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Confronta Appen e V7 Darwin 
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Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (54.8% delle recensioni)
Piccola Impresa (55.8% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
SaaS subscription pricing dependent on use case and data type
Gratuito
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 2V7 Darwin
Valutazione a Stelle
(54)4.8 su 5
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Piccola Impresa (55.8% delle recensioni)
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
Gratuito
Sfoglia tutti i piani tariffari 4Riassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Appen eccelle nel Servizio Gestito con un punteggio perfetto di 10.0, indicando un forte impegno nel supporto clienti e nella fornitura di servizi, mentre V7 ottiene anch'esso un punteggio di 10.0 ma gli utenti menzionano che il suo Deployment dell'Applicazione è particolarmente user-friendly.
- I revisori menzionano che la Qualità dell'Etichettatura e la Qualità del Compito di V7, con punteggi di 9.4 e 9.5 rispettivamente, evidenziano la sua performance superiore nei compiti di etichettatura dei dati, mentre i punteggi di Appen di 8.5 in entrambe le aree suggeriscono margini di miglioramento.
- Gli utenti di G2 evidenziano la caratteristica Human-in-the-Loop di V7 con un punteggio di 9.4, che migliora la qualità dei modelli di machine learning, mentre il punteggio di Appen di 8.3 indica che gli utenti ritengono che potrebbe beneficiare di capacità di supervisione umana più robuste.
- Gli utenti su G2 riportano che le capacità di Training del Modello di V7 sono di prim'ordine, con un punteggio perfetto di 10.0, che i revisori dicono permetta uno sviluppo del modello efficiente ed efficace, mentre le offerte di Appen in quest'area sono percepite come meno complete.
- I revisori menzionano che il punteggio di Qualità dei Dati di V7 di 9.3 è un vantaggio significativo, poiché assicura output di alta qualità, mentre il punteggio di Appen di 8.9 suggerisce che gli utenti hanno riscontrato alcune incoerenze nella qualità dei dati.
- Gli utenti dicono che le caratteristiche di Automazione di V7, in particolare nel Pre-Etichettatura del Machine Learning e nel Routing Automatico dell'Etichettatura, con punteggi di 9.3 e 9.5 rispettivamente, ottimizzano efficacemente i flussi di lavoro, mentre i punteggi di Appen di 8.1 e 9.0 indicano che i suoi strumenti di automazione potrebbero non essere altrettanto efficienti.
Appen vs V7 Darwin
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato V7 Darwin più facile da usare, configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con V7 Darwin in generale.
- I revisori hanno ritenuto che V7 Darwin 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 V7 Darwin sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di V7 Darwin 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.
V7 Darwin
Free Plan
Gratuito
Prova le funzionalità principali e imposta il tuo flusso di lavoro gratuitamente.
- 1 Spazio di lavoro
- 10 Licenze utente
- 3 Modelli integrati
Prova Gratuita
Appen
Nessuna informazione sulla prova disponibileV7 Darwin
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.2
28
9.5
38
Facilità d'uso
8.2
28
9.5
38
Facilità di installazione
8.6
12
9.5
17
Facilità di amministrazione
9.2
8
9.4
15
Qualità del supporto
8.0
27
9.6
36
the product è stato un buon partner negli affari?
8.5
8
9.9
14
Direzione del prodotto (% positivo)
7.8
26
9.6
32
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
Distribuzione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
9.4
6
Dati insufficienti
9.7
5
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
9.8
7
Distribuzione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
9.3
5
Dati insufficienti
9.7
6
Dati insufficienti
9.2
6
Dati insufficienti
9.8
7
Gestione
Dati insufficienti
9.3
5
Dati insufficienti
10.0
6
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Operazioni
Dati insufficienti
9.7
6
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
10.0
6
Gestione
Dati insufficienti
10.0
5
Dati insufficienti
9.7
5
Dati insufficienti
9.3
5
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Qualità
8.5
11
9.4
21
8.7
10
9.5
24
9.0
10
9.4
21
8.3
9
9.3
22
Automazione
8.1
9
9.4
16
8.7
9
9.4
14
Annotazione dell'immagine
8.3
9
9.3
27
8.7
9
9.4
24
8.3
9
9.1
17
8.8
10
9.2
18
Annotazione del linguaggio naturale
8.8
8
9.1
13
8.8
8
8.5
9
9.0
8
9.0
10
Annotazione del discorso
8.8
8
7.7
8
8.7
9
7.5
8
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Appen e V7 Darwin sono categorizzati comeEtichettatura dei dati
Categorie uniche
Appen è categorizzato comeCatalogo Dati di Apprendimento Automatico
V7 Darwin è categorizzato comePiattaforme MLOps
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Appen
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
V7 Darwin
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
25.0%
Software per computer
19.2%
Ricerca
7.7%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
5.8%
Automazione Industriale
3.8%
Altro
38.5%
Alternative
Discussioni
Appen non ha discussioni con risposte
V7 Darwin non ha discussioni con risposte
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