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Confronta Dataloop e Roboflow 
A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Mercato Medio (39.8% delle recensioni)
Piccola Impresa (77.5% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
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Gratuito
Dataloop
Valutazione a Stelle
(90)4.4 su 5
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Mercato Medio (39.8% delle recensioni)
Pros & Cons
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Sfoglia tutti i piani tariffari 3Riassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- I revisori di G2 riportano che Roboflow eccelle nella soddisfazione degli utenti, vantando un punteggio complessivo significativamente più alto rispetto a Dataloop. Gli utenti apprezzano la sua piattaforma completa per la gestione dei dataset e l'addestramento dei modelli, evidenziando l'interfaccia user-friendly che richiede un'esperienza minima.
- Secondo recensioni verificate, il processo di implementazione di Roboflow è elogiato per la sua velocità e facilità, con molti utenti che notano il wizard di onboarding intuitivo e la disponibilità di tutorial. Al contrario, gli utenti di Dataloop hanno espresso alcune difficoltà con la configurazione, indicando una curva di apprendimento più ripida.
- Gli utenti dicono che la funzione di auto-annotazione di Roboflow è eccezionale, risparmiando loro un tempo considerevole nella generazione di dataset. Questa funzione, insieme agli aggiornamenti continui della piattaforma, la rende una preferita tra coloro che cercano efficienza. Dataloop, pur essendo funzionale, non riceve lo stesso livello di entusiasmo per le sue capacità di automazione.
- I revisori menzionano che lo sviluppo attivo di Roboflow porta a frequenti nuove funzionalità, migliorando l'esperienza utente. Al contrario, gli utenti di Dataloop hanno notato che, sebbene sia uno strumento solido, manca dello stesso livello di innovazione e aggiornamenti delle funzionalità, il che può influire sulla soddisfazione a lungo termine.
- Gli utenti evidenziano che la comunità e le risorse di supporto di Roboflow sono robuste, fornendo ampio aiuto per gli utenti a tutti i livelli. Il supporto di Dataloop è valutato leggermente più alto, ma il sentimento generale suggerisce che le risorse di Roboflow sono più accessibili e utili per i nuovi utenti.
- Secondo feedback recenti, Roboflow è particolarmente apprezzato dalle piccole imprese, con il 76,9% delle recensioni provenienti da questo segmento, indicando la sua idoneità per startup e team più piccoli. Dataloop, pur essendo popolare nel segmento del mercato medio, potrebbe non soddisfare altrettanto efficacemente le esigenze delle organizzazioni più piccole.
Dataloop vs Roboflow
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato Roboflow più facile da usare, configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con Roboflow in generale.
- I revisori hanno ritenuto che Roboflow soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Dataloop.
- 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 Roboflow rispetto a Dataloop.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Dataloop
Nessun prezzo disponibileRoboflow
Public
Gratuito
Ideale per test e esplorazione. Dati e modelli sono open source su Roboflow Universe.
- 2 utenti
- 60$/mese di crediti gratuiti
- Suite di etichettatura dati con funzionalità AI
Prova Gratuita
Dataloop
Nessuna informazione sulla prova disponibileRoboflow
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.7
75
9.0
107
Facilità d'uso
8.8
76
9.2
110
Facilità di installazione
8.5
40
9.2
108
Facilità di amministrazione
8.8
20
9.3
27
Qualità del supporto
8.9
74
8.7
101
the product è stato un buon partner negli affari?
8.8
20
9.2
27
Direzione del prodotto (% positivo)
8.6
68
10.0
106
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
8.9
59
9.0
53
8.6
59
9.1
54
9.0
59
8.9
52
9.1
60
Automazione
8.8
52
8.4
60
8.7
48
8.3
59
Annotazione dell'immagine
9.2
51
9.1
60
9.2
52
9.1
60
9.1
50
8.4
59
9.2
51
8.6
59
Annotazione del linguaggio naturale
9.0
43
8.1
54
8.9
42
7.5
53
8.9
45
8.2
53
Annotazione del discorso
9.0
40
6.8
50
8.9
39
6.8
50
Tipo di riconoscimento
8.4
34
7.2
76
9.0
36
9.2
88
8.6
35
8.3
79
8.4
32
7.9
76
8.8
32
7.0
73
8.7
33
8.1
78
8.5
33
7.1
73
8.8
33
8.3
77
Riconoscimento facciale
8.8
33
8.1
73
8.6
32
7.7
74
Etichettatura
8.9
34
9.2
92
9.4
33
9.4
87
8.7
32
9.4
91
Distribuzione
8.3
33
8.8
88
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 Roboflow sono categorizzati comeStrumenti di apprendimento attivo, Etichettatura dei dati, e Riconoscimento delle immagini
Categorie uniche
Dataloop è categorizzato comePiattaforme MLOps e Piattaforme di Data Science e Machine Learning
Roboflow 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.)
Roboflow
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%
Software per computer
14.4%
Ricerca
9.9%
Produzione
8.1%
Istruzione Superiore
8.1%
Tecnologia dell'informazione e servizi
4.5%
Altro
55.0%
Discussioni
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
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