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Confronta Amazon Sagemaker Ground Truth e SuperAnnotate 
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Amazon Sagemaker Ground Truth
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Sfoglia tutti i piani tariffari 3Riassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Amazon Sagemaker Ground Truth eccelle nella sua funzione di Pre-Etichettatura di Machine Learning, che consente un'etichettatura dei dati efficiente, mentre il Routing Automatico dell'Etichettatura di SuperAnnotate è elogiato per semplificare il processo di annotazione, rendendo più facile per i team gestire grandi set di dati.
- I revisori menzionano che le capacità di Segmentazione delle Immagini e Rilevamento degli Oggetti di SuperAnnotate sono altamente valutate, con gli utenti che apprezzano la precisione e la facilità d'uso, mentre Amazon Sagemaker Ground Truth offre una robusta funzionalità di Human-in-the-Loop che migliora la qualità dei dati etichettati.
- Gli utenti di G2 evidenziano che gli strumenti di Collaborazione di SuperAnnotate sono superiori, permettendo ai team di lavorare insieme senza problemi, mentre la Qualità del Supporto di Amazon Sagemaker Ground Truth è notata come eccezionale, fornendo agli utenti assistenza e risorse tempestive.
- Gli utenti su G2 riportano che le valutazioni di Qualità del Compito e Qualità dei Dati di SuperAnnotate sono impressionanti, indicando un forte focus sulla fornitura di annotazioni di alta qualità, mentre Amazon Sagemaker Ground Truth è riconosciuto per la sua Scalabilità, rendendolo adatto a progetti più grandi.
- I revisori dicono che i punteggi di Facilità d'Uso e Facilità di Configurazione di SuperAnnotate sono significativamente più alti, suggerendo che è più user-friendly per i nuovi arrivati, mentre Amazon Sagemaker Ground Truth, sebbene potente, può richiedere una curva di apprendimento più ripida.
- Gli utenti riportano che la Direzione del Prodotto di Amazon Sagemaker Ground Truth è vista positivamente, indicando un impegno per il miglioramento continuo, mentre le capacità di Versioning di SuperAnnotate sono evidenziate come una caratteristica chiave che aiuta i team a gestire i loro progetti in modo efficace.
Amazon Sagemaker Ground Truth vs SuperAnnotate
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato SuperAnnotate più facile da usare, configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con SuperAnnotate in generale.
- I revisori hanno ritenuto che SuperAnnotate soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Amazon Sagemaker Ground Truth.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che SuperAnnotate sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di SuperAnnotate rispetto a Amazon Sagemaker Ground Truth.
Prezzi
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Amazon Sagemaker Ground Truth
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Pro
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Get ready to scale your most sophisticated AI projects and MLOps needs
- Fully customizable multimodal editor
- Image, video, text, and audio editors
- Data curation and exploration
Prova Gratuita
Amazon Sagemaker Ground Truth
Nessuna informazione sulla prova disponibileSuperAnnotate
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.2
13
9.6
115
Facilità d'uso
8.3
13
9.6
120
Facilità di installazione
7.3
10
9.6
80
Facilità di amministrazione
8.2
11
9.6
46
Qualità del supporto
9.6
13
9.7
117
the product è stato un buon partner negli affari?
8.5
10
9.7
47
Direzione del prodotto (% positivo)
8.9
11
9.5
101
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
Dati insufficienti
9.8
10
Dati insufficienti
9.2
11
Dati insufficienti
9.3
9
Dati insufficienti
9.7
10
Dati insufficienti
9.5
10
Distribuzione
Dati insufficienti
9.4
11
Dati insufficienti
9.5
11
Dati insufficienti
9.5
10
Dati insufficienti
9.4
11
Dati insufficienti
9.3
12
Gestione
Dati insufficienti
9.3
9
Dati insufficienti
9.0
10
Dati insufficienti
9.2
8
Dati insufficienti
9.6
8
Operazioni
Dati insufficienti
9.3
9
Dati insufficienti
9.2
8
Dati insufficienti
9.2
8
Gestione
Dati insufficienti
9.6
8
Dati insufficienti
9.4
8
Dati insufficienti
9.3
7
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Qualità
Dati insufficienti
9.7
77
Dati insufficienti
9.6
76
Dati insufficienti
9.6
75
Dati insufficienti
9.7
70
Automazione
Dati insufficienti
9.3
58
Dati insufficienti
9.5
48
Annotazione dell'immagine
Dati insufficienti
9.3
71
Dati insufficienti
9.4
68
Dati insufficienti
9.3
60
Dati insufficienti
9.5
62
Annotazione del linguaggio naturale
Dati insufficienti
9.4
47
Dati insufficienti
9.2
40
Dati insufficienti
9.6
44
Annotazione del discorso
Dati insufficienti
9.2
41
Dati insufficienti
9.1
39
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
Dati insufficienti
9.5
13
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.6
13
Dati insufficienti
9.6
13
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.4
12
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.6
13
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.5
13
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.4
13
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.5
11
Dati insufficienti
9.4
13
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.5
13
Dati insufficienti
9.6
12
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.4
12
Dati insufficienti
9.5
11
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.5
11
Dati insufficienti
9.4
11
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.4
12
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Amazon Sagemaker Ground Truth e SuperAnnotate sono categorizzati comeEtichettatura dei dati
Categorie uniche
Amazon Sagemaker Ground Truth non ha categorie uniche
SuperAnnotate è categorizzato comePiattaforme MLOps e Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Amazon Sagemaker Ground Truth
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
SuperAnnotate
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
Tecnologia dell'informazione e servizi
26.3%
Software per computer
21.1%
Gestione dell'Istruzione
10.5%
Pratica medica
5.3%
Ricerca di Mercato
5.3%
Altro
31.6%
Tecnologia dell'informazione e servizi
23.6%
Software per computer
16.1%
Ricerca
6.8%
Istruzione Superiore
5.0%
Salute, Benessere e Fitness
3.7%
Altro
44.7%
Discussioni
Amazon Sagemaker Ground Truth non ha discussioni con risposte
What is SuperAnnotate?
1 Commento
MM
SuperAnnotate è una piattaforma completa per annotare, versionare e gestire i dati di verità a terra per la tua IA.Leggi di più
What is your experience with SuperAnnotate for data annotation, and what would you like to see improved?
1 Commento
ST
Sono stato invitato a testare le mie competenze per alcuni progetti con Superannotate nell'ultimo anno o giù di lì, ognuno dei quali ha portato la...Leggi di più
SuperAnnotate non ha più discussioni con risposte
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