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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 SuperAnnotate eccelle nell'esperienza utente, con molti che lodano la sua interfaccia intuitiva e facile da usare. Gli utenti hanno evidenziato come la piattaforma fornisca un ambiente affidabile per l'etichettatura e la revisione dei dati, rendendola particolarmente adatta a coloro che sono coinvolti nell'addestramento di Gen AI.
- Secondo recensioni verificate, Dataloop è riconosciuto per il suo funzionamento fluido e le sue caratteristiche complete, con utenti che notano che fa sentire ogni persona che si occupa di dati in un'organizzazione a proprio agio. Questo suggerisce un forte focus sulla soddisfazione dell'utente e sull'autenticità del progetto.
- I revisori menzionano che gli strumenti di tagging di SuperAnnotate sono facili da usare, il che contribuisce a un flusso di lavoro più efficiente. Questa facilità d'uso è un vantaggio significativo per gli utenti che cercano di adattarsi rapidamente alla piattaforma senza un addestramento estensivo.
- Gli utenti dicono che Dataloop ha una solida performance in termini di gestione dei progetti, con feedback che indicano che comprende tutti gli strumenti necessari per un lavoro efficace. Tuttavia, alcuni utenti hanno espresso il desiderio di avere più opzioni di personalizzazione per adattarsi meglio ai loro flussi di lavoro specifici.
- I revisori di G2 evidenziano che SuperAnnotate ha un volume maggiore di recensioni recenti, indicando una base di utenti più attiva e potenzialmente feedback più aggiornati sulle sue caratteristiche e prestazioni. Questo può essere un fattore cruciale per gli acquirenti che cercano una soluzione affidabile e ben supportata.
- Secondo il feedback recente degli utenti, mentre Dataloop ha ricevuto commenti positivi per la sua funzionalità, le valutazioni più alte di SuperAnnotate in qualità di supporto e facilità di configurazione suggeriscono che possa fornire un'esperienza di onboarding più fluida per i nuovi utenti.
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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- 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
125
Facilità d'uso
8.8
76
9.6
130
Facilità di installazione
8.5
40
9.6
89
Facilità di amministrazione
8.8
20
9.7
50
Qualità del supporto
8.9
74
9.7
126
the product è stato un buon partner negli affari?
8.8
20
9.7
51
Direzione del prodotto (% positivo)
8.6
68
9.6
111
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
81
9.0
53
9.6
84
9.1
54
9.6
79
8.9
52
9.7
76
Automazione
8.8
52
9.3
61
8.7
48
9.5
50
Annotazione dell'immagine
9.2
51
9.3
73
9.2
52
9.4
70
9.1
50
9.3
62
9.2
51
9.5
64
Annotazione del linguaggio naturale
9.0
43
9.4
49
8.9
42
9.2
42
8.9
45
9.6
46
Annotazione del discorso
9.0
40
9.2
43
8.9
39
9.1
41
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
17
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.7
15
Dati insufficienti
9.6
14
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
14
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.6
15
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.4
14
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
9.6
15
Dati insufficienti
9.6
14
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.5
13
Dati insufficienti
9.6
12
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.5
11
Dati insufficienti
9.4
12
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 comeStrumenti di apprendimento attivo, Etichettatura dei dati, e Piattaforme MLOps
Categorie uniche
Dataloop è categorizzato comePiattaforme 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
24.6%
Software per computer
15.8%
Ricerca
6.4%
Istruzione Superiore
4.7%
Salute, Benessere e Fitness
3.5%
Altro
45.0%
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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