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Confronta Dataloop e Microsoft Computer Vision API 
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A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Mercato Medio (39.8% delle recensioni)
Piccola Impresa (46.8% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
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Dataloop
Valutazione a Stelle
(90)4.4 su 5
Segmenti di Mercato
Mercato Medio (39.8% delle recensioni)
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
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Scopri di più su DataloopMicrosoft Computer Vision API
Valutazione a Stelle
(48)4.1 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (46.8% delle recensioni)
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
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Scopri di più su Microsoft Computer Vision APIRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che l'API Microsoft Computer Vision eccelle nel Rilevamento degli Oggetti con un punteggio di 9.0, mentre Dataloop si comporta bene ma leggermente inferiore a 9.2. I revisori menzionano che la capacità dell'API di identificare e classificare accuratamente gli oggetti nelle immagini è una caratteristica distintiva.
- I revisori menzionano che Dataloop brilla nella Gestione e Annotazione dei Dati, in particolare con la sua funzione di Smart Data Triage, che ha ricevuto grandi elogi per migliorare i flussi di lavoro di etichettatura dei dati. Gli utenti su G2 apprezzano le capacità di automazione che semplificano il processo di annotazione.
- Gli utenti di G2 evidenziano che l'API Microsoft Computer Vision offre capacità superiori di Rilevamento delle Emozioni, con un punteggio di 8.4, che è utile per applicazioni che richiedono analisi del sentimento. Al contrario, la performance di Dataloop in quest'area è meno enfatizzata, indicando un potenziale gap per gli utenti focalizzati sull'analisi emotiva.
- Gli utenti dicono che le caratteristiche di Formazione del Modello di Dataloop, in particolare i suoi Algoritmi Predefiniti, sono facili da usare ed efficaci, con un punteggio di 8.1. In confronto, le capacità di formazione del modello dell'API Microsoft Computer Vision sono valutate più basse a 8.3, suggerendo che Dataloop potrebbe offrire un'esperienza più intuitiva per gli utenti nuovi allo sviluppo di modelli.
- I revisori menzionano che la Qualità del Supporto per Dataloop è valutata più alta a 8.9 rispetto all'8.3 dell'API Microsoft Computer Vision. Gli utenti apprezzano la reattività e l'utilità del team di supporto di Dataloop, che può essere cruciale per le aziende che necessitano di assistenza tempestiva.
- Gli utenti su G2 segnalano che la Scalabilità di Dataloop è valutata a 8.8, indicando che può gestire efficacemente le crescenti esigenze di dati, mentre l'API Microsoft Computer Vision ottiene un punteggio leggermente inferiore a 8.3. Questa differenza suggerisce che Dataloop potrebbe essere più adatto per le organizzazioni che prevedono una rapida crescita o un aumento del volume dei dati.
Dataloop vs Microsoft Computer Vision API
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato Dataloop più facile da usare, configurare e amministrare. I recensori hanno anche preferito fare affari con Dataloop nel complesso.
- I revisori hanno ritenuto che Dataloop soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Microsoft Computer Vision API.
- 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 Microsoft Computer Vision API.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Dataloop
Nessun prezzo disponibileMicrosoft Computer Vision API
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Dataloop
Nessuna informazione sulla prova disponibileMicrosoft Computer Vision API
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.7
75
8.5
39
Facilità d'uso
8.8
76
8.2
40
Facilità di installazione
8.5
40
8.3
39
Facilità di amministrazione
8.8
20
8.4
36
Qualità del supporto
8.9
74
8.3
34
the product è stato un buon partner negli affari?
8.8
20
8.4
36
Direzione del prodotto (% positivo)
8.6
68
7.9
39
Caratteristiche per Categoria
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
8.6
9
Dati insufficienti
Sistema
9.0
8
Dati insufficienti
Sviluppo del Modello
9.3
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
8.3
7
Dati insufficienti
Sviluppo del modello
8.3
8
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
9.4
8
Dati insufficienti
8.3
6
Dati insufficienti
8.1
6
Dati insufficienti
8.3
9
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
8.6
6
Dati insufficienti
8.3
9
Dati insufficienti
Distribuzione
8.9
6
Dati insufficienti
8.5
9
Dati insufficienti
8.3
9
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
7.9
7
Dati insufficienti
8.5
8
Dati insufficienti
9.2
6
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
8.8
53
Dati insufficienti
9.0
53
Dati insufficienti
9.1
54
Dati insufficienti
8.9
52
Dati insufficienti
Automazione
8.8
52
Dati insufficienti
8.7
48
Dati insufficienti
Annotazione dell'immagine
9.2
51
Dati insufficienti
9.2
52
Dati insufficienti
9.1
50
Dati insufficienti
9.2
51
Dati insufficienti
Annotazione del linguaggio naturale
9.0
43
Dati insufficienti
8.9
42
Dati insufficienti
8.9
45
Dati insufficienti
Annotazione del discorso
9.0
40
Dati insufficienti
8.9
39
Dati insufficienti
Riconoscimento delle immaginiNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
8.7
38
Dati insufficienti
Tipo di riconoscimento
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
Dati insufficienti
Riconoscimento facciale
8.8
33
Dati insufficienti
8.6
32
Dati insufficienti
Etichettatura
8.9
34
Dati insufficienti
9.4
33
Dati insufficienti
8.7
32
Dati insufficienti
Distribuzione
8.3
33
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
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Dataloop e Microsoft Computer Vision API sono categorizzati comeRiconoscimento delle immagini
Categorie uniche
Dataloop è categorizzato comeStrumenti di apprendimento attivo, Etichettatura dei dati, Piattaforme MLOps, e Piattaforme di Data Science e Machine Learning
Microsoft Computer Vision API non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Dataloop
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Microsoft Computer Vision API
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
27.3%
Software per computer
26.1%
Vendita al dettaglio
2.3%
Ricerca
2.3%
Petrolio e Energia
2.3%
Altro
39.8%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
12.8%
Marketing e Pubblicità
8.5%
Relazioni Pubbliche e Comunicazioni
6.4%
Scrittura e modifica
4.3%
Tecnologia dell'informazione e servizi
4.3%
Altro
63.8%
Discussioni
Quali sono i settori che Dataloop supporta?
1 Commento
Risposta ufficiale da Dataloop
Dataloop è progettato per essere agnostico rispetto ai dati, il che ci consente di supportare un ampio spettro di settori. La flessibilità della nostra...Leggi di più
Quali sono i settori che Dataloop supporta?
1 Commento
Risposta ufficiale da Dataloop
Dataloop è progettato per essere agnostico rispetto ai dati, il che ci consente di supportare un ampio spettro di settori. La flessibilità della nostra...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
Microsoft Computer Vision API non ha discussioni con risposte
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