2026 Best Software Awards are here!See the list
Confronta Appen e Dataloop 
A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (54.8% delle recensioni)
Mercato Medio (39.8% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
SaaS subscription pricing dependent on use case and data type
Nessun prezzo disponibile
Appen
Valutazione a Stelle
(32)4.2 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (54.8% delle recensioni)
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
SaaS subscription pricing dependent on use case and data type
Sfoglia tutti i piani tariffari 2Dataloop
Valutazione a Stelle
(90)4.4 su 5
Segmenti di Mercato
Mercato Medio (39.8% delle recensioni)
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
Nessun prezzo disponibile
Scopri di più su DataloopAppen vs Dataloop
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato Dataloop più facile da usare e fare affari in generale. Tuttavia, i revisori hanno preferito la facilità di configurazione con Appen, insieme all'amministrazione.
- I revisori hanno ritenuto che Dataloop soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Appen.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Dataloop sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Dataloop rispetto a Appen.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Appen
Appen Data Annotation Platform
SaaS subscription pricing dependent on use case and data type
La piattaforma di annotazione dei dati assistita dall'IA più avanzata del settore, utilizzata per raccogliere e annotare dati per l'addestramento di modelli di intelligenza artificiale sia di visione artificiale che di elaborazione del linguaggio naturale.
- Capacità di annotazione dei dati che supportano tutti i tipi di dati (testo, audio, immagine, video, sensore) e casi d'uso, inclusi rilevanza della ricerca, visione artificiale e elaborazione del linguaggio naturale (NLP/Voce).
- Crea e lancia facilmente lavori di annotazione dei dati attraverso la nostra interfaccia grafica plug and play, o in modo programmatico attraverso la nostra API.
- Le capacità di Etichettatura Intelligente hanno assistenza integrata di Machine Learning per risparmiare tempo, sforzo e denaro ai clienti - fornendo dati di addestramento di alta qualità e accelerando il ROI e le tue iniziative AI.
Dataloop
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Appen
Nessuna informazione sulla prova disponibileDataloop
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.2
28
8.7
75
Facilità d'uso
8.2
28
8.8
76
Facilità di installazione
8.6
12
8.5
40
Facilità di amministrazione
9.2
8
8.8
20
Qualità del supporto
8.0
27
8.9
74
the product è stato un buon partner negli affari?
8.5
8
8.8
20
Direzione del prodotto (% positivo)
7.8
26
8.6
68
Caratteristiche per Categoria
Catalogo Dati di Apprendimento AutomaticoNascondi 21 CaratteristicheMostra 21 Caratteristiche
8.0
15
Dati insufficienti
Governance dei dati
8.3
13
Dati insufficienti
8.2
12
Dati insufficienti
7.8
12
Dati insufficienti
Preparazione dei dati
8.3
13
Dati insufficienti
8.2
13
Dati insufficienti
7.9
12
Dati insufficienti
7.9
12
Dati insufficienti
Collaborazione
8.1
12
Dati insufficienti
8.1
13
Dati insufficienti
8.2
11
Dati insufficienti
8.0
11
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale
8.3
11
Dati insufficienti
7.2
10
Dati insufficienti
7.4
11
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
7.6
7
Dati insufficienti
8.3
7
Dati insufficienti
Agentic AI - Catalogo Dati di Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforme MLOpsNascondi 22 CaratteristicheMostra 22 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Operazioni
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.6
9
Sistema
Dati insufficienti
9.0
8
Sviluppo del Modello
Dati insufficienti
9.3
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
8.3
7
Sviluppo del modello
Dati insufficienti
8.3
8
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
9.4
8
Dati insufficienti
8.3
6
Dati insufficienti
8.1
6
Dati insufficienti
8.3
9
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.6
6
Dati insufficienti
8.3
9
Distribuzione
Dati insufficienti
8.9
6
Dati insufficienti
8.5
9
Dati insufficienti
8.3
9
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
7.9
7
Dati insufficienti
8.5
8
Dati insufficienti
9.2
6
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
8.5
11
8.8
53
8.7
10
9.0
53
9.0
10
9.1
54
8.3
9
8.9
52
Automazione
8.1
9
8.8
52
8.7
9
8.7
48
Annotazione dell'immagine
8.3
9
9.2
51
8.7
9
9.2
52
8.3
9
9.1
50
8.8
10
9.2
51
Annotazione del linguaggio naturale
8.8
8
9.0
43
8.8
8
8.9
42
9.0
8
8.9
45
Annotazione del discorso
8.8
8
9.0
40
8.7
9
8.9
39
Riconoscimento delle immaginiNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.7
38
Tipo di riconoscimento
Dati insufficienti
8.4
34
Dati insufficienti
9.0
36
Dati insufficienti
8.6
35
Dati insufficienti
8.4
32
Dati insufficienti
8.8
32
Dati insufficienti
8.7
33
Dati insufficienti
8.5
33
Dati insufficienti
8.8
33
Riconoscimento facciale
Dati insufficienti
8.8
33
Dati insufficienti
8.6
32
Etichettatura
Dati insufficienti
8.9
34
Dati insufficienti
9.4
33
Dati insufficienti
8.7
32
Distribuzione
Dati insufficienti
8.3
33
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
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Appen e Dataloop sono categorizzati comeEtichettatura dei dati
Categorie uniche
Appen è categorizzato comeCatalogo Dati di Apprendimento Automatico
Dataloop è categorizzato comeStrumenti di apprendimento attivo, Piattaforme MLOps, Piattaforme di Data Science e Machine Learning, e Riconoscimento delle immagini
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Appen
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Dataloop
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
22.6%
Istruzione Superiore
9.7%
Gestione dell'Istruzione
9.7%
Internet
6.5%
Software per computer
6.5%
Altro
45.2%
Tecnologia dell'informazione e servizi
27.3%
Software per computer
26.1%
Vendita al dettaglio
2.3%
Ricerca
2.3%
Petrolio e Energia
2.3%
Altro
39.8%
Alternative
Discussioni
Appen non ha discussioni con risposte
Cosa sono le annotazioni dei dati?
1 Commento
Risposta ufficiale da Dataloop
Le annotazioni dei dati si riferiscono al processo di etichettatura o aggiunta di tag informativi ai dati grezzi, che possono includere testo, immagini,...Leggi di più
Cosa sono le annotazioni dei dati?
1 Commento
Risposta ufficiale da Dataloop
Le annotazioni dei dati si riferiscono al processo di etichettatura o aggiunta di tag informativi ai dati grezzi, che possono includere testo, immagini,...Leggi di più
Dataloop è gratuito?
1 Commento
Risposta ufficiale da Dataloop
Dataloop opera su un modello di prezzo basato su preventivo e attualmente non offre un piano gratuito. I nostri prezzi sono adattati per soddisfare le...Leggi di più
Cerchi approfondimenti sul software?
Con oltre 3 milioni di recensioni, possiamo fornire i dettagli specifici che ti aiutano a prendere una decisione informata sull'acquisto di software per la tua azienda. Trovare il prodotto giusto è importante, lasciaci aiutarti.
o continua con
Procedendo, accetti i nostri Termini di utilizzo e Informativa sulla privacy