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Comparer Hive DataetSuperAnnotate 
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Hive Data
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Parcourir tous les plans tarifaires 3Résumé
Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les critiques de G2 rapportent que SuperAnnotate excelle dans l'expérience utilisateur, avec une interface conviviale qui simplifie les tâches d'étiquetage et d'annotation des données. Les utilisateurs apprécient la façon dont il garde les projets organisés et améliore la collaboration, en faisant un choix privilégié pour les projets d'apprentissage automatique et d'IA.
- Selon des avis vérifiés, Hive Data offre de solides capacités pour interroger et gérer les données, avec des fonctionnalités qui prennent en charge divers types de requêtes et la compatibilité avec des outils comme HDFS et HQL. Les utilisateurs soulignent son efficacité dans la construction de solutions d'IA, bien qu'il puisse ne pas être aussi intuitif que SuperAnnotate pour les tâches quotidiennes.
- Les utilisateurs disent que les outils d'assurance qualité intégrés de SuperAnnotate améliorent considérablement la précision des annotations, ce qui est crucial pour les projets impliquant des flux de travail de vision par ordinateur et de PNL. Cet accent mis sur la qualité aide les utilisateurs à se sentir plus confiants dans leurs résultats par rapport à Hive Data, qui manque de fonctionnalités dédiées similaires.
- Les critiques mentionnent que Hive Data a une performance solide dans la gestion des pipelines de données structurées et des modèles d'apprentissage automatique précis, en faisant un concurrent sérieux pour les utilisateurs axés sur la gestion des données. Cependant, il rencontre des défis en matière de satisfaction des utilisateurs, reflétés dans son score G2 inférieur par rapport à SuperAnnotate.
- Les critiques de G2 soulignent que SuperAnnotate dispose d'un système de support plus robuste, les utilisateurs notant la fiabilité de la plateforme et un service client utile. En revanche, le support de Hive Data est perçu comme moins réactif, ce qui peut affecter l'expérience utilisateur lors des phases critiques du projet.
- Selon des retours récents, SuperAnnotate a un volume plus élevé de critiques récentes, indiquant une base d'utilisateurs plus active et des améliorations continues. Cela contraste avec Hive Data, qui a reçu moins de critiques récemment, suggérant qu'il pourrait ne pas évoluer aussi rapidement pour répondre aux besoins des utilisateurs.
Hive Data vs SuperAnnotate
Lors de l'évaluation des deux solutions, les examinateurs ont trouvé SuperAnnotate plus facile à utiliser, à configurer et à administrer. Les examinateurs ont également préféré faire des affaires avec SuperAnnotate dans l'ensemble.
- Les évaluateurs ont estimé que SuperAnnotate répond mieux aux besoins de leur entreprise que Hive Data.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que SuperAnnotate est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de Hive Data à SuperAnnotate.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
Hive Data
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Pro
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Préparez-vous à faire évoluer vos projets d'IA les plus sophistiqués et vos besoins en MLOps
- Éditeur multimodal entièrement personnalisable
- Éditeurs d'images, de vidéos, de textes et d'audio
- Curation et exploration de données
Essai gratuit
Hive Data
Aucune information sur l'essai disponibleSuperAnnotate
Essai gratuit disponible
Évaluations
Répond aux exigences
8.1
9
9.6
130
Facilité d’utilisation
8.9
9
9.6
135
Facilité d’installation
8.7
5
9.6
94
Facilité d’administration
9.0
5
9.6
51
Qualité du service client
9.0
8
9.6
131
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
8.6
6
9.7
52
Orientation du produit (% positif)
10.0
7
9.6
116
Fonctionnalités
déploiement
Pas assez de données disponibles
9.8
10
Pas assez de données disponibles
9.2
11
Pas assez de données disponibles
9.3
9
Pas assez de données disponibles
9.7
10
Pas assez de données disponibles
9.5
10
déploiement
Pas assez de données disponibles
9.4
11
Pas assez de données disponibles
9.5
11
Pas assez de données disponibles
9.5
10
Pas assez de données disponibles
9.4
11
Pas assez de données disponibles
9.3
12
management
Pas assez de données disponibles
9.3
9
Pas assez de données disponibles
9.0
10
Pas assez de données disponibles
9.2
8
Pas assez de données disponibles
9.6
8
Opérations
Pas assez de données disponibles
9.3
9
Pas assez de données disponibles
9.2
8
Pas assez de données disponibles
9.2
8
management
Pas assez de données disponibles
9.6
8
Pas assez de données disponibles
9.4
8
Pas assez de données disponibles
9.3
7
IA générative
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Étiquetage des donnéesMasquer 15 fonctionnalitésAfficher 15 fonctionnalités
Pas assez de données
9.4
103
Qualité
Pas assez de données disponibles
9.7
82
Pas assez de données disponibles
9.6
89
Pas assez de données disponibles
9.6
80
Pas assez de données disponibles
9.7
80
Automatisation
Pas assez de données disponibles
9.3
63
Pas assez de données disponibles
9.5
51
Annotation d’image
Pas assez de données disponibles
9.4
75
Pas assez de données disponibles
9.4
71
Pas assez de données disponibles
9.3
63
Pas assez de données disponibles
9.5
65
Annotation en langage naturel
Pas assez de données disponibles
9.4
50
Pas assez de données disponibles
9.3
43
Pas assez de données disponibles
9.6
47
Annotation vocale
Pas assez de données disponibles
9.2
44
Pas assez de données disponibles
9.1
42
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
Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)Masquer 15 fonctionnalitésAfficher 15 fonctionnalités
Pas assez de données
9.5
17
Ingénierie des invites - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.7
16
Pas assez de données disponibles
9.7
15
Optimisation de l'inférence - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.5
13
Jardin de Modèles - Opérationnalisation des Grands Modèles de Langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.7
15
Formation personnalisée - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.6
16
Développement d'applications - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.4
15
Déploiement de modèle - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.6
12
Pas assez de données disponibles
9.4
14
Garde-fous - Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.6
16
Pas assez de données disponibles
9.7
15
Surveillance du modèle - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.5
14
Pas assez de données disponibles
9.6
13
Sécurité - Opérationnalisation des Modèles de Langage à Grande Échelle (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.6
12
Pas assez de données disponibles
9.5
13
Passerelles et routeurs - Opérationnalisation des modèles de langage à grande échelle (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.5
13
Catégories
Catégories
Catégories partagées
Hive DataetSuperAnnotate est catégorisé comme Étiquetage des données
Catégories uniques
Hive Data n'a aucune catégorie unique
SuperAnnotate est catégorisé comme Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)etPlateformes MLOpsetOutils d'apprentissage actif
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
Hive Data
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
SuperAnnotate
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
Technologies et services d’information
20.0%
Logiciels informatiques
20.0%
Télécommunications
10.0%
Conseil en gestion
10.0%
Hospitalité
10.0%
Autre
30.0%
Technologies et services d’information
24.4%
Logiciels informatiques
16.5%
Recherche
6.3%
enseignement
4.5%
Santé, bien-être et forme physique
3.4%
Autre
44.9%
Meilleures alternatives
Discussions
Hive Data n'a aucune discussion avec des réponses
What is SuperAnnotate?
1 commentaire
MM
SuperAnnotate est une plateforme complète pour annoter, versionner et gérer les données de vérité terrain pour votre IA.Lire la suite
What is your experience with SuperAnnotate for data annotation, and what would you like to see improved?
1 commentaire
ST
J'ai été invité à passer un test de compétences pour quelques projets avec Superannotate au cours de l'année écoulée, chacun aboutissant à une plateforme...Lire la suite
SuperAnnotate n'a plus de discussions avec des réponses
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