Wir haben Dataturks verwendet, um Trainingsdaten schnell für NLP- und Computer-Vision-Modelle zu taggen. Die Plattform ist großartig und ermöglicht es uns, größere Datenmengen viel schneller zu taggen. Unsere Tagging-Geschwindigkeit ist etwa 5-mal so hoch wie früher. Es ist auch viel schneller, Projekte einzurichten, verglichen mit den Systemen, die wir zuvor verwendet haben, und wir haben enorme Verbesserungen in Präzision/Rückruf in unserem Modell gesehen, dank der Trainingsdaten und der Feedback-Schleife, die wir jetzt haben. Einige der Hauptgründe, warum wir Dataturks nach dem Ausprobieren ihrer Plattform und mehrerer anderer verwendet haben: -- Einfachheit der anfänglichen Einrichtung und für jedes neue Datenset -- Einige Funktionen, die es den Taggern wirklich einfach machen, wie Tastenkombinationen -- API, die sich leicht in unseren Workflow integrieren lässt -- Sehr intuitives Tool - Ich bin nicht technisch versiert, aber ich kann jedes Projekt konfigurieren und fast alle Anforderungen selbst einrichten. -- Hat etwa 5 Minuten gedauert, um zu starten - andere, die wir ausprobiert haben, haben viel länger gebraucht, um eingerichtet zu werden.

Ich habe es wirklich genossen, Dataturks zum Labeln zu verwenden. Es ist sehr einfach zu bedienen und bietet eine breite Palette von Labeling-Optionen. Ich finde es auch sehr sicher, da sie die Möglichkeit bieten, die App auf der Infrastruktur des Kunden auszuführen. Insgesamt ein großartiges Produkt!