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Label Studio Bewertungen & Produktdetails

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Preisgestaltung

Preise bereitgestellt von Label Studio.

Label Studio Starter Cloud

$149.00
12 Users Pro Monat

Enterprise

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Label Studio Medien

Label Studio Demo - Dashboards
Use the Label Studio Enterprise dashboards to help visualize your labeling progress across projects and resources.
Label Studio Demo - Chat Tag
Evaluate multi-turn LLM chat conversations,
Label Studio Demo - Multimodal Speech Recognition
Improve transcription accuracy—especially in noisy environments, overlapped speech, or accented speech.
Label Studio Demo - User roles and permissions
Set roles for users, restrict their permissions, delete and deactivate users, and view detailed logs of user actions.
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Label Studio-Bewertungen (2)

Bewertungen

Label Studio-Bewertungen (2)

3.5
1-Bewertungen
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G2-Bewertungen sind authentisch und verifiziert.
Hier die Erklärung wie dies gewährleistet ist.
Verifizierter Benutzer in Computersoftware
BC
Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter)
Weitere Optionen
"Die Etikettierungslösung, die einfach funktioniert!"
Was gefällt dir am besten Label Studio?

Hat maschinelles Lernen in das Produkt integriert und ein Dashboard, das das Vertrauen in die Vorhersage für das vorgeschlagene Label anzeigt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Label Studio?

Die Preisgestaltung ist eher hoch und da die Community-Edition nur 1 Anfrage pro Sekunde unterstützt, wird es Stunden dauern, mehr als 10.000 Objekte zu kennzeichnen, und das Vorhersagekontingent endet auch bei 5000. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Verifizierter Benutzer in Computersoftware
BC
Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)
Weitere Optionen
"Gut zum Kennzeichnen von Daten zur Erstellung von Unternehmensressourcen"
Was gefällt dir am besten Label Studio?

Minimiert die Zeit, die das Team normalerweise mit der Vorbereitung, Analyse und Kennzeichnung von Datensätzen verbringt. Bietet gute Sicherheit. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Label Studio?

Benötigt umfangreiche Dokumentation und es gibt sehr wenige Blogs zu diesem Thema.

Habe einige Herausforderungen bei der Verbindung mit einigen SSO-Anbietern erlebt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt nicht genügend Bewertungen für Label Studio, damit G2 Kaufeinblicke geben kann. Hier sind einige Alternativen mit mehr Bewertungen:

1
SuperAnnotate Logo
SuperAnnotate
4.9
(283)
SuperAnnotate ist die führende Plattform zum Erstellen, Feinabstimmen, Iterieren und Verwalten Ihrer KI-Modelle schneller mit den hochwertigsten Trainingsdaten.
2
Prolific Logo
Prolific
4.6
(237)
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.
3
Roboflow Logo
Roboflow
4.8
(142)
Extrahieren, transformieren, laden für Computer Vision. Ihre Datensätze in jedem Format. Ausgewogen, beschriftet, versioniert.
4
Dataloop Logo
Dataloop
4.4
(89)
Eine End-to-End-Cloud-basierte Annotationsplattform mit eingebetteten Werkzeugen und Automatisierungen zur effizienteren Erstellung hochwertiger Datensätze.
5
Clarifai Logo
Clarifai
4.3
(66)
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.
6
Encord Logo
Encord
4.8
(65)
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.
7
V7 Darwin Logo
V7 Darwin
4.7
(55)
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.
8
Kili Logo
Kili
4.7
(53)
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.
9
Labelbox Logo
Labelbox
4.5
(48)
Eine vollständige Trainingsdatenplattform für KI.
10
Keymakr Logo
Keymakr
4.8
(46)
Wir sind spezialisiert auf die Annotation von Bildern und Videos und erstellen konsistente, hochwertige Daten für Ihre maschinellen Lernmodelle. Wir erstellen Daten von überlegener Qualität, die durch exzellenten Kundenservice unterstützt werden. Wir arbeiten mit Ihnen zusammen, um die beste Strategie für Ihr Projekt zu finden. Durch die Kombination fortschrittlicher Werkzeuge mit internen professionellen Annotatoren garantieren wir unglaubliche Ergebnisse. Wir glauben, dass jede Künstliche Intelligenz nur so gut sein kann wie die Trainingsdaten, die zu ihrer Erstellung verwendet werden, und das beginnt immer mit einem menschlichen Touch. Richtig durchgeführt, hat die Datenannotation unbegrenztes Potenzial.
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