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G2-Bewertungen sind authentisch und verifiziert.
Hier die Erklärung wie dies gewährleistet ist.
Wir bemühen uns, unsere Bewertungen authentisch zu halten.
G2-Bewertungen sind ein wichtiger Bestandteil des Kaufprozesses, und wir verstehen den Wert, den sie sowohl unseren Kunden als auch Käufern bieten. Um sicherzustellen, dass der Wert erhalten bleibt, ist es wichtig sicherzustellen, dass Bewertungen authentisch und vertrauenswürdig sind. Aus diesem Grund verlangt G2 verifizierte Methoden zum Verfassen einer Bewertung und überprüft die Identität des Bewerters, bevor sie genehmigt wird. G2 überprüft die Identität der Bewerter mit unserem Moderationsprozess, der unauthentische Bewertungen verhindert, und wir bemühen uns, Bewertungen auf verantwortungsbewusste und ethische Weise zu sammeln.
Es gibt nicht genügend Bewertungen für LooprIQ Inspect, damit G2 Kaufeinblicke geben kann. Hier sind einige Alternativen mit mehr Bewertungen:
1
Roboflow
4.7
(111)
Extrahieren, transformieren, laden für Computer Vision. Ihre Datensätze in jedem Format. Ausgewogen, beschriftet, versioniert.
2
Dataloop
4.4
(90)
Eine End-to-End-Cloud-basierte Annotationsplattform mit eingebetteten Werkzeugen und Automatisierungen zur effizienteren Erstellung hochwertiger Datensätze.
3
Claude
4.4
(89)
Claude, von Anthropic, ist eine Familie fortschrittlicher KI-Assistenten und großer Sprachmodelle (LLMs), die für sichere, hilfreiche und natürliche Konversationen entwickelt wurden. Sie zeichnen sich bei Aufgaben wie Schreiben, Programmieren, Zusammenfassen, Argumentieren und Datenanalyse aus und bieten Funktionen wie Multimodalität (Text-, Bild-, Audioeingabe) und große Kontextfenster zur Bearbeitung komplexer Dokumente. All dies wird von Anthropics Prinzipien der konstitutionellen KI für ethisches Verhalten geleitet.
4
Google Cloud Vision API
4.4
(83)
Google Cloud Vision API ermöglicht es Entwicklern, den Inhalt eines Bildes zu verstehen, indem leistungsstarke maschinelle Lernmodelle in einer benutzerfreundlichen REST-API gekapselt werden. Mit unserer API können Entwickler schnell Anwendungen erstellen, die Bilder in Tausende von Kategorien klassifizieren können (z. B. "Segelboot", "Löwe", "Eiffelturm"), einzelne Objekte und Gesichter in Bildern erkennen, Metadaten für Bildkataloge erstellen, anstößige Inhalte moderieren, neue Marketing-Szenarien durch Bildsentimentanalyse ermöglichen und mehr.
5
Syte
4.6
(76)
wie unsere Lösungen Einzelhändlern helfen, die Kundenbindung zu erhöhen und die Konversionsraten und den Umsatz zu steigern.
6
GoSpotCheck by FORM
4.7
(70)
GoSpotCheck by FORM's End-to-End-Plattform besteht aus 3 Teilen: einem Admin-Dashboard für die Aufgabenstellung und -verteilung für Projekt-/Programmmanager, einer mobilen App zur Aufgabenbearbeitung für Frontline-Teams und Reporting-Dashboards zur Verbesserung der Sichtbarkeit und Entscheidungsfindung für Führungskräfte. Zu den erweiterten Funktionen von GoSpotCheck by FORM gehören PhotoWorks-Fotoberichterstattung, Insights Business Intelligence-Berichterstattung, unterstützt von Looker, integrierte Bilderkennung und maschinelles Lernen für Merchandising-Audits, eine offene API und eine Vielzahl von Integrationen, einschließlich eines Salesforce-Synchronisierungspakets.
7
Clarifai
4.3
(65)
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.
8
Encord
4.8
(63)
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.
9
Vue.ai
4.6
(51)
1. Automatisierte Katalogverwaltung
2. Automatisierte Bildmoderation (für Marktplätze)
3. Automatisierte On-Model-Bilder
4. KI-gestütztes Styling und Outfit-Zusammenstellung
5. KI-gestützte dynamische 1:1-Personalisierung
6. Personalisierte Einkaufsreisen
10
Kili
4.7
(48)
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.
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