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Logiciel d'étiquetage de données
Kili
SuperAnnotate
Kili-vs-SuperAnnotate

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Optimisé pour une réponse rapide

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Note

(52)4.7 sur 5

(284)4.9 sur 5

Segments de marché

Marché intermédiaire (40.0% des avis)

Petite entreprise (60.8% des avis)

Pros & Cons

Étiquetage des données (1) Étiquetage des données (1) Fonctionnalités limitées (1) Fonctionnalités manquantes (1)

Facilité d'utilisation (95) Interface utilisateur (60) Problèmes de performance (21) Performance lente (19)

Prix d'entrée de gamme

Essai gratuit 200 Assets

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Kili

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SuperAnnotate

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Petite entreprise (60.8% des avis)

Pros & Cons

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Résumé

Résumé généré par IA

Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.

Les critiques de G2 rapportent que SuperAnnotate excelle en matière de satisfaction des utilisateurs, affichant un score global nettement supérieur à celui de Kili. Les utilisateurs apprécient les outils d'automatisation alimentés par l'IA de la plateforme, tels que le polygone intelligent et l'auto-annotation, qui simplifient le processus d'étiquetage des données et réduisent l'effort manuel.
Selon des avis vérifiés, le support client de SuperAnnotate est souvent mis en avant comme exceptionnel, les utilisateurs notant des réponses rapides et une résolution efficace des problèmes. Un utilisateur a mentionné avoir reçu une assistance immédiate lors de problèmes de connexion, illustrant l'engagement de la plateforme envers l'expérience utilisateur.
Les utilisateurs disent que Kili offre une interface conviviale qui est simple et pratique pour les étiqueteurs. Les critiques apprécient l'ensemble riche de fonctionnalités de la plateforme et la facilité d'intégration dans les flux de travail existants, en faisant un choix solide pour les équipes à la recherche d'une solution d'étiquetage interactive.
Les critiques mentionnent que bien que SuperAnnotate se concentre fortement sur les petites entreprises, Kili est plus adapté aux entreprises de taille moyenne. Cette distinction peut influencer la plateforme qui convient le mieux aux besoins organisationnels spécifiques, en fonction de la taille et de l'échelle de l'entreprise.
Selon les retours récents des utilisateurs, la facilité d'installation et d'administration de SuperAnnotate est une caractéristique remarquable, les utilisateurs rapportant une expérience d'intégration fluide. En revanche, le processus d'installation de Kili a été décrit comme plus difficile, ce qui pourrait impacter les équipes cherchant un démarrage rapide.
Les critiques de G2 soulignent que bien que les deux plateformes fournissent un support de qualité, l'expérience globale de support de SuperAnnotate est légèrement mieux notée. Les utilisateurs ont noté que l'équipe de support dédiée de Kili est réactive, mais l'approche proactive de SuperAnnotate en matière de service client conduit souvent à des résolutions plus rapides.

Kili 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 Kili.
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 Kili à SuperAnnotate.

Tarification

Prix d'entrée de gamme

Kili

Free Trial

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Testez notre plateforme pour vos cas d'utilisation, aucune carte de crédit requise.

Interfaces de marquage d'images, vidéos, textes, PDF, grandes images et textes enrichis
200 Actifs
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SuperAnnotate

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Éditeur multimodal entièrement personnalisable
Éditeurs d'images, de vidéos, de textes et d'audio
Curation et exploration de données

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Essai gratuit

Kili

Essai gratuit disponible

SuperAnnotate

Essai gratuit disponible

Évaluations

Répond aux exigences

9.1

9.6

161

Facilité d’utilisation

8.8

9.6

168

Facilité d’installation

8.3

9.5

126

Facilité d’administration

9.3

9.6

Qualité du service client

9.5

9.6

159

the product a-t-il été un bon partenaire commercial?

8.7

9.7

Orientation du produit (% positif)

10.0

9.7

147

Fonctionnalités

Plateformes MLOpsMasquer 22 fonctionnalitésAfficher 22 fonctionnalités

Pas assez de données

9.4

déploiement

Flexibilité linguistique

Pas assez de données disponibles

9.7(gagné par défaut)

Flexibilité du cadre

Pas assez de données disponibles

9.3(gagné par défaut)

Gestion des versions

Pas assez de données disponibles

9.3(gagné par défaut)

Facilité de déploiement

Pas assez de données disponibles

9.6(gagné par défaut)

Évolutivité

Pas assez de données disponibles

9.5(gagné par défaut)

déploiement

Flexibilité linguistique

Pas assez de données disponibles

9.4(gagné par défaut)

Flexibilité du cadre

Pas assez de données disponibles

9.6(gagné par défaut)

Gestion des versions

Pas assez de données disponibles

9.4(gagné par défaut)

Facilité de déploiement

Pas assez de données disponibles

9.4(gagné par défaut)

Évolutivité

Pas assez de données disponibles

9.4(gagné par défaut)

management

Catalogage

Pas assez de données disponibles

9.3(gagné par défaut)

Surveillance

Pas assez de données disponibles

9.0(gagné par défaut)

Gouvernant

Pas assez de données disponibles

9.3(gagné par défaut)

Registre des modèles

Pas assez de données disponibles

9.6(gagné par défaut)

Opérations

Métriques

Pas assez de données disponibles

9.3(gagné par défaut)

Gestion de l’infrastructure

Pas assez de données disponibles

9.3(gagné par défaut)

Collaboration

Pas assez de données disponibles

9.4(gagné par défaut)

management

Catalogage

Pas assez de données disponibles

9.6(gagné par défaut)

Surveillance

Pas assez de données disponibles

9.4(gagné par défaut)

Gouvernant

Pas assez de données disponibles

9.4(gagné par défaut)

IA générative

Génération de texte

Pas assez de données disponibles

9.2(gagné par défaut)

Résumé du texte

Pas assez de données disponibles

9.0(gagné par défaut)

Plateformes de science des données et d'apprentissage automatiqueMasquer 25 fonctionnalitésAfficher 25 fonctionnalités

Pas assez de données

Système

Ingestion de données et querelles

Pas assez de données disponibles

Développement de modèles

Prise en charge linguistique

Pas assez de données disponibles

Glissez et déposez

Pas assez de données disponibles

Algorithmes prédéfinis

Pas assez de données disponibles

Formation sur modèle

Pas assez de données disponibles

Développement de modèles

Ingénierie des fonctionnalités

Pas assez de données disponibles

Services d’apprentissage automatique/profond

Vision par ordinateur

Pas assez de données disponibles

Traitement du langage naturel

Pas assez de données disponibles

Génération de langage naturel

Pas assez de données disponibles

Réseaux de neurones artificiels

Pas assez de données disponibles

Services d’apprentissage automatique/profond

Compréhension du langage naturel

Pas assez de données disponibles

Apprentissage profond

Pas assez de données disponibles

déploiement

Service géré

Pas assez de données disponibles

Application

Pas assez de données disponibles

Évolutivité

Pas assez de données disponibles

IA générative

Génération de texte

Pas assez de données disponibles

Résumé du texte

Pas assez de données disponibles

Synthèse de texte en image

Pas assez de données disponibles

Agentic AI - Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique

Exécution autonome des tâches

Pas assez de données disponibles

Planification en plusieurs étapes

Pas assez de données disponibles

Intégration inter-systèmes

Pas assez de données disponibles

Apprentissage adaptatif

Pas assez de données disponibles

Interaction en Langage Naturel

Pas assez de données disponibles

Assistance proactive

Pas assez de données disponibles

Prise de décision

Pas assez de données disponibles

Étiquetage des donnéesMasquer 15 fonctionnalitésAfficher 15 fonctionnalités

9.0

9.4

138

Qualité

Qualité de l’étiqueteuse

9.2

9.6(gagné par 0.4)

Qualité des tâches

9.1

9.6(gagné par 0.5)

104

Qualité des données

9.1

9.6(gagné par 0.5)

Humain dans la boucle

9.1

9.7(gagné par 0.6)

Automatisation

Pré-étiquetage Machine Learning

9.0

9.3(gagné par 0.3)

Routage automatique de l’étiquetage

8.9

9.5(gagné par 0.6)

Annotation d’image

Segmentation d’image

9.1

9.3(gagné par 0.2)

Détection d’objets

9.2

9.4(gagné par 0.2)

Suivi des objets

8.7

9.3(gagné par 0.6)

Types de données

9.2

9.5(gagné par 0.3)

Annotation en langage naturel

Reconnaissance d’entité nommée

9.0

9.4(gagné par 0.4)

Détection des sentiments

8.9

9.3(gagné par 0.4)

Ocr

9.0

9.6(gagné par 0.6)

Annotation vocale

Transcription

8.8

9.3(gagné par 0.5)

Reconnaissance des émotions

8.6

9.1(gagné par 0.5)

Reconnaissance d'imageMasquer 14 fonctionnalitésAfficher 14 fonctionnalités

Pas assez de données

Type de reconnaissance

Détection des émotions

Pas assez de données disponibles

Détection d’objets

Pas assez de données disponibles

Détection de texte

Pas assez de données disponibles

Analyse de mouvement

Pas assez de données disponibles

Reconstitution de scène

Pas assez de données disponibles

Détection de logo

Pas assez de données disponibles

Détection de contenu explicite

Pas assez de données disponibles

Détection vidéo

Pas assez de données disponibles

Reconnaissance faciale

Analyse faciale

Pas assez de données disponibles

Comparaison des visages

Pas assez de données disponibles

Étiquetage

Formation sur modèle

Pas assez de données disponibles

Cadres englobants

Pas assez de données disponibles

Détection d’image personnalisée

Pas assez de données disponibles

déploiement

Intégrations

Pas assez de données disponibles

Outils d'apprentissage actifMasquer 15 fonctionnalitésAfficher 15 fonctionnalités

Pas assez de données

Entraînement et optimisation des modèles - Outils d’apprentissage actif

Modéliser l’efficacité de l’entraînement

Pas assez de données disponibles

Réentraînement automatisé des modèles

Pas assez de données disponibles

Mise en œuvre d’un processus d’apprentissage actif

Pas assez de données disponibles

Création d’une boucle d’entraînement itérative

Pas assez de données disponibles

Découverte de cas limites

Pas assez de données disponibles

Gestion et annotation des données - Outils d’apprentissage actif

Triage intelligent des données

Pas assez de données disponibles

Amélioration du flux de travail d’étiquetage des données

Pas assez de données disponibles

Identification des erreurs et des valeurs aberrantes

Pas assez de données disponibles

Optimisation de la sélection des données

Pas assez de données disponibles

Des informations exploitables pour la qualité des données

Pas assez de données disponibles

Performances et analyse des modèles - Outils d’apprentissage actif

Informations sur les performances des modèles

Pas assez de données disponibles

Amélioration rentable du modèle

Pas assez de données disponibles

Intégration de cas limites

Pas assez de données disponibles

Réglage fin de la précision du modèle

Pas assez de données disponibles

Analyse des valeurs aberrantes d’étiquettes

Pas assez de données disponibles

Apprentissage automatiqueMasquer 4 fonctionnalitésAfficher 4 fonctionnalités

Pas assez de données

Intégration - Apprentissage automatique

Intégration

Pas assez de données disponibles

Apprentissage - Apprentissage automatique

Données d'entraînement

Pas assez de données disponibles

Idées exploitables

Pas assez de données disponibles

Algorithme

Pas assez de données disponibles

Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)Masquer 15 fonctionnalitésAfficher 15 fonctionnalités

Pas assez de données

9.6

Ingénierie des invites - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)

Outils d'optimisation de l'invite

Pas assez de données disponibles

9.7(gagné par défaut)

Bibliothèque de modèles

Pas assez de données disponibles

9.7(gagné par défaut)

Optimisation de l'inférence - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)

Support de traitement par lots

Pas assez de données disponibles

9.5(gagné par défaut)

Jardin de Modèles - Opérationnalisation des Grands Modèles de Langage (LLMOps)

Tableau de comparaison des modèles

Pas assez de données disponibles

9.7(gagné par défaut)

Formation personnalisée - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)

Interface de réglage fin

Pas assez de données disponibles

9.6(gagné par défaut)

Développement d'applications - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)

Intégrations SDK et API

Pas assez de données disponibles

9.5(gagné par défaut)

Déploiement de modèle - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)

Déploiement en un clic

Pas assez de données disponibles

9.6(gagné par défaut)

Gestion de l'évolutivité

Pas assez de données disponibles

9.4(gagné par défaut)

Garde-fous - Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)

Règles de modération de contenu

Pas assez de données disponibles

9.6(gagné par défaut)

Vérificateur de Conformité des Politiques

Pas assez de données disponibles

9.7(gagné par défaut)

Surveillance du modèle - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)

Alertes de détection de dérive

Pas assez de données disponibles

9.6(gagné par défaut)

Mesures de performance en temps réel

Pas assez de données disponibles

9.6(gagné par défaut)

Sécurité - Opérationnalisation des Modèles de Langage à Grande Échelle (LLMOps)

Outils de chiffrement des données

Pas assez de données disponibles

9.6(gagné par défaut)

Gestion du contrôle d'accès

Pas assez de données disponibles

9.5(gagné par défaut)

Passerelles et routeurs - Opérationnalisation des modèles de langage à grande échelle (LLMOps)

Optimisation du routage des demandes

Pas assez de données disponibles

9.5(gagné par défaut)

Catégories

Catégories partagées

Kili

SuperAnnotate

KilietSuperAnnotate est catégorisé comme Étiquetage des donnéesetPlateformes MLOps

Catégories uniques

Kili est catégorisé comme Reconnaissance d'imageetPlateformes de science des données et d'apprentissage automatiqueetApprentissage automatique

SuperAnnotate est catégorisé comme Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)etOutils d'apprentissage actif

Avis

Taille de l'entreprise des évaluateurs

Kili

Petite entreprise(50 employés ou moins)

37.8%

Marché intermédiaire(51-1000 employés)

40.0%

Entreprise(> 1000 employés)

22.2%

SuperAnnotate

Petite entreprise(50 employés ou moins)

60.8%

Marché intermédiaire(51-1000 employés)

29.7%

Entreprise(> 1000 employés)

9.5%

Petite entreprise

(50 employés ou moins)

37.8%

60.8%

Marché intermédiaire

(51-1000 employés)

40.0%

29.7%

Entreprise

(> 1000 employés)

22.2%

9.5%

Industrie des évaluateurs

Kili

Technologies et services d’information

42.2%

Logiciels informatiques

15.6%

Recherche

4.4%

Marketing et publicité

4.4%

Services environnementaux

4.4%

Autre

28.9%

SuperAnnotate

Technologies et services d’information

24.9%

Logiciels informatiques

15.3%

Recherche

5.3%

enseignement

4.3%

Pratique médicale

3.8%

Autre

46.4%

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What is your experience with SuperAnnotate for data annotation, and what would you like to see improved?

1 commentaire

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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