Bounding Boxes for Machine Learning and Computer Vision Datasets no es la única opción para Software de etiquetado de datos. Explora otras opciones y alternativas competidoras. Otros factores importantes a considerar al investigar alternativas a Bounding Boxes for Machine Learning and Computer Vision Datasets incluyen facilidad de uso y fiabilidad. La mejor alternativa general a Bounding Boxes for Machine Learning and Computer Vision Datasets es Prolific. Otras aplicaciones similares a Bounding Boxes for Machine Learning and Computer Vision Datasets son SuperAnnotate, Roboflow, Dataloop, y Clarifai. Se pueden encontrar Bounding Boxes for Machine Learning and Computer Vision Datasets alternativas en Software de etiquetado de datos pero también pueden estar en Herramientas de investigación de usuarios o en Software de reconocimiento de imágenes.
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SuperAnnotate es la plataforma líder para construir, ajustar, iterar y gestionar tus modelos de IA más rápido con los datos de entrenamiento de la más alta calidad.
Extraer, transformar, cargar para visión por computadora. Tus conjuntos de datos en cada formato. Equilibrados, etiquetados, versionados.
El núcleo de la tecnología de Clarifai es una API de aprendizaje profundo de alto rendimiento sobre la cual se está construyendo una nueva generación de aplicaciones inteligentes. Permite a Clarifai combatir problemas cotidianos con soluciones de alta tecnología al proporcionar los sistemas de aprendizaje automático más poderosos a todos de maneras nuevas e innovadoras.
Los equipos de aprendizaje automático y operaciones de datos de todos los tamaños utilizan las aplicaciones colaborativas, las funciones de automatización y las API de Encord para anotar, gestionar y evaluar sus conjuntos de datos para la visión por computadora.
V7 Darwin es una plataforma de etiquetado de datos utilizada por desarrolladores de IA que necesitan entrenar modelos especializados de visión por computadora. Soporta diversos tipos de datos, incluyendo imágenes, videos y formatos de imágenes médicas como DICOM o WSI. La plataforma ofrece etiquetado asistido por IA, gestión de datos y herramientas de orquestación de flujos de trabajo para ayudar a empresas, clínicas y laboratorios de investigación a crear datos de entrenamiento de alta calidad para construir soluciones de IA sofisticadas. Es especialmente útil para gestionar procesos de revisión complejos y la colaboración en tiempo real entre múltiples equipos de anotadores, ingenieros y expertos en la materia. V7 Darwin se integra con marcos de ML populares e infraestructura y mantiene altos estándares de seguridad y cumplimiento (SOC 2, HIPAA), lo que lo hace adecuado para industrias como la salud, el comercio minorista, la seguridad y la manufactura.
El desafío de hoy para entrenar modelos de aprendizaje automático no es obtener los datos en sí, sino obtener los datos etiquetados limpios, para evitar tener un ciclo de "basura entra, basura sale". Mientras que la transformación digital actual por IA está impulsada por modelos de aprendizaje automático, este proceso de anotación de datos se vuelve crítico. Kili Technology sirve como la solución de datos de entrenamiento para facilitar la anotación de datos para imágenes, videos y texto para varias tareas de Visión por Computadora y PLN con una herramienta robusta para gestionar la calidad de los datos y simplificar la colaboración.
Una plataforma completa de datos de entrenamiento para IA.
Nos especializamos en la anotación de imágenes y videos y en la creación de datos consistentes y de alta calidad para sus modelos de aprendizaje automático. Creamos datos de calidad superior respaldados por un excelente servicio al cliente. Trabajamos con usted para encontrar la mejor estrategia para su proyecto. Al combinar herramientas avanzadas con anotadores profesionales internos, garantizamos resultados increíbles. Creemos que cualquier Inteligencia Artificial solo puede desempeñarse tan bien como los datos de entrenamiento que se utilizan para crearla, y eso siempre comienza con un toque humano. Hecha correctamente, la anotación de datos tiene un potencial ilimitado.