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Labellerr und SuperAnnotate vergleichen 
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Kleinunternehmen (57.1% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (63.6% der Bewertungen)
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Labellerr
Sternebewertung
(21)4.8 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (57.1% der Bewertungen)
Pros & Cons
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Alle 3 Preispläne durchsuchenSuperAnnotate
Sternebewertung
(182)4.9 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (63.6% der Bewertungen)
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Alle 3 Preispläne durchsuchenZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Labellerr in der Labeler-Qualität mit einer Punktzahl von 9,9 hervorragend abschneidet, was laut Rezensenten zu hochwertigen Anmerkungen beiträgt, während SuperAnnotate mit einer Punktzahl von 9,8 dicht folgt, was auf eine starke Leistung, aber etwas weniger Benutzerzufriedenheit hinweist.
- Rezensenten erwähnen, dass Labellerrs Benutzerfreundlichkeit mit 9,8 bewertet wird, was es besonders benutzerfreundlich für kleine Unternehmen macht, während SuperAnnotate mit einer Punktzahl von 9,6 immer noch leicht zu navigieren ist, aber möglicherweise etwas mehr Schulung für neue Benutzer erfordert.
- G2-Benutzer heben Labellerrs Human-in-the-Loop-Funktion hervor, die mit 9,3 bewertet wird, als einen bedeutenden Vorteil zur Sicherstellung der Qualitätskontrolle bei der Datenkennzeichnung, während SuperAnnotates Punktzahl von 9,7 darauf hindeutet, dass es in diesem Bereich eine robustere Lösung bietet, die das Vertrauen der Benutzer in den Kennzeichnungsprozess stärkt.
- Benutzer auf G2 berichten, dass Labellerrs Machine Learning Pre-Labeling-Funktion mit 9,6 bewertet wird, was den Kennzeichnungsprozess rationalisiert, während SuperAnnotates Punktzahl von 9,3 darauf hindeutet, dass es in diesem Aspekt möglicherweise nicht so effizient ist, was potenziell zu längeren Projektlaufzeiten führen kann.
- Rezensenten erwähnen, dass Labellerrs Skalierbarkeit mit perfekten 10,0 bewertet wird, was es zu einer ausgezeichneten Wahl für wachsende Unternehmen macht, während SuperAnnotate ebenfalls 10,0 erzielt, aber Benutzer das Gefühl haben, dass Labellerrs Implementierung nahtloser und anpassungsfähiger an sich ändernde Bedürfnisse ist.
- Benutzer sagen, dass Labellerrs Qualität des Supports mit 9,7 bewertet wird, wobei viele die Reaktionsfähigkeit und Hilfsbereitschaft des Support-Teams loben, während SuperAnnotate mit einer Punktzahl von 9,9 noch heller glänzt, was auf einen außergewöhnlichen Kundenservice hinweist, den Benutzer als unschätzbar wertvoll empfinden.
Labellerr vs SuperAnnotate
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten sie gleich einfach zu verwenden. Allerdings ist SuperAnnotate einfacher einzurichten und zu verwalten. Während Labellerr insgesamt einfacher Geschäfte zu tätigen ist.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass SuperAnnotate den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Labellerr.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bieten Labellerr und SuperAnnotate ähnliche Unterstützungsniveaus.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Labellerr gegenüber SuperAnnotate.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Labellerr
Enterprise Plan
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- Sitzplatz verfügbar: Unbegrenzt
- Datenkredit: Unbegrenzt
- Datentypunterstützung: jpg, png, wav, mp4, pdf, txt, dicom, lidar, nifti
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
Labellerr
Kostenlose Testversion verfügbar
SuperAnnotate
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.4
18
9.6
116
Einfache Bedienung
9.6
18
9.6
121
Einfache Einrichtung
9.2
8
9.6
81
Einfache Verwaltung
9.0
8
9.6
46
Qualität der Unterstützung
9.7
18
9.7
118
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.8
8
9.7
47
Produktrichtung (% positiv)
10.0
18
9.5
102
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
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
system
Nicht genügend Daten verfügbar
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Modellentwicklung
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
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Machine-/Deep-Learning-Dienste
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
Machine-/Deep-Learning-Dienste
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 verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
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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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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
9.9
12
9.7
77
9.7
12
9.6
76
9.9
13
9.6
75
9.3
14
9.7
70
Automatisierung
9.6
13
9.3
58
9.5
13
9.5
48
Bild-Anmerkung
9.6
13
9.3
71
9.7
13
9.4
68
9.7
13
9.3
60
9.9
13
9.5
62
Annotation in natürlicher Sprache
9.9
12
9.4
47
9.6
13
9.2
40
9.8
11
9.6
44
Sprachanmerkung
9.9
12
9.2
41
9.6
12
9.1
39
Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)15 Funktionen ausblenden15 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
9.5
13
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
13
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
13
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
12
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
13
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
13
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
13
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
9.5
13
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
12
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
11
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
11
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
11
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
12
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Labellerr und SuperAnnotate sind kategorisiert als Datenkennzeichnung und MLOps-Plattformen
Einzigartige Kategorien
Labellerr ist kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
SuperAnnotate ist kategorisiert als Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Labellerr
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
33.3%
Computersoftware
14.3%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
9.5%
Öffentlichkeitsarbeit und Kommunikation
4.8%
Marketing und Werbung
4.8%
Andere
33.3%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
24.1%
Computersoftware
16.0%
forschung
6.8%
hochschulbildung
4.9%
Gesundheit, Wellness und Fitness
3.7%
Andere
44.4%
Top-Alternativen
Diskussionen
Labellerr 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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