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Encord und SuperAnnotate vergleichen 
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Kleinunternehmen (63.4% der Bewertungen)
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Encord
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(65)4.8 von 5
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Alle 3 Preispläne durchsuchenZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- G2-Bewerter berichten, dass SuperAnnotate in der Benutzerzufriedenheit herausragt und eine deutlich höhere Gesamtbewertung im Vergleich zu Encord aufweist. Benutzer schätzen die intuitive Benutzeroberfläche und die Benutzerfreundlichkeit, die es zu einer zuverlässigen Wahl für Datenkennzeichnungsaufgaben macht.
- Laut verifizierten Bewertungen wird der Implementierungsprozess von SuperAnnotate für seine schnelle Einarbeitung und benutzerfreundliche Einrichtung gelobt, die es den Benutzern ermöglicht, ohne umfangreiche Schulungen in ihre Projekte einzutauchen. Im Gegensatz dazu hat Encord Rückmeldungen erhalten, die auf einige Herausforderungen bei der Einrichtung hinweisen, die möglicherweise mehr Zeit und Aufwand erfordern.
- Benutzer sagen, dass SuperAnnotate eine robuste Umgebung für verschiedene Kennzeichnungsaufgaben bietet, mit Funktionen, die sowohl Text- als auch Bildannotation unterstützen. Rezensenten heben die Vielseitigkeit der Plattform hervor, die sie für verschiedene Arten von Projekten geeignet macht, während Encord für seine Stärken in der videozentrierten Annotation, insbesondere in medizinischen Bildanwendungen, bekannt ist.
- Rezensenten erwähnen, dass die Supportqualität von SuperAnnotate lobenswert ist, wobei Benutzer die Plattform als verlässlichen Partner für ihre Datenkennzeichnungsbedürfnisse betrachten. Allerdings wird auch der Kundensupport von Encord positiv hervorgehoben, wobei Benutzer den praktischen Partnerschaftsansatz und den direkten Zugang zur Führungsebene für Projektdiskussionen schätzen.
- G2-Bewerter heben hervor, dass SuperAnnotate eine größere Benutzerbasis hat, was sich in der Gesamtzahl der Bewertungen widerspiegelt und auf eine etabliertere Marktpräsenz hinweist. Dieses umfangreiche Feedback trägt zu einem zuverlässigeren Verständnis der Benutzererfahrungen bei, im Vergleich zu Encord, das weniger Bewertungen hat.
- Laut aktuellem Benutzerfeedback werden beide Plattformen für ihre Funktionssätze geschätzt, aber SuperAnnotate sticht durch seine Tagging-Tools und das allgemeine Benutzererlebnis hervor, während Encord für seinen Reichtum an Funktionen anerkannt wird, die auf spezifische Anwendungsfälle zugeschnitten sind, insbesondere in der Videoannotation.
Encord 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 Encord.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Encord.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Encord gegenüber SuperAnnotate.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Encord
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
SuperAnnotate
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
Encord
Kostenlose Testversion verfügbar
SuperAnnotate
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.3
49
9.6
126
Einfache Bedienung
9.5
50
9.6
131
Einfache Einrichtung
8.5
14
9.6
90
Einfache Verwaltung
8.1
13
9.7
50
Qualität der Unterstützung
9.9
48
9.7
127
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.5
13
9.7
51
Produktrichtung (% positiv)
9.8
49
9.6
112
Funktionen
Einsatz
9.4
6
9.8
10
9.5
7
9.2
11
9.8
7
9.3
9
9.8
8
9.7
10
9.8
8
9.5
10
Einsatz
10.0
6
9.4
11
9.5
7
9.5
11
9.5
7
9.5
10
9.6
8
9.4
11
10.0
8
9.3
12
Management
9.8
7
9.3
9
9.8
8
9.0
10
10.0
6
9.2
8
9.8
8
9.6
8
Transaktionen
10.0
6
9.3
9
9.7
6
9.2
8
10.0
9
9.2
8
Management
10.0
7
9.6
8
10.0
8
9.4
8
9.8
7
9.3
7
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
9.7
7
Nicht genügend Daten
system
9.0
5
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Modellentwicklung
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9.7
6
Nicht genügend Daten verfügbar
10.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
9.7
6
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Modellentwicklung
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Machine-/Deep-Learning-Dienste
9.5
7
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9.7
5
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Machine-/Deep-Learning-Dienste
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9.7
5
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Einsatz
10.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.8
7
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9.5
7
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Generative KI
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Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
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qualität
9.4
33
9.7
81
9.8
32
9.6
85
9.5
33
9.6
79
9.8
31
9.7
76
Automatisierung
9.5
26
9.3
61
9.5
25
9.5
50
Bild-Anmerkung
9.6
32
9.3
73
9.3
28
9.4
70
9.2
24
9.3
62
9.7
25
9.5
64
Annotation in natürlicher Sprache
9.6
15
9.4
49
9.7
15
9.2
42
9.6
17
9.6
46
Sprachanmerkung
9.6
15
9.2
43
9.5
14
9.1
41
Art der Anerkennung
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Funktion nicht verfügbar
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Gesichtserkennung
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Kennzeichnung
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Einsatz
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Aktive Lernwerkzeuge15 Funktionen ausblenden15 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
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Modelltraining & -optimierung - Active Learning Tools
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Datenmanagement & Annotation - Tools für aktives Lernen
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Modellleistung und -analyse - Aktive Lernwerkzeuge
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Maschinelles Lernen4 Funktionen ausblenden4 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Integration - Maschinelles Lernen
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Lernen - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)15 Funktionen ausblenden15 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
9.5
17
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.7
15
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
14
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
12
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
14
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
15
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
14
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
11
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
13
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
15
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
14
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
13
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
12
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
11
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
12
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
12
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Encord und SuperAnnotate sind kategorisiert als Aktive Lernwerkzeuge, Datenkennzeichnung, und MLOps-Plattformen
Einzigartige Kategorien
Encord ist kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen, Bilderkennung, und Maschinelles Lernen
SuperAnnotate ist kategorisiert als Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Encord
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
Computersoftware
36.5%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
12.7%
Medizinprodukte
11.1%
Essen & Trinken
9.5%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
7.9%
Andere
22.2%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
24.4%
Computersoftware
15.7%
forschung
6.4%
hochschulbildung
4.7%
Gesundheit, Wellness und Fitness
3.5%
Andere
45.3%
Diskussionen
Encord hat keine Diskussionen mit Antworten
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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