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Deepchecks und Encord vergleichen 
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Marktsegmente
Kleinunternehmen (50.0% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (50.8% der Bewertungen)
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Deepchecks
Sternebewertung
(20)4.3 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (50.0% der Bewertungen)
Pros & Cons
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Erfahren Sie mehr über DeepchecksEncord
Sternebewertung
(62)4.8 von 5
Marktsegmente
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Erfahren Sie mehr über EncordZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Encord in der Benutzerfreundlichkeit mit einer Bewertung von 9,5 hervorragend abschneidet, was es zu einer bevorzugten Wahl für diejenigen macht, die eine benutzerfreundliche Oberfläche priorisieren, während Deepchecks mit einer Bewertung von 8,5 eine steilere Lernkurve aufweist.
- Rezensenten erwähnen, dass die Qualität des Supports von Encord außergewöhnlich ist und eine perfekte Bewertung von 10,0 erreicht, was von den Nutzern für die rechtzeitige Unterstützung geschätzt wird, während Deepchecks mit einer Bewertung von 8,4 Feedback erhalten hat, das darauf hinweist, dass der Support reaktionsschneller sein könnte.
- G2-Nutzer heben die starken Bereitstellungsfähigkeiten von Encord hervor, insbesondere in Bezug auf Skalierbarkeit und einfache Bereitstellung, die beide mit 9,8 bewertet werden, was es Unternehmen ermöglicht, ohne erhebliche Hürden zu wachsen. Im Gegensatz dazu schneidet Deepchecks, obwohl es immer noch kompetent ist, in diesen Bereichen etwas niedriger ab, was auf potenzielle Herausforderungen bei der Skalierung von Operationen hinweist.
- Benutzer auf G2 betonen die überlegene Modelleffizienz von Encord mit einer Bewertung von 9,2, die laut Rezensenten ihren Arbeitsablauf erheblich verbessert. Deepchecks bietet zwar solide Modelltrainingsfunktionen, schneidet in diesem Bereich jedoch niedriger ab, was darauf hindeutet, dass es für Benutzer, die sich auf die schnelle Modellentwicklung konzentrieren, möglicherweise nicht so effizient ist.
- Rezensenten erwähnen, dass die Datenqualitätsfunktionen von Encord, insbesondere in menschlichen Prozessen, eine Bewertung von 9,8 erreichen, was Benutzer als entscheidend für die Aufrechterhaltung hoher Standards bei der Datenannotation empfinden. Deepchecks ist zwar effektiv, erreicht jedoch nicht dieses Qualitätsniveau und schneidet in ähnlichen Funktionen niedriger ab.
- Benutzer berichten, dass die Integrationsfähigkeiten von Encord, insbesondere mit vorgefertigten Algorithmen, die eine perfekte Bewertung von 10,0 erhalten, den Modellentwicklungsprozess rationalisieren und es Teams erleichtern, maschinelle Lernlösungen zu implementieren. Deepchecks bietet zwar Integrationsoptionen, bietet jedoch nicht das gleiche Maß an vorgefertigter Unterstützung, was die Entwicklung für einige Benutzer verlangsamen kann.
Deepchecks vs Encord
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Encord den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Deepchecks.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Encord.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Encord gegenüber Deepchecks.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Deepchecks
Keine Preisinformationen verfügbarEncord
Simple and scalable pricing
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Mit unserer einfachen, skalierbaren Preisgestaltung zahlen Sie nur pro Benutzer.
Keine Notwendigkeit, Annotationsstunden, Labelverbrauch oder Datennutzung zu verfolgen.
- Toolkit zur Beschriftung von Computer Vision
- Modellunterstützte Beschriftung mit Ihren eigenen Modellen oder unseren proprietären Mikromodellen
- Automatisierte Objektverfolgung und Interpolation
Kostenlose Testversion
Deepchecks
Keine Informationen zur Testversion verfügbarEncord
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.1
19
9.3
47
Einfache Bedienung
8.5
20
9.5
48
Einfache Einrichtung
8.1
18
8.3
12
Einfache Verwaltung
Nicht genügend Daten
7.7
11
Qualität der Unterstützung
8.5
18
9.9
46
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Nicht genügend Daten
9.4
11
Produktrichtung (% positiv)
7.7
20
9.8
47
Funktionen
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
6
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.8
7
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9.8
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.8
8
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
10.0
6
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
8
Nicht genügend Daten verfügbar
10.0
8
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
9.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.8
8
Nicht genügend Daten verfügbar
10.0
6
Nicht genügend Daten verfügbar
9.8
8
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
10.0
6
Nicht genügend Daten verfügbar
9.7
6
Nicht genügend Daten verfügbar
10.0
9
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
10.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
10.0
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.8
7
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
AIOps-Plattformen18 Funktionen ausblenden18 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Funktionalität
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Problemlösung
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Management
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Generative KI
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Agentische KI - AIOps-Plattformen
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Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
9.7
7
system
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
5
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
9.7
6
Nicht genügend Daten verfügbar
10.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
9.7
6
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
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Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
7
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
9.7
5
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
9.7
5
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
10.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
7
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
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Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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qualität
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
32
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9.8
31
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9.5
32
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9.8
30
Automatisierung
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9.5
26
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
25
Bild-Anmerkung
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
31
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
28
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
24
Nicht genügend Daten verfügbar
9.7
25
Annotation in natürlicher Sprache
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
15
Nicht genügend Daten verfügbar
9.7
15
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
17
Sprachanmerkung
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
15
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9.5
14
Art der Anerkennung
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
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Funktion nicht verfügbar
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Gesichtserkennung
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Kennzeichnung
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Nicht genügend Daten verfügbar
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Einsatz
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Modelltraining & -optimierung - Active Learning Tools
9.2
10
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
10
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
10
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
10
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
10
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenmanagement & Annotation - Tools für aktives Lernen
9.0
10
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
10
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
10
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
10
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
9
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellleistung und -analyse - Aktive Lernwerkzeuge
9.6
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
8
Nicht genügend Daten verfügbar
Maschinelles Lernen4 Funktionen ausblenden4 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Integration - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Lernen - Maschinelles 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
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Deepchecks und Encord sind kategorisiert als Aktive Lernwerkzeuge
Einzigartige Kategorien
Deepchecks ist kategorisiert als AIOps-Plattformen
Encord ist kategorisiert als Datenkennzeichnung, MLOps-Plattformen, Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen, Bilderkennung, und Maschinelles Lernen
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Deepchecks
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Encord
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
20.0%
Beratung
10.0%
Computersoftware
10.0%
Computer- und Netzwerksicherheit
10.0%
Telekommunikation
5.0%
Andere
45.0%
Computersoftware
36.1%
Medizinprodukte
11.5%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
11.5%
Essen & Trinken
9.8%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
8.2%
Andere
23.0%
Diskussionen
Deepchecks hat keine Diskussionen mit Antworten
Encord hat keine Diskussionen mit Antworten
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