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Amazon Forecast
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Scopri di più su EncordRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Amazon Forecast eccelle nella sua scalabilità, con un punteggio di 9,8, permettendo alle aziende di crescere senza preoccuparsi di problemi di prestazioni. Al contrario, Encord ottiene anche un buon punteggio in scalabilità con 10,0, ma i recensori menzionano che la sua caratteristica di servizio gestito è particolarmente vantaggiosa per le piccole imprese che cercano un'implementazione senza problemi.
- I recensori menzionano che la qualità del supporto di Encord è eccezionale, con un punteggio perfetto di 10,0, il che rappresenta un vantaggio significativo per gli utenti che potrebbero aver bisogno di assistenza durante l'implementazione. D'altra parte, Amazon Forecast ha un solido punteggio di supporto di 8,8, ma gli utenti dicono che a volte incontrano ritardi nei tempi di risposta.
- Gli utenti di G2 evidenziano che la facilità d'uso di Encord è una caratteristica distintiva, con un punteggio di 9,5, rendendola accessibile per utenti con diversi background tecnici. Al contrario, Amazon Forecast, pur essendo ancora user-friendly con 8,5, è stato notato dagli utenti come avente una curva di apprendimento più ripida a causa delle sue funzionalità più complesse.
- Gli utenti su G2 riportano che le capacità di ingestione e gestione dei dati di Amazon Forecast ottengono un punteggio di 9,0, il che è vantaggioso per gli utenti che hanno bisogno di gestire grandi set di dati in modo efficiente. In confronto, l'attenzione di Encord sulla qualità dei dati con un punteggio di 9,6 è lodata dai recensori che apprezzano le sue robuste funzionalità di gestione dei dati.
- I recensori menzionano che Encord brilla nell'addestramento dei modelli con un punteggio perfetto di 10,0 per i suoi algoritmi pre-costruiti, che semplificano il processo per gli utenti. Amazon Forecast, pur essendo efficace, ottiene un punteggio di 9,7 in quest'area, e gli utenti dicono che richiede più input manuale per ottenere risultati simili.
- Gli utenti riportano che le funzionalità di collaborazione di Encord sono di prim'ordine, con un punteggio di 10,0, il che è cruciale per i team che lavorano insieme su progetti. Al contrario, gli strumenti di collaborazione di Amazon Forecast, pur essendo funzionali, ottengono un punteggio inferiore di 9,5, portando alcuni utenti a sentire che mancano di certe integrazioni che potrebbero migliorare il lavoro di squadra.
Amazon Forecast vs Encord
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato Encord più facile da usare, configurare e fare affari in generale. Tuttavia, i revisori hanno preferito la facilità di amministrazione con Amazon Forecast.
- I revisori hanno ritenuto che Encord soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Amazon Forecast.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Encord sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Encord rispetto a Amazon Forecast.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Amazon Forecast
Nessun prezzo disponibileEncord
Simple and scalable pricing
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- Strumenti di etichettatura per la visione artificiale
- Etichettatura assistita da modelli utilizzando i tuoi modelli o i nostri micro-modelli proprietari
- Tracciamento e interpolazione automatica degli oggetti
Prova Gratuita
Amazon Forecast
Nessuna informazione sulla prova disponibileEncord
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.9
65
9.3
47
Facilità d'uso
8.5
67
9.5
48
Facilità di installazione
8.0
23
8.3
12
Facilità di amministrazione
7.9
22
7.7
11
Qualità del supporto
8.8
66
9.9
46
the product è stato un buon partner negli affari?
8.9
22
9.4
11
Direzione del prodotto (% positivo)
8.4
65
9.8
47
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
Dati insufficienti
9.4
6
Dati insufficienti
9.5
7
Dati insufficienti
9.8
7
Dati insufficienti
9.8
8
Dati insufficienti
9.8
8
Distribuzione
Dati insufficienti
10.0
6
Dati insufficienti
9.5
7
Dati insufficienti
9.5
7
Dati insufficienti
9.6
8
Dati insufficienti
10.0
8
Gestione
Dati insufficienti
9.8
7
Dati insufficienti
9.8
8
Dati insufficienti
10.0
6
Dati insufficienti
9.8
8
Operazioni
Dati insufficienti
10.0
6
Dati insufficienti
9.7
6
Dati insufficienti
10.0
9
Gestione
Dati insufficienti
10.0
7
Dati insufficienti
10.0
8
Dati insufficienti
9.8
7
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
Dati insufficienti
9.7
7
Sistema
Dati insufficienti
9.0
5
Sviluppo del Modello
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
9.7
6
Dati insufficienti
10.0
5
Dati insufficienti
9.7
6
Sviluppo del modello
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
9.5
7
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
9.7
5
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
9.7
5
Distribuzione
Dati insufficienti
10.0
7
Dati insufficienti
9.8
7
Dati insufficienti
9.5
7
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Qualità
Dati insufficienti
9.4
32
Dati insufficienti
9.8
31
Dati insufficienti
9.5
32
Dati insufficienti
9.8
30
Automazione
Dati insufficienti
9.5
26
Dati insufficienti
9.5
25
Annotazione dell'immagine
Dati insufficienti
9.6
31
Dati insufficienti
9.3
28
Dati insufficienti
9.2
24
Dati insufficienti
9.7
25
Annotazione del linguaggio naturale
Dati insufficienti
9.6
15
Dati insufficienti
9.7
15
Dati insufficienti
9.6
17
Annotazione del discorso
Dati insufficienti
9.6
15
Dati insufficienti
9.5
14
Riconoscimento delle immaginiNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Tipo di riconoscimento
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Riconoscimento facciale
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Etichettatura
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Strumenti di apprendimento attivoNascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Strumenti di Apprendimento Attivo per l'Addestramento e l'Ottimizzazione del Modello
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione dei Dati e Annotazione - Strumenti di Apprendimento Attivo
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Prestazioni del Modello e Analisi - Strumenti di Apprendimento Attivo
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Apprendimento automaticoNascondi 4 CaratteristicheMostra 4 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Integrazione - Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Apprendimento - Apprendimento automatico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Strumento Statistico
8.4
28
Dati insufficienti
8.7
26
Dati insufficienti
8.6
30
Dati insufficienti
Analisi dei dati
8.8
32
Dati insufficienti
8.2
30
Dati insufficienti
Prendere decisioni
8.1
28
Dati insufficienti
8.8
28
Dati insufficienti
8.6
29
Dati insufficienti
8.6
28
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Amazon Forecast e Encord sono categorizzati comeApprendimento automatico
Categorie uniche
Amazon Forecast è categorizzato comeAnalisi Predittiva e Intelligenza delle Serie Temporali
Encord è categorizzato comeStrumenti di apprendimento attivo, Etichettatura dei dati, Piattaforme MLOps, Piattaforme di Data Science e Machine Learning, e Riconoscimento delle immagini
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Amazon Forecast
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Encord
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Piccola impresa
(50 o meno dip.)
Mid-Market
(51-1000 dip.)
Enterprise
(> 1000 dip.)
Settore dei Recensori
Software per computer
21.0%
Tecnologia dell'informazione e servizi
14.8%
Vendita al dettaglio
7.4%
Servizi Finanziari
6.2%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
3.7%
Altro
46.9%
Software per computer
36.1%
Dispositivi medici
11.5%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
11.5%
Cibo e Bevande
9.8%
Tecnologia dell'informazione e servizi
8.2%
Altro
23.0%
Alternative
Discussioni
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