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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 eccelle nelle sue capacità di Servizio Gestito, con un punteggio di 8.8, rendendolo una scelta affidabile per le aziende che cercano una soluzione cloud robusta. Al contrario, SuperAnnotate brilla con un punteggio più alto di 9.5, indicando un'esperienza di servizio gestito più completa che gli utenti trovano più facile da navigare.
- I revisori menzionano che la Qualità del Supporto di SuperAnnotate è eccezionale, con un punteggio di 9.9, significativamente più alto rispetto al punteggio di 8.7 di Amazon SageMaker. Gli utenti apprezzano la reattività e l'utilità del team di supporto di SuperAnnotate, spesso evidenziando la loro rapida risoluzione dei problemi.
- Gli utenti di G2 indicano che SuperAnnotate offre una Facilità d'Uso superiore con un punteggio di 9.6 rispetto all'8.4 di Amazon SageMaker. I revisori commentano frequentemente sull'interfaccia intuitiva e le funzionalità user-friendly di SuperAnnotate, rendendolo accessibile per utenti con diversi livelli di competenza tecnica.
- Gli utenti su G2 riportano che Amazon SageMaker fornisce un'eccellente Scalabilità con un punteggio perfetto di 10.0, cruciale per le aziende che prevedono una crescita. Tuttavia, anche SuperAnnotate si comporta bene in quest'area con un punteggio di 9.7, indicando che entrambe le piattaforme possono gestire efficacemente carichi di lavoro crescenti.
- I revisori menzionano che la Qualità dei Dati di SuperAnnotate è altamente valutata a 9.8, con utenti che lodano la sua capacità di mantenere alti standard nell'annotazione dei dati. In confronto, il punteggio di 9.8 di Amazon SageMaker nella Qualità degli Etichettatori mostra che anch'esso fornisce risultati di qualità, ma gli utenti spesso trovano gli strumenti di SuperAnnotate più efficienti per le loro esigenze specifiche.
- Gli utenti dicono che le capacità di Addestramento del Modello di Amazon SageMaker sono robuste, con un punteggio di 8.9, che è alla pari con il punteggio di 8.9 di SuperAnnotate. Tuttavia, i revisori evidenziano che gli strumenti di Ingegneria delle Caratteristiche di SuperAnnotate, con un punteggio di 8.6, offrono un'esperienza più snella per gli utenti che cercano di personalizzare efficacemente i loro modelli.
Amazon SageMaker 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.
- 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.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Amazon SageMaker
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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
Nessuna informazione sulla prova disponibileSuperAnnotate
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.6
37
9.6
113
Facilità d'uso
8.4
38
9.6
118
Facilità di installazione
8.5
25
9.6
78
Facilità di amministrazione
8.4
20
9.6
46
Qualità del supporto
8.6
33
9.7
115
the product è stato un buon partner negli affari?
9.2
20
9.7
47
Direzione del prodotto (% positivo)
9.0
36
9.5
99
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
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.7
36
Dati insufficienti
Sistema
8.2
19
Dati insufficienti
Sviluppo del Modello
8.7
29
Dati insufficienti
8.2
28
Dati insufficienti
8.3
33
Dati insufficienti
8.9
33
Dati insufficienti
Sviluppo del modello
8.4
19
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
8.9
26
Dati insufficienti
9.1
28
Dati insufficienti
8.9
25
Dati insufficienti
9.0
28
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
9.2
17
Dati insufficienti
9.2
18
Dati insufficienti
Distribuzione
8.6
32
Dati insufficienti
8.6
32
Dati insufficienti
9.0
31
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
8.6
6
Dati insufficienti
9.2
6
Dati insufficienti
8.3
5
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
9.7
76
Dati insufficienti
9.6
74
Dati insufficienti
9.7
74
Dati insufficienti
9.7
68
Automazione
Dati insufficienti
9.3
57
Dati insufficienti
9.5
47
Annotazione dell'immagine
Dati insufficienti
9.3
70
Dati insufficienti
9.4
67
Dati insufficienti
9.3
59
Dati insufficienti
9.5
61
Annotazione del linguaggio naturale
Dati insufficienti
9.3
46
Dati insufficienti
9.2
39
Dati insufficienti
9.6
43
Annotazione del discorso
Dati insufficienti
9.2
40
Dati insufficienti
9.0
38
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
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
Piattaforme di Machine Learning a Basso CodiceNascondi 6 CaratteristicheMostra 6 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Ingestione e Preparazione dei Dati - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Costruzione di Modelli e Automazione - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Amazon SageMaker e SuperAnnotate sono categorizzati comePiattaforme MLOps
Categorie uniche
Amazon SageMaker è categorizzato comePiattaforme di Data Science e Machine Learning, Infrastruttura di AI Generativa, e Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
SuperAnnotate è categorizzato comeEtichettatura dei dati e Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Amazon SageMaker
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
19.0%
Software per computer
16.7%
Marketing e Pubblicità
4.8%
Internet
4.8%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
4.8%
Altro
50.0%
Tecnologia dell'informazione e servizi
22.6%
Software per computer
16.4%
Ricerca
6.9%
Istruzione Superiore
5.0%
Salute, Benessere e Fitness
3.8%
Altro
45.3%
Discussioni
Qual è il modo migliore per integrare i modelli Sagemaker con Kubernetes?
1 Commento
VJ
https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/introducing-amazon-sagemaker-operators-for-kubernetes/Leggi di più
Come faccio a far raggiungere questa piattaforma alla maggior parte dei miei sviluppatori?
1 Commento
VJ
puoi gestire l'accesso tramite utenti e ruoli IAM e concedere loro l'accesso in base alle loro esigenze, Sagemaker di default ha tutte le funzionalità di...Leggi di più
Amazon SageMaker non ha più 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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