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Encord
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Segments de marché
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Pros & Cons
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En savoir plus sur EncordSegments.ai
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Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les utilisateurs rapportent qu'Encord excelle en Qualité de l'étiqueteur avec un score de 9,5, tandis que Segments.ai est à la traîne avec 8,8. Les critiques mentionnent que les outils d'étiquetage d'Encord sont intuitifs et produisent des annotations de haute qualité, ce qui en fait un choix privilégié pour les équipes axées sur la précision.
- Les critiques mentionnent que la Qualité du support d'Encord est exceptionnelle, avec un score parfait de 10,0, comparé au 9,2 de Segments.ai. Les utilisateurs sur G2 apprécient la réactivité et l'utilité de l'équipe de support d'Encord, ce qui améliore considérablement l'expérience utilisateur.
- Les utilisateurs de G2 soulignent qu'Encord offre une Efficacité de l'entraînement du modèle supérieure avec un score de 9,7, tandis que la performance de Segments.ai dans ce domaine est moins impressionnante. Les utilisateurs rapportent que les fonctionnalités de réentraînement automatique des modèles d'Encord simplifient le flux de travail, facilitant ainsi le maintien d'une haute performance des modèles.
- Les utilisateurs disent que la fonctionnalité Human-in-the-Loop d'Encord est notée à 9,8, nettement plus élevée que le 8,1 de Segments.ai. Les critiques mentionnent que cette fonctionnalité permet une meilleure supervision et un meilleur contrôle de la qualité pendant le processus d'annotation, ce qui est crucial pour les projets complexes.
- Les critiques mentionnent que le score de Qualité des données d'Encord de 9,6 est une caractéristique remarquable, tandis que le score de 8,6 de Segments.ai indique un potentiel d'amélioration. Les utilisateurs apprécient les outils de gestion de données robustes d'Encord qui garantissent des ensembles de données de haute qualité pour l'entraînement des modèles.
- Les utilisateurs sur G2 rapportent que les capacités d'Automatisation d'Encord, en particulier dans le Pré-étiquetage par apprentissage automatique, obtiennent un score de 9,7, comparé au 8,1 de Segments.ai. Les critiques disent que cette automatisation réduit considérablement le temps passé sur l'étiquetage manuel, faisant d'Encord un choix plus efficace pour les équipes avec de grands ensembles de données.
Encord vs Segments.ai
- Les évaluateurs ont estimé que Encord répond mieux aux besoins de leur entreprise que Segments.ai.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que Encord est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de Segments.ai à Encord.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
Encord
Simple and scalable pricing
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Avec notre tarification simple et évolutive, vous ne payez que par utilisateur.
Pas besoin de suivre les heures d'annotation, la consommation d'étiquettes ou l'utilisation des données.
- Outil d'étiquetage pour la vision par ordinateur
- Étiquetage assisté par modèle utilisant vos propres modèles ou nos micro-modèles propriétaires
- Suivi et interpolation automatisés des objets
Segments.ai
Free trial
Essai gratuit
Par an
- Sièges illimités
- Accès API et SDK
- Interfaces d'images, de nuages de points et de séquences illimitées
Essai gratuit
Encord
Essai gratuit disponible
Segments.ai
Essai gratuit disponible
Évaluations
Répond aux exigences
9.3
47
9.0
21
Facilité d’utilisation
9.5
48
8.6
21
Facilité d’installation
8.3
12
9.2
8
Facilité d’administration
7.7
11
Pas assez de données
Qualité du service client
9.9
46
9.2
18
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
9.4
11
Pas assez de données
Orientation du produit (% positif)
9.8
47
10.0
20
Fonctionnalités
déploiement
9.4
6
Pas assez de données disponibles
9.5
7
Pas assez de données disponibles
9.8
7
Pas assez de données disponibles
9.8
8
Pas assez de données disponibles
9.8
8
Pas assez de données disponibles
déploiement
10.0
6
Pas assez de données disponibles
9.5
7
Pas assez de données disponibles
9.5
7
Pas assez de données disponibles
9.6
8
Pas assez de données disponibles
10.0
8
Pas assez de données disponibles
management
9.8
7
Pas assez de données disponibles
9.8
8
Pas assez de données disponibles
10.0
6
Pas assez de données disponibles
9.8
8
Pas assez de données disponibles
Opérations
10.0
6
Pas assez de données disponibles
9.7
6
Pas assez de données disponibles
10.0
9
Pas assez de données disponibles
management
10.0
7
Pas assez de données disponibles
10.0
8
Pas assez de données disponibles
9.8
7
Pas assez de données disponibles
IA générative
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Plateformes de science des données et d'apprentissage automatiqueMasquer 25 fonctionnalitésAfficher 25 fonctionnalités
9.7
7
Pas assez de données
Système
9.0
5
Pas assez de données disponibles
Développement de modèles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
9.7
6
Pas assez de données disponibles
10.0
5
Pas assez de données disponibles
9.7
6
Pas assez de données disponibles
Développement de modèles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Services d’apprentissage automatique/profond
9.5
7
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
9.7
5
Pas assez de données disponibles
Services d’apprentissage automatique/profond
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
9.7
5
Pas assez de données disponibles
déploiement
10.0
7
Pas assez de données disponibles
9.8
7
Pas assez de données disponibles
9.5
7
Pas assez de données disponibles
IA générative
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Agentic AI - Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Qualité
9.4
32
8.9
15
9.8
31
8.7
14
9.5
32
8.7
14
9.8
30
8.3
12
Automatisation
9.5
26
8.3
11
9.5
25
Fonction non disponible
Annotation d’image
9.6
31
9.1
15
9.3
28
8.3
14
9.2
24
8.0
11
9.7
25
8.0
11
Annotation en langage naturel
9.6
15
Fonction non disponible
9.7
15
7.3
10
9.6
17
Fonction non disponible
Annotation vocale
9.6
15
Fonction non disponible
9.5
14
Fonction non disponible
Type de reconnaissance
Pas assez de données disponibles
Fonction non disponible
Pas assez de données disponibles
8.7
5
Pas assez de données disponibles
7.7
5
Pas assez de données disponibles
7.7
5
Fonction non disponible
Fonction non disponible
Pas assez de données disponibles
Fonction non disponible
Pas assez de données disponibles
Fonction non disponible
Pas assez de données disponibles
8.0
5
Reconnaissance faciale
Pas assez de données disponibles
Fonction non disponible
Pas assez de données disponibles
Fonction non disponible
Étiquetage
Pas assez de données disponibles
8.7
5
Pas assez de données disponibles
8.3
5
Pas assez de données disponibles
8.7
5
déploiement
Pas assez de données disponibles
7.7
5
Outils d'apprentissage actifMasquer 15 fonctionnalitésAfficher 15 fonctionnalités
Pas assez de données
Pas assez de données
Entraînement et optimisation des modèles - Outils d’apprentissage actif
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Gestion et annotation des données - Outils d’apprentissage actif
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Performances et analyse des modèles - Outils d’apprentissage actif
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Apprentissage automatiqueMasquer 4 fonctionnalitésAfficher 4 fonctionnalités
Pas assez de données
Pas assez de données
Intégration - Apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Apprentissage - Apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Catégories
Catégories
Catégories partagées
EncordetSegments.ai est catégorisé comme Étiquetage des donnéesetPlateformes MLOpsetReconnaissance d'image
Catégories uniques
Encord est catégorisé comme Outils d'apprentissage actifetPlateformes de science des données et d'apprentissage automatiqueetApprentissage automatique
Segments.ai n'a aucune catégorie unique
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
Encord
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Segments.ai
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Petite entreprise
(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire
(51-1000 employés)
Entreprise
(> 1000 employés)
Industrie des évaluateurs
Logiciels informatiques
36.1%
Dispositifs médicaux
11.5%
Hôpital et soins de santé
11.5%
Aliments et boissons
9.8%
Technologies et services d’information
8.2%
Autre
23.0%
Recherche
33.3%
Logiciels informatiques
19.0%
Automobile
9.5%
Technologies et services d’information
4.8%
enseignement
4.8%
Autre
28.6%
Meilleures alternatives
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