Top 10 Amazon Augmented AI Alternativen & Wettbewerber

Top 10 Alternativen zu Amazon Augmented AI kürzlich von der G2-Community überprüft

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SuperAnnotate
Von SuperAnnotate
4.9/5
(248)
Produktbeschreibung
SuperAnnotate ist die führende Plattform zum Erstellen, Feinabstimmen, Iterieren und Verwalten Ihrer KI-Modelle schneller mit den hochwertigsten Trainingsdaten.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Amazon Augmented AI, dass SuperAnnotate ist:
Einfacher zu verwalten
Einfacher, geschäfte zu machen mit
Einfacher einzurichten
Gemeinsame Kategorien mit Amazon Augmented AI:
Aktive Lernwerkzeuge

Aquarium
Von Aquarium
4.6/5
(14)
Produktbeschreibung
Die Plattform für ML-Datenkurierung - Die Einbettungstechnologie von Aquarium bringt die größten Probleme in Ihrer Modellleistung ans Licht und findet die richtigen Daten, um sie zu lösen.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Amazon Augmented AI, dass Aquarium ist:
Einfacher einzurichten
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Brauchbarer
Gemeinsame Kategorien mit Amazon Augmented AI:
Aktive Lernwerkzeuge

Deepchecks
Von Deepchecks
4.3/5
(20)
Produktbeschreibung
Iterieren Sie schnell, während Sie die Kontrolle behalten. Veröffentlichen Sie hochwertige LLM-Apps schnell, ohne Kompromisse bei der Testung einzugehen. Lassen Sie sich niemals von der komplexen und subjektiven Natur der LLM-Interaktionen aufhalten.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Amazon Augmented AI, dass Deepchecks ist:
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Gemeinsame Kategorien mit Amazon Augmented AI:
Aktive Lernwerkzeuge
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Dataloop
Von Dataloop
4.4/5
(90)
Produktbeschreibung
Eine End-to-End-Cloud-basierte Annotationsplattform mit eingebetteten Werkzeugen und Automatisierungen zur effizienteren Erstellung hochwertiger Datensätze.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Amazon Augmented AI, dass Dataloop ist:
Einfacher zu verwalten
Einfacher, geschäfte zu machen mit
Einfacher einzurichten
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Aktive Lernwerkzeuge

Encord
Von Encord
4.8/5
(65)
Produktbeschreibung
Maschinelles Lernen und Datenoperationsteams jeder Größe nutzen Encords kollaborative Anwendungen, Automatisierungsfunktionen und APIs, um ihre Datensätze für Computer Vision zu annotieren, zu verwalten und zu bewerten.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Amazon Augmented AI, dass Encord ist:
Einfacher, geschäfte zu machen mit
Einfacher zu verwalten
Besser bei der unterstützung
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Aktive Lernwerkzeuge

Labelbox
Von Labelbox
4.5/5
(47)
Produktbeschreibung
Eine vollständige Trainingsdatenplattform für KI.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Amazon Augmented AI, dass Labelbox ist:
Einfacher zu verwalten
Einfacher, geschäfte zu machen mit
Einfacher einzurichten
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Aktive Lernwerkzeuge

FiftyOne
Von Voxel51
4.3/5
(14)
Produktbeschreibung
Machen Sie visuelle KI zur Realität. Bauen Sie produktionsreife visuelle KI schneller und einfacher mit FiftyOne von Voxel51. Indem es vereinfacht und automatisiert, wie Sie visuelle Daten erkunden, visualisieren und kuratieren, ermöglicht Voxel51 Ihnen, Ihre Modelle genau mit den Datensätzen zu testen und zu verfeinern, die sie benötigen, um robuste, genaue Ergebnisse zu gewährleisten. Bessere Daten => bessere Modelle => der schnellste Weg zum Erfolg mit visueller KI.
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Besser bei der erfüllung von anforderungen
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Aktive Lernwerkzeuge

Galileo
Von Galileo
4.4/5
(18)
Produktbeschreibung
Galileos Agentic Evaluations ist eine umfassende Lösung, die Entwicklern dabei hilft, zuverlässige KI-Agenten zu entwickeln, die von großen Sprachmodellen (LLMs) angetrieben werden. Diese Plattform bietet die notwendigen Werkzeuge und Einblicke, um die Leistung der Agenten zu optimieren und sicherzustellen, dass sie für den Einsatz in der realen Welt bereit sind. Hauptmerkmale und Funktionen: - Vollständige Sichtbarkeit in Agenten-Workflows: Entwickler erhalten einen klaren Überblick über mehrstufige Agentenabschlüsse, von der Eingabe bis zur endgültigen Aktion, mit umfassendem Tracing und Visualisierungen, die helfen, Ineffizienzen und Fehler schnell zu identifizieren. - Agentenspezifische Metriken: Die Plattform bietet proprietäre, forschungsbasierte Metriken zur Bewertung von Agenten auf mehreren Ebenen, einschließlich: - LLM-Planer: Bewertet die Qualität der Werkzeugauswahl und die Genauigkeit der Anweisungen. - Werkzeugaufrufe: Bewertet Fehler bei der Ausführung einzelner Werkzeuge. - Gesamterfolg der Sitzung: Misst die Aufgabenerfüllung und erfolgreiche Agenteninteraktionen. - Granulares Kosten- und Latenz-Tracking: Optimieren Sie die Kosteneffizienz mit aggregiertem Tracking für Kosten, Latenz und Fehler über Sitzungen und Prozesse hinweg. - Nahtlose Integrationen: Unterstützt beliebte KI-Frameworks wie LangGraph und CrewAI, was eine einfache Integration in bestehende Workflows erleichtert. - Proaktive Einblicke: Bietet Warnungen und Dashboards, um systemische Probleme zu identifizieren und umsetzbare Einblicke für kontinuierliche Verbesserungen zu gewinnen, wie z.B. fehlgeschlagene Werkzeugaufrufe oder Fehlanpassungen zwischen endgültigen Aktionen und anfänglichen Anweisungen. Primärer Wert und gelöstes Problem: Agentic Evaluations adressiert die Herausforderungen, denen Entwickler bei der Erstellung und Bewertung von KI-Agenten gegenüberstehen, wie nicht-deterministische Pfade, erhöhte Fehlerpunkte und Kostenmanagement. Durch das Angebot eines End-to-End-Frameworks mit System- und Schritt-für-Schritt-Bewertungen ermöglicht es die Entwicklung zuverlässiger, widerstandsfähiger und leistungsstarker KI-Agenten. Dies stellt sicher, dass Agenten nicht nur funktional, sondern auch effizient und vertrauenswürdig sind und bereit, komplexe, mehrstufige Workflows in realen Anwendungen zu bewältigen.
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Aktive Lernwerkzeuge

Lightly
Von Lightly
4.4/5
(15)
Produktbeschreibung
Lightly hilft Teams für maschinelles Lernen, bessere Modelle durch bessere Daten zu entwickeln. Es hilft, unbeschriftete Daten zu kuratieren, um deren Qualität für das Modelltraining zu verbessern. Analysieren Sie die Qualität und Vielfalt Ihrer Datensätze. Verstehen Sie Ihre Daten besser mit Lightlys ganzheitlichen Ansichten vom großen Ganzen bis hin zu den kleinsten Nuancen Ihrer Daten. Decken Sie Klassenverteilungen, Datensatzlücken und Repräsentationsverzerrungen auf, bevor Sie beschriften, um Zeit und Geld zu sparen. Wählen Sie intelligent die besten Proben für das Modelltraining durch fortschrittliche Filter- und Active-Learning-Algorithmen aus. Balancieren Sie Ihre Klassenverteilungen, entfernen Sie Redundanzen und Datensatzverzerrungen. Beschriften Sie nur die besten Daten für das Modelltraining, bis Sie Ihre Zielgenauigkeit erreichen. Verwalten Sie Ihren Datensatz. Wenden Sie automatisierte Beschriftung an. Verfolgen Sie verschiedene Versionen, und sobald Ihr Datensatz bereit ist, teilen Sie ihn einfach mit einem Klick zur Beschriftung.
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