennung
Durchschnittlich: 8.9
6.7
Datentypen
Durchschnittlich: 8.8
8.9
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.8
Verkäuferdetails
Verkäufer
Hive.ai
Gründungsjahr
2013
Hauptsitz
San Francisco, California
Twitter
@hive_ai
1,305 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
500 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Multi-Sensor-Labeling-Plattform für Robotik und autonomes Fahren. Segments.ai ist eine schnelle und präzise Daten-Labeling-Plattform für die Annotation von Multi-Sensor-Daten. Sie können Segmentierun

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    • Forschung
    Marktsegment
    • 95% Kleinunternehmen
    • 5% Unternehmen mittlerer Größe
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • Segments.ai Vor- und Nachteile
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
    Vorteile
    Datenkennzeichnung
    3
    Effizienz
    3
    Merkmale
    3
    Bildsegmentierung
    3
    Kundendienst
    2
    Contra
    Schwieriges Lernen
    3
    Lernkurve
    3
    Anmerkungsprobleme
    1
    Mangel an Funktionen
    1
    Mangel an Anleitung
    1
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Segments.ai Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.9
    Qualität des Etikettierers
    Durchschnittlich: 8.9
    8.3
    Objekt-Erkennung
    Durchschnittlich: 8.9
    8.0
    Datentypen
    Durchschnittlich: 8.8
    8.6
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.8
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Segments.ai
    Gründungsjahr
    2020
    Hauptsitz
    Leuven, Vlaams-Brabant, Belgium
    Twitter
    @SegmentsAI
    483 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    11 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

Multi-Sensor-Labeling-Plattform für Robotik und autonomes Fahren. Segments.ai ist eine schnelle und präzise Daten-Labeling-Plattform für die Annotation von Multi-Sensor-Daten. Sie können Segmentierun

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
  • Forschung
Marktsegment
  • 95% Kleinunternehmen
  • 5% Unternehmen mittlerer Größe
Segments.ai Vor- und Nachteile
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Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
Vorteile
Datenkennzeichnung
3
Effizienz
3
Merkmale
3
Bildsegmentierung
3
Kundendienst
2
Contra
Schwieriges Lernen
3
Lernkurve
3
Anmerkungsprobleme
1
Mangel an Funktionen
1
Mangel an Anleitung
1
Segments.ai Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.9
Qualität des Etikettierers
Durchschnittlich: 8.9
8.3
Objekt-Erkennung
Durchschnittlich: 8.9
8.0
Datentypen
Durchschnittlich: 8.8
8.6
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.8
Verkäuferdetails
Verkäufer
Segments.ai
Gründungsjahr
2020
Hauptsitz
Leuven, Vlaams-Brabant, Belgium
Twitter
@SegmentsAI
483 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
11 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(29)4.5 von 5
Top Beratungsdienste für Datasaur anzeigen
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Datasaur bietet die intuitivste Benutzeroberfläche für alle Ihre Aufgaben im Zusammenhang mit der Verarbeitung natürlicher Sprache.

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    • Computersoftware
    Marktsegment
    • 52% Unternehmen mittlerer Größe
    • 41% Kleinunternehmen
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Datasaur Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.9
    Qualität des Etikettierers
    Durchschnittlich: 8.9
    8.2
    Objekt-Erkennung
    Durchschnittlich: 8.9
    8.3
    Datentypen
    Durchschnittlich: 8.8
    9.3
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.8
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Datasaur
    Gründungsjahr
    2019
    Hauptsitz
    San Francisco Bay Area, California
    Twitter
    @datasaurai
    263 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    68 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
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Datasaur bietet die intuitivste Benutzeroberfläche für alle Ihre Aufgaben im Zusammenhang mit der Verarbeitung natürlicher Sprache.

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
  • Computersoftware
Marktsegment
  • 52% Unternehmen mittlerer Größe
  • 41% Kleinunternehmen
Datasaur Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.9
Qualität des Etikettierers
Durchschnittlich: 8.9
8.2
Objekt-Erkennung
Durchschnittlich: 8.9
8.3
Datentypen
Durchschnittlich: 8.8
9.3
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.8
Verkäuferdetails
Verkäufer
Datasaur
Gründungsjahr
2019
Hauptsitz
San Francisco Bay Area, California
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@datasaurai
263 Twitter-Follower
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68 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
  • Übersicht
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  • Produktbeschreibung
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    SUPA ist hier, um Ihnen zu helfen, Ihre Daten in jeder Phase zu optimieren: Sammlung, Kuratierung, Annotation, Modellvalidierung und menschliches Feedback. SUPA wird von KI-Teams vertraut, um ihre me

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 45% Kleinunternehmen
    • 45% Unternehmen mittlerer Größe
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • SUPA Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.8
    Qualität des Etikettierers
    Durchschnittlich: 8.9
    9.7
    Objekt-Erkennung
    Durchschnittlich: 8.9
    9.2
    Datentypen
    Durchschnittlich: 8.8
    9.3
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.8
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    SUPA
    Gründungsjahr
    2014
    Hauptsitz
    Damansara Heights, MY
    Twitter
    @SUPABOLT
    13 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    67 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
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SUPA ist hier, um Ihnen zu helfen, Ihre Daten in jeder Phase zu optimieren: Sammlung, Kuratierung, Annotation, Modellvalidierung und menschliches Feedback. SUPA wird von KI-Teams vertraut, um ihre me

Benutzer
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Branchen
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Marktsegment
  • 45% Kleinunternehmen
  • 45% Unternehmen mittlerer Größe
SUPA Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.8
Qualität des Etikettierers
Durchschnittlich: 8.9
9.7
Objekt-Erkennung
Durchschnittlich: 8.9
9.2
Datentypen
Durchschnittlich: 8.8
9.3
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.8
Verkäuferdetails
Verkäufer
SUPA
Gründungsjahr
2014
Hauptsitz
Damansara Heights, MY
Twitter
@SUPABOLT
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67 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
  • Übersicht
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  • Produktbeschreibung
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    UBIAI bietet benutzerfreundliche NLP-Tools, um Unternehmen dabei zu helfen, umsetzbare Erkenntnisse aus ihren unstrukturierten Daten zu analysieren und zu extrahieren.

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 47% Kleinunternehmen
    • 35% Unternehmen mittlerer Größe
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • UBIAI Text Annotation Tool Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    9.0
    Qualität des Etikettierers
    Durchschnittlich: 8.9
    8.8
    Objekt-Erkennung
    Durchschnittlich: 8.9
    9.0
    Datentypen
    Durchschnittlich: 8.8
    9.2
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.8
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    UBIAI
    Gründungsjahr
    2020
    Hauptsitz
    Carlsbad, US
    Twitter
    @UBIAI5
    128 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    14 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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UBIAI bietet benutzerfreundliche NLP-Tools, um Unternehmen dabei zu helfen, umsetzbare Erkenntnisse aus ihren unstrukturierten Daten zu analysieren und zu extrahieren.

Benutzer
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Branchen
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Marktsegment
  • 47% Kleinunternehmen
  • 35% Unternehmen mittlerer Größe
UBIAI Text Annotation Tool Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
9.0
Qualität des Etikettierers
Durchschnittlich: 8.9
8.8
Objekt-Erkennung
Durchschnittlich: 8.9
9.0
Datentypen
Durchschnittlich: 8.8
9.2
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.8
Verkäuferdetails
Verkäufer
UBIAI
Gründungsjahr
2020
Hauptsitz
Carlsbad, US
Twitter
@UBIAI5
128 Twitter-Follower
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14 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
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    Diese Lösung identifiziert und trainiert automatisch das am besten abschneidende Deep-Learning-Modell für die Textklassifikation.

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 46% Unternehmen mittlerer Größe
    • 38% Unternehmen
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Text Classifier with auto Deep Learning Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    9.7
    Qualität des Etikettierers
    Durchschnittlich: 8.9
    9.7
    Objekt-Erkennung
    Durchschnittlich: 8.9
    9.7
    Datentypen
    Durchschnittlich: 8.8
    9.2
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.8
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Mphasis
    Gründungsjahr
    2007
    Hauptsitz
    Reston, VA
    Twitter
    @Stelligent
    1,120 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    19 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
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Diese Lösung identifiziert und trainiert automatisch das am besten abschneidende Deep-Learning-Modell für die Textklassifikation.

Benutzer
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Branchen
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Marktsegment
  • 46% Unternehmen mittlerer Größe
  • 38% Unternehmen
Text Classifier with auto Deep Learning Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
9.7
Qualität des Etikettierers
Durchschnittlich: 8.9
9.7
Objekt-Erkennung
Durchschnittlich: 8.9
9.7
Datentypen
Durchschnittlich: 8.8
9.2
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.8
Verkäuferdetails
Verkäufer
Mphasis
Gründungsjahr
2007
Hauptsitz
Reston, VA
Twitter
@Stelligent
1,120 Twitter-Follower
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19 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(23)4.6 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    LinkedAI ist eine Komplettlösung zur Kontrolle Ihrer Trainingsdaten, mit schnellen Kennzeichnungstools, menschlicher Arbeitskraft, Datenmanagement und Automatisierungsfunktionen. Ein KI-Modell ist nu

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    • Computersoftware
    Marktsegment
    • 43% Unternehmen mittlerer Größe
    • 30% Kleinunternehmen
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • LinkedAI Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    9.4
    Qualität des Etikettierers
    Durchschnittlich: 8.9
    8.5
    Objekt-Erkennung
    Durchschnittlich: 8.9
    8.9
    Datentypen
    Durchschnittlich: 8.8
    8.7
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.8
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    LinkedAI
    Gründungsjahr
    2018
    Hauptsitz
    Sunnyvale, CA
    Twitter
    @LinkedAI
    111 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    13 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
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LinkedAI ist eine Komplettlösung zur Kontrolle Ihrer Trainingsdaten, mit schnellen Kennzeichnungstools, menschlicher Arbeitskraft, Datenmanagement und Automatisierungsfunktionen. Ein KI-Modell ist nu

Benutzer
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Branchen
  • Computersoftware
Marktsegment
  • 43% Unternehmen mittlerer Größe
  • 30% Kleinunternehmen
LinkedAI Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
9.4
Qualität des Etikettierers
Durchschnittlich: 8.9
8.5
Objekt-Erkennung
Durchschnittlich: 8.9
8.9
Datentypen
Durchschnittlich: 8.8
8.7
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.8
Verkäuferdetails
Verkäufer
LinkedAI
Gründungsjahr
2018
Hauptsitz
Sunnyvale, CA
Twitter
@LinkedAI
111 Twitter-Follower
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13 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    Innotescus ist eine kollaborative Video- und Bildannotationsplattform, die entwickelt wurde, um die Entwicklungsprozesse der Computer Vision durch nahtlose Datenverarbeitung, intelligente Annotationsw

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 70% Kleinunternehmen
    • 10% Unternehmen
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Innotescus Video and Image Annotation Platform Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.3
    Qualität des Etikettierers
    Durchschnittlich: 8.9
    10.0
    Objekt-Erkennung
    Durchschnittlich: 8.9
    10.0
    Datentypen
    Durchschnittlich: 8.8
    9.0
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.8
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Innotescus
    Gründungsjahr
    2018
    Hauptsitz
    Pittsburgh
    Twitter
    @innotescus
    128 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
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    1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
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Innotescus ist eine kollaborative Video- und Bildannotationsplattform, die entwickelt wurde, um die Entwicklungsprozesse der Computer Vision durch nahtlose Datenverarbeitung, intelligente Annotationsw

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
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Marktsegment
  • 70% Kleinunternehmen
  • 10% Unternehmen
Innotescus Video and Image Annotation Platform Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.3
Qualität des Etikettierers
Durchschnittlich: 8.9
10.0
Objekt-Erkennung
Durchschnittlich: 8.9
10.0
Datentypen
Durchschnittlich: 8.8
9.0
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.8
Verkäuferdetails
Verkäufer
Innotescus
Gründungsjahr
2018
Hauptsitz
Pittsburgh
Twitter
@innotescus
128 Twitter-Follower
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(12)4.6 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    Super.AI Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) extrahiert Daten aus jedem Dokument und sorgt für nahtlose Automatisierung, reduzierte Kosten und intelligentere Entscheidungen. 91-99%+ Genauigkeit

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 50% Unternehmen mittlerer Größe
    • 42% Kleinunternehmen
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • super.AI Vor- und Nachteile
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    Vorteile
    Hilfreich
    1
    Contra
    Dieses Produkt hat bisher keine negativen Meinungen erhalten.
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • super.AI Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.3
    Qualität des Etikettierers
    Durchschnittlich: 8.9
    9.2
    Objekt-Erkennung
    Durchschnittlich: 8.9
    9.2
    Datentypen
    Durchschnittlich: 8.8
    8.1
    Einfache Bedienung
    Durchschnittlich: 8.8
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    super.AI
    Gründungsjahr
    2018
    Hauptsitz
    Bellevue, Washington
    Twitter
    @mysuperai
    431 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    41 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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Super.AI Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) extrahiert Daten aus jedem Dokument und sorgt für nahtlose Automatisierung, reduzierte Kosten und intelligentere Entscheidungen. 91-99%+ Genauigkeit

Benutzer
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Branchen
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Marktsegment
  • 50% Unternehmen mittlerer Größe
  • 42% Kleinunternehmen
super.AI Vor- und Nachteile
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Vorteile
Hilfreich
1
Contra
Dieses Produkt hat bisher keine negativen Meinungen erhalten.
super.AI Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.3
Qualität des Etikettierers
Durchschnittlich: 8.9
9.2
Objekt-Erkennung
Durchschnittlich: 8.9
9.2
Datentypen
Durchschnittlich: 8.8
8.1
Einfache Bedienung
Durchschnittlich: 8.8
Verkäuferdetails
Verkäufer
super.AI
Gründungsjahr
2018
Hauptsitz
Bellevue, Washington
Twitter
@mysuperai
431 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
41 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®