Keymakr ist nicht die einzige Option für Datenkennzeichnungssoftware. Entdecken Sie andere konkurrierende Optionen und Alternativen. Datenkennzeichnungssoftware ist eine weit verbreitete Technologie, und viele Menschen suchen nach produktiv, anspruchsvoll-Softwarelösungen mit automatisches routing der beschriftung. Andere wichtige Faktoren, die bei der Recherche von Alternativen zu Keymakr zu berücksichtigen sind, beinhalten projects und customer service. Die beste Gesamtalternative zu Keymakr ist SuperAnnotate. Andere ähnliche Apps wie Keymakr sind Prolific, V7 Darwin, Dataloop, und Roboflow. Keymakr Alternativen finden Sie in Datenkennzeichnungssoftware, aber sie könnten auch in Benutzerforschungswerkzeuge oder Bildverarbeitungssoftware sein.
SuperAnnotate ist die führende Plattform zum Erstellen, Feinabstimmen, Iterieren und Verwalten Ihrer KI-Modelle schneller mit den hochwertigsten Trainingsdaten.
Wir helfen, einen höheren Standard der Online-Forschung zu ermöglichen. Führen Sie Forschung mit über 130.000 geprüften Teilnehmern durch und gewinnen Sie verlässliche Einblicke.
V7 Darwin ist eine Datenbeschriftungsplattform, die von KI-Entwicklern genutzt wird, die spezialisierte Computer-Vision-Modelle trainieren müssen. Sie unterstützt verschiedene Datentypen, einschließlich Bilder, Videos und medizinische Bildformate wie DICOM oder WSI. Die Plattform bietet KI-unterstützte Beschriftung, Datenmanagement und Workflow-Orchestrierungstools, um Unternehmen, Kliniken und Forschungslabors bei der Erstellung hochwertiger Trainingsdaten für den Aufbau anspruchsvoller KI-Lösungen zu unterstützen. Sie ist besonders nützlich für die Verwaltung komplexer Überprüfungsprozesse und die Echtzeit-Zusammenarbeit zwischen mehreren Teams von Annotatoren, Ingenieuren und Fachexperten. V7 Darwin integriert sich mit beliebten ML-Frameworks und Infrastrukturen und hält hohe Sicherheits- und Compliance-Standards (SOC 2, HIPAA) ein, was es für Branchen wie Gesundheitswesen, Einzelhandel, Sicherheit und Fertigung geeignet macht.
Extrahieren, transformieren, laden für Computer Vision. Ihre Datensätze in jedem Format. Ausgewogen, beschriftet, versioniert.
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.
Das Zentrum der Technologie von Clarifai ist eine leistungsstarke Deep-Learning-API, auf der eine neue Generation intelligenter Anwendungen aufgebaut wird. Sie ermöglicht es Clarifai, alltägliche Probleme mit High-Tech-Lösungen zu bekämpfen, indem sie die leistungsstärksten maschinellen Lernsysteme auf neue und innovative Weise für alle bereitstellt.
Die heutige Herausforderung beim Training von maschinellen Lernmodellen besteht nicht darin, die Daten selbst zu erhalten, sondern saubere, gekennzeichnete Daten zu erhalten, um eine "Garbage in, Garbage out"-Schleife zu vermeiden. Während die aktuelle digitale Transformation durch KI von maschinellen Lernmodellen angetrieben wird, wird dieser Prozess der Datenannotation entscheidend. Kili Technology dient als Trainingsdatenlösung, um die Datenannotation für Bild-, Video- und Textdaten für verschiedene Computer Vision- und NLP-Aufgaben mit einem robusten Werkzeug zur Verwaltung der Datenqualität und zur Vereinfachung der Zusammenarbeit zu erleichtern.
Eine vollständige Trainingsdatenplattform für KI.
Datature ist eine hochmoderne MLOps-Plattform, die Deep-Learning-Fähigkeiten für Gesundheits-, Medizin- und Fertigungsunternehmen optimiert. Nexus vereinfacht komplexe Aufgaben mit fortschrittlichen Auto-Labeling- und Team-Kollaborationstools, die die Datenannotationszeit um beeindruckende 90 % reduzieren. Die Plattform bietet cloudbasiertes Modelltraining und KI-gestützte Auto-Segmentierungstools für die Datenkennzeichnung. Mit einer anpassbaren visuellen Schnittstelle und optimierten Annotations-Workflows (Überprüfungen, Konsens) bietet Nexus ein leistungsstarkes Erlebnis für Teams, die wirkungsvolle Vision-Modelle entwickeln und pflegen.