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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 Dataloop eccelle in Ingestione e Manipolazione dei Dati con un punteggio di 9.0, mentre SuperAnnotate brilla in Qualità dell'Etichettatura con un impressionante punteggio di 9.8, indicando che SuperAnnotate potrebbe offrire un'esperienza di etichettatura più raffinata.
- I revisori menzionano che le capacità di Addestramento del Modello di Dataloop ottengono un punteggio di 8.3, che è notevolmente inferiore al punteggio perfetto di 10.0 di SuperAnnotate, suggerendo che gli utenti potrebbero trovare le funzionalità di addestramento del modello di SuperAnnotate più robuste ed efficaci.
- Gli utenti di G2 evidenziano che SuperAnnotate offre Integrazioni superiori con un punteggio di 10.0, rispetto all'8.3 di Dataloop, rendendolo una scelta migliore per i team che cercano di connettersi senza problemi con vari strumenti e piattaforme.
- Gli utenti su G2 indicano che la funzione Human-in-the-Loop di Dataloop ottiene un punteggio di 8.9, mentre SuperAnnotate raggiunge un punteggio più alto di 9.7, suggerendo che SuperAnnotate potrebbe fornire un processo di etichettatura collaborativo più efficace.
- I revisori dicono che la Scalabilità di Dataloop è valutata a 8.3, che è inferiore al punteggio perfetto di 10.0 di SuperAnnotate, indicando che SuperAnnotate potrebbe meglio soddisfare le crescenti esigenze di dati e progetti più grandi.
- Gli utenti segnalano che le funzionalità di Analisi Facciale e Confronto Facciale di SuperAnnotate ottengono entrambe un punteggio di 10.0, dimostrando la sua forza nei compiti avanzati di riconoscimento delle immagini, mentre i punteggi di Dataloop in queste aree sono inferiori, suggerendo un potenziale divario di funzionalità per gli utenti focalizzati sul riconoscimento facciale.
Dataloop 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 Dataloop.
- 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 Dataloop.
Prezzi
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Dataloop
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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
Dataloop
Nessuna informazione sulla prova disponibileSuperAnnotate
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Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.7
75
9.6
113
Facilità d'uso
8.8
76
9.6
118
Facilità di installazione
8.5
40
9.6
78
Facilità di amministrazione
8.8
20
9.6
46
Qualità del supporto
8.9
74
9.7
115
the product è stato un buon partner negli affari?
8.8
20
9.7
47
Direzione del prodotto (% positivo)
8.6
68
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
8.6
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
9.7
76
9.0
53
9.6
74
9.1
54
9.7
74
8.9
52
9.7
68
Automazione
8.8
52
9.3
57
8.7
48
9.5
47
Annotazione dell'immagine
9.2
51
9.3
70
9.2
52
9.4
67
9.1
50
9.3
59
9.2
51
9.5
61
Annotazione del linguaggio naturale
9.0
43
9.3
46
8.9
42
9.2
39
8.9
45
9.6
43
Annotazione del discorso
9.0
40
9.2
40
8.9
39
9.0
38
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
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
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Dataloop e SuperAnnotate sono categorizzati comeEtichettatura dei dati e Piattaforme MLOps
Categorie uniche
Dataloop è categorizzato comeStrumenti di apprendimento attivo, Piattaforme di Data Science e Machine Learning, e Riconoscimento delle immagini
SuperAnnotate è categorizzato comeOperazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Dataloop
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
27.3%
Software per computer
26.1%
Vendita al dettaglio
2.3%
Ricerca
2.3%
Petrolio e Energia
2.3%
Altro
39.8%
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%
Alternative
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
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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