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Encord und V7 Darwin vergleichen

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Encord
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(64)4.8 von 5
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V7 Darwin
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(54)4.8 von 5
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Encord vs V7 Darwin

Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten sie gleich einfach zu verwenden. Allerdings ist V7 Darwin einfacher einzurichten und zu verwalten. Die Rezensenten bevorzugten es auch, insgesamt Geschäfte mit V7 Darwin zu machen.

  • Die Gutachter waren der Meinung, dass V7 Darwin 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 V7 Darwin.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Encord
Simple and scalable pricing
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V7 Darwin
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Encord
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V7 Darwin
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Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.3
49
9.5
38
Einfache Bedienung
9.5
50
9.5
38
Einfache Einrichtung
8.5
14
9.5
17
Einfache Verwaltung
8.1
13
9.4
15
Qualität der Unterstützung
9.9
48
9.6
36
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.5
13
9.9
14
Produktrichtung (% positiv)
9.8
49
9.6
32
Funktionen
Einsatz
9.4
6
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
7
9.4
6
9.8
7
9.7
5
9.8
8
9.0
7
9.8
8
9.8
7
Einsatz
10.0
6
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
7
9.3
5
9.5
7
9.7
6
9.6
8
9.2
6
10.0
8
9.8
7
Management
9.8
7
9.3
5
9.8
8
10.0
6
10.0
6
Nicht genügend Daten verfügbar
9.8
8
Nicht genügend Daten verfügbar
Transaktionen
10.0
6
9.7
6
9.7
6
Nicht genügend Daten verfügbar
10.0
9
10.0
6
Management
10.0
7
10.0
5
10.0
8
9.7
5
9.8
7
9.3
5
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
9.7
7
Nicht genügend Daten
system
9.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellentwicklung
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
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Machine-/Deep-Learning-Dienste
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
Nicht genügend Daten verfügbar
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
9.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
10.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
7
Nicht genügend Daten verfügbar
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
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
9.4
33
9.4
21
9.8
32
9.5
24
9.5
33
9.4
21
9.8
31
9.3
22
Automatisierung
9.5
26
9.4
16
9.5
25
9.4
14
Bild-Anmerkung
9.6
32
9.3
27
9.3
28
9.4
24
9.2
24
9.1
17
9.7
25
9.2
18
Annotation in natürlicher Sprache
9.6
15
9.1
13
9.7
15
8.5
9
9.6
17
9.0
10
Sprachanmerkung
9.6
15
7.7
8
9.5
14
7.5
8
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Art der Anerkennung
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
Funktion nicht 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
Gesichtserkennung
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kennzeichnung
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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
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
Encord
Encord
V7 Darwin
V7 Darwin
Encord und V7 Darwin sind kategorisiert als Datenkennzeichnung und MLOps-Plattformen
Einzigartige Kategorien
V7 Darwin
V7 Darwin hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Encord
Encord
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
50.8%
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
41.3%
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
7.9%
V7 Darwin
V7 Darwin
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
55.8%
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
36.5%
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
7.7%
Branche der Bewerter
Encord
Encord
Computersoftware
36.5%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
12.7%
Medizinprodukte
11.1%
Essen & Trinken
9.5%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
7.9%
Andere
22.2%
V7 Darwin
V7 Darwin
Informationstechnologie und Dienstleistungen
25.0%
Computersoftware
19.2%
forschung
7.7%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
5.8%
Industrielle Automatisierung
3.8%
Andere
38.5%
Top-Alternativen
Encord
Encord Alternativen
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SuperAnnotate
SuperAnnotate
SuperAnnotate hinzufügen
Dataloop
Dataloop
Dataloop hinzufügen
SAP HANA Cloud
SAP HANA Cloud
SAP HANA Cloud hinzufügen
V7 Darwin
V7 Darwin Alternativen
SuperAnnotate
SuperAnnotate
SuperAnnotate hinzufügen
Dataloop
Dataloop
Dataloop hinzufügen
Labelbox
Labelbox
Labelbox hinzufügen
Databricks Data Intelligence Platform
Databricks Data Intelligence Platform
Databricks Data Intelligence Platform hinzufügen
Diskussionen
Encord
Encord Diskussionen
Monty der Mungo weint
Encord hat keine Diskussionen mit Antworten
V7 Darwin
V7 Darwin Diskussionen
Monty der Mungo weint
V7 Darwin hat keine Diskussionen mit Antworten