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Dataloop und SuperAnnotate vergleichen 
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Dataloop
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Alle 3 Preispläne durchsuchenZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- G2-Rezensenten berichten, dass SuperAnnotate in der Benutzererfahrung herausragt, wobei viele Benutzer seine benutzerfreundliche Oberfläche und effizienten Projektmanagement-Fähigkeiten loben. Ein Benutzer hob hervor, wie es hilft, alles organisiert zu halten, was die Zusammenarbeit erheblich erleichtert.
- Benutzer sagen, dass Dataloop ein reibungsloses Erlebnis bietet, wobei das Feedback darauf hinweist, dass es die Bedürfnisse von Datenteams effektiv erfüllt. Rezensenten schätzen die Authentizität der Projekte und wie es jeden Datenmitarbeiter in der Organisation heimisch fühlen lässt.
- Laut verifizierten Bewertungen zeichnet sich SuperAnnotate durch seine robusten Qualitätssicherungs-Tools aus, die helfen, genaue Anmerkungen sicherzustellen. Benutzer haben festgestellt, dass diese integrierten Funktionen die Zuverlässigkeit ihrer Datenkennzeichnungsaufgaben erheblich verbessern.
- Rezensenten erwähnen, dass Dataloop, obwohl effektiv, manchmal Herausforderungen bei der Anpassung an spezifische Arbeitsabläufe hat, wobei einige Benutzer Konfigurationsschwierigkeiten anmerken. Dennoch loben sie seine allgemeine Funktionalität und den reibungslosen Betrieb.
- G2-Rezensenten heben hervor die starke Unterstützung und Reaktionsfähigkeit von SuperAnnotate, wobei viele Benutzer das Gefühl haben, einen zuverlässigen Partner in ihren Datenanmerkungsprojekten zu haben. Dieses Maß an Unterstützung ist ein Schlüsselfaktor für ihre Zufriedenheit mit der Plattform.
- Benutzer berichten, dass Dataloop eine solide Leistung in Bezug auf die Datenqualität hat, wobei viele seine Fähigkeit loben, verschiedene Datentypen effektiv zu handhaben. Es bleibt jedoch hinter SuperAnnotate in Bezug auf die allgemeine Benutzerzufriedenheit und das jüngste Engagement zurück, wie die Anzahl der jüngsten Bewertungen zeigt.
Dataloop vs SuperAnnotate
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten SuperAnnotate einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Die Rezensenten bevorzugten es auch, insgesamt Geschäfte mit SuperAnnotate zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass SuperAnnotate den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Dataloop.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter SuperAnnotate.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von SuperAnnotate gegenüber Dataloop.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Dataloop
Keine Preisinformationen verfügbarSuperAnnotate
Pro
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Machen Sie sich bereit, Ihre anspruchsvollsten KI-Projekte und MLOps-Anforderungen zu skalieren.
- Vollständig anpassbarer multimodaler Editor
- Bild-, Video-, Text- und Audio-Editoren
- Datenkuratierung und -exploration
Kostenlose Testversion
Dataloop
Keine Informationen zur Testversion verfügbarSuperAnnotate
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.7
75
9.6
132
Einfache Bedienung
8.8
76
9.6
137
Einfache Einrichtung
8.5
40
9.6
96
Einfache Verwaltung
8.8
20
9.6
51
Qualität der Unterstützung
8.9
74
9.6
133
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.8
20
9.7
52
Produktrichtung (% positiv)
8.6
68
9.6
118
Funktionen
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
9.8
10
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
11
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.7
10
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
10
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
11
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
11
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
10
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
11
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
12
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
10
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
8
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
8
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
7
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
8.6
9
Nicht genügend Daten
system
9.0
8
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellentwicklung
9.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellentwicklung
8.3
8
Nicht genügend Daten verfügbar
Machine-/Deep-Learning-Dienste
9.4
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
9
Nicht genügend Daten verfügbar
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.6
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
9
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
8.9
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
9
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
7.9
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
6
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
qualität
8.8
53
9.7
84
9.0
53
9.7
91
9.1
54
9.7
82
8.9
52
9.7
81
Automatisierung
8.8
52
9.3
64
8.7
48
9.5
51
Bild-Anmerkung
9.2
51
9.4
77
9.2
52
9.4
72
9.1
50
9.3
64
9.2
51
9.5
65
Annotation in natürlicher Sprache
9.0
43
9.4
51
8.9
42
9.3
43
8.9
45
9.6
47
Sprachanmerkung
9.0
40
9.3
45
8.9
39
9.1
42
Art der Anerkennung
8.4
34
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
36
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
35
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
32
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
32
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
33
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
33
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
33
Nicht genügend Daten verfügbar
Gesichtserkennung
8.8
33
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
32
Nicht genügend Daten verfügbar
Kennzeichnung
8.9
34
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
33
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
32
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
8.3
33
Nicht genügend Daten verfügbar
Aktive Lernwerkzeuge15 Funktionen ausblenden15 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Modelltraining & -optimierung - Active Learning Tools
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenmanagement & Annotation - Tools für aktives Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellleistung und -analyse - Aktive Lernwerkzeuge
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)15 Funktionen ausblenden15 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
9.6
19
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.7
16
Nicht genügend Daten verfügbar
9.7
15
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
13
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.7
15
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
16
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
15
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
14
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
16
Nicht genügend Daten verfügbar
9.7
15
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
14
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
13
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
13
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
13
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Dataloop und SuperAnnotate sind kategorisiert als Aktive Lernwerkzeuge, Datenkennzeichnung, und MLOps-Plattformen
Einzigartige Kategorien
Dataloop ist kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen und Bilderkennung
SuperAnnotate ist kategorisiert als Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Dataloop
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
SuperAnnotate
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
Informationstechnologie und Dienstleistungen
27.3%
Computersoftware
26.1%
Einzelhandel
2.3%
forschung
2.3%
Öl & Energie
2.3%
Andere
39.8%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
24.7%
Computersoftware
16.3%
forschung
6.2%
hochschulbildung
4.5%
Gesundheit, Wellness und Fitness
3.4%
Andere
44.9%
Top-Alternativen
Diskussionen
Was sind Datenanmerkungen?
1 Kommentar
Offizielle Antwort von Dataloop
Datenannotationen beziehen sich auf den Prozess der Kennzeichnung oder Hinzufügung informativer Tags zu Rohdaten, die Text, Bilder, Audio oder Video umfassen...Mehr erfahren
Was sind Datenanmerkungen?
1 Kommentar
Offizielle Antwort von Dataloop
Datenannotationen beziehen sich auf den Prozess der Kennzeichnung oder Hinzufügung informativer Tags zu Rohdaten, die Text, Bilder, Audio oder Video umfassen...Mehr erfahren
Ist Dataloop kostenlos?
1 Kommentar
Offizielle Antwort von Dataloop
Dataloop arbeitet mit einem angebotsbasierten Preismodell und bietet derzeit keinen kostenlosen Plan an. Unsere Preisgestaltung ist auf die spezifischen...Mehr erfahren
What is SuperAnnotate?
1 Kommentar
MM
SuperAnnotate ist eine End-to-End-Plattform zum Annotieren, Versionieren und Verwalten von Ground-Truth-Daten für Ihre KI.Mehr erfahren
What is your experience with SuperAnnotate for data annotation, and what would you like to see improved?
1 Kommentar
ST
Ich wurde im letzten Jahr oder so zu einigen Projekten mit Superannotate eingeladen, um meine Fähigkeiten zu testen, wobei die Plattform jedes Mal fehlerhaft...Mehr erfahren
SuperAnnotate hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
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