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Note

(47)4.5 sur 5

(172)4.9 sur 5

Segments de marché

Petite entreprise (46.8% des avis)

Petite entreprise (63.5% des avis)

Prix d'entrée de gamme

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Labelbox

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Résumé

Résumé généré par IA

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

Les utilisateurs rapportent que Labelbox excelle dans sa facilité d'installation avec un score de 9,0, ce qui le rend convivial pour les petites entreprises. En revanche, SuperAnnotate brille avec un score plus élevé de 9,6, indiquant un processus d'installation plus rationalisé que les utilisateurs trouvent encore plus intuitif.
Les critiques mentionnent que SuperAnnotate offre une qualité de support supérieure avec un score de 9,9, soulignant son service client réactif et ses ressources complètes. Labelbox, bien que toujours fort avec un score de 9,1, n'atteint pas le niveau de support que fournit SuperAnnotate.
Les utilisateurs de G2 indiquent que la qualité des données de SuperAnnotate est exceptionnelle, avec un score de 9,8, ce qui est attribué à ses fonctionnalités robustes de validation des données. Labelbox, avec un score de 9,3, est efficace mais manque de certains des outils avancés de qualité des données que propose SuperAnnotate.
Les utilisateurs sur G2 rapportent que les fonctionnalités d'automatisation de SuperAnnotate, en particulier dans le routage automatique de l'étiquetage (9,6), améliorent considérablement l'efficacité du flux de travail. Le score de 8,3 de Labelbox suggère qu'il peut nécessiter plus d'intervention manuelle, ce qui peut ralentir les processus.
Les critiques mentionnent que les capacités de segmentation d'image de SuperAnnotate sont notées à 9,7, fournissant des outils avancés pour une analyse d'image détaillée. Labelbox, avec un score de 8,9, offre des fonctionnalités de segmentation solides mais manque de la profondeur et de la précision que les utilisateurs de SuperAnnotate apprécient.
Les utilisateurs disent que l'efficacité de l'entraînement des modèles de SuperAnnotate est une caractéristique remarquable, permettant des itérations plus rapides et de meilleures perspectives de performance. Labelbox, bien qu'efficace, ne fournit pas le même niveau d'efficacité dans l'entraînement des modèles, ce qui peut impacter les délais des projets.

Labelbox 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 Labelbox.
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 SuperAnnotate à Labelbox.

Tarification

Prix d'entrée de gamme

Labelbox

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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

Labelbox

Essai gratuit disponible

SuperAnnotate

Essai gratuit disponible

Évaluations

Répond aux exigences

9.0

9.6

113

Facilité d’utilisation

9.0

9.6

118

Facilité d’installation

9.0

9.6

Facilité d’administration

9.0

9.6

Qualité du service client

9.0

9.7

115

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

8.7

9.7

Orientation du produit (% positif)

9.0

9.5

Fonctionnalités

Plateformes MLOpsMasquer 22 fonctionnalitésAfficher 22 fonctionnalités

Pas assez de données

9.4

déploiement

Flexibilité linguistique

Pas assez de données disponibles

9.8(gagné par défaut)

Flexibilité du cadre

Pas assez de données disponibles

9.2(gagné par défaut)

Gestion des versions

Pas assez de données disponibles

9.3(gagné par défaut)

Facilité de déploiement

Pas assez de données disponibles

9.7(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

9.5(gagné par défaut)

Gestion des versions

Pas assez de données disponibles

9.5(gagné par défaut)

Facilité de déploiement

Pas assez de données disponibles

9.4(gagné par défaut)

Évolutivité

Pas assez de données disponibles

9.3(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

9.2(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

9.2(gagné par défaut)

Collaboration

Pas assez de données disponibles

9.2(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

9.3(gagné par défaut)

IA générative

Génération de texte

Pas assez de données disponibles

Résumé du texte

Pas assez de données disponibles

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

8.6

9.4

Qualité

Qualité de l’étiqueteuse

9.1

9.7(gagné par 0.6)

Qualité des tâches

8.9

9.6(gagné par 0.7)

Qualité des données

9.1

9.7(gagné par 0.6)

Humain dans la boucle

8.6

9.7(gagné par 1.1)

Automatisation

Pré-étiquetage Machine Learning

8.5

9.3(gagné par 0.8)

Routage automatique de l’étiquetage

8.3

9.5(gagné par 1.2)

Annotation d’image

Segmentation d’image

8.7

9.3(gagné par 0.6)

Détection d’objets

8.5

9.4(gagné par 0.9)

Suivi des objets

8.7

9.3(gagné par 0.6)

Types de données

8.8

9.5(gagné par 0.7)

Annotation en langage naturel

Reconnaissance d’entité nommée

8.9

9.3(gagné par 0.4)

Détection des sentiments

8.3

9.2(gagné par 0.9)

Ocr

8.7

9.6(gagné par 0.9)

Annotation vocale

Transcription

8.3

9.2(gagné par 0.9)

Reconnaissance des émotions

7.8

9.0(gagné par 1.2)

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

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

Pas assez de données

9.5

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

Outils d'optimisation de l'invite

Pas assez de données disponibles

9.6(gagné par défaut)

Bibliothèque de modèles

Pas assez de données disponibles

9.6(gagné par défaut)

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

Support de traitement par lots

Pas assez de données disponibles

9.4(gagné par défaut)

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

Tableau de comparaison des modèles

Pas assez de données disponibles

9.6(gagné par défaut)

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

Interface de réglage fin

Pas assez de données disponibles

9.5(gagné par défaut)

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

Intégrations SDK et API

Pas assez de données disponibles

9.4(gagné par défaut)

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

Déploiement en un clic

Pas assez de données disponibles

9.5(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

9.5(gagné par défaut)

Vérificateur de Conformité des Politiques

Pas assez de données disponibles

9.6(gagné par défaut)

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

Alertes de détection de dérive

Pas assez de données disponibles

9.4(gagné par défaut)

Mesures de performance en temps réel

Pas assez de données disponibles

9.5(gagné par défaut)

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

Outils de chiffrement des données

Pas assez de données disponibles

9.5(gagné par défaut)

Gestion du contrôle d'accès

Pas assez de données disponibles

9.4(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

9.4(gagné par défaut)

Catégories

Catégories partagées

Labelbox

SuperAnnotate

LabelboxetSuperAnnotate est catégorisé comme Étiquetage des donnéesetPlateformes MLOps

Catégories uniques

Labelbox est catégorisé comme Outils d'apprentissage actifetPlateformes de science des données et d'apprentissage automatique

SuperAnnotate est catégorisé comme Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)

Avis

Taille de l'entreprise des évaluateurs

Labelbox

Petite entreprise(50 employés ou moins)

46.8%

Marché intermédiaire(51-1000 employés)

38.3%

Entreprise(> 1000 employés)

14.9%

SuperAnnotate

Petite entreprise(50 employés ou moins)

63.5%

Marché intermédiaire(51-1000 employés)

25.8%

Entreprise(> 1000 employés)

10.7%

Petite entreprise

(50 employés ou moins)

46.8%

63.5%

Marché intermédiaire

(51-1000 employés)

38.3%

25.8%

Entreprise

(> 1000 employés)

14.9%

10.7%

Industrie des évaluateurs

Labelbox

Logiciels informatiques

31.9%

Technologies et services d’information

14.9%

Recherche

4.3%

Hospitalité

4.3%

Formation en ligne

4.3%

Autre

40.4%

SuperAnnotate

Technologies et services d’information

22.6%

Logiciels informatiques

16.4%

Recherche

6.9%

enseignement

5.0%

Santé, bien-être et forme physique

3.8%

Autre

45.3%

Meilleures alternatives

Labelbox Alternatives

SuperAnnotate Alternatives

Discussions

Discussions Labelbox

How do I download Labelbox?

2 commentaires

Hi! You can try it for free here https://app.labelbox.com/signup. Lire la suite

Labelbox n'a plus de discussions avec des réponses

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What is SuperAnnotate?

1 commentaire

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

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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