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Confronta Dataloop e V7 Darwin 
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Segmenti di Mercato
Mercato Medio (39.8% delle recensioni)
Piccola Impresa (55.8% delle recensioni)
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Gratuito
Dataloop
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(90)4.4 su 5
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Mercato Medio (39.8% delle recensioni)
Pros & Cons
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Scopri di più su DataloopV7 Darwin
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Pros & Cons
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Sfoglia tutti i piani tariffari 4Riassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che V7 eccelle in Facilità d'Uso con un punteggio di 9.6, mentre Dataloop è indietro con 8.8. I recensori menzionano che l'interfaccia intuitiva di V7 consente un'esperienza di onboarding più fluida, rendendo più facile per i team adottare rapidamente il software.
- I recensori menzionano che la Qualità del Supporto di V7 è eccezionale, con un punteggio di 9.6 rispetto all'8.9 di Dataloop. Gli utenti su G2 apprezzano il servizio clienti reattivo e la documentazione completa fornita da V7, che aiuta a risolvere i problemi in modo efficiente.
- Gli utenti di G2 evidenziano l'efficienza superiore di V7 nel Training dei Modelli con un punteggio perfetto di 10.0, mentre Dataloop ottiene 8.3. Gli utenti affermano che gli algoritmi pre-costruiti di V7 e i processi di training dei modelli semplificati riducono significativamente il tempo necessario per implementare modelli di machine learning.
- Gli utenti segnalano che V7 offre migliori funzionalità di Qualità dei Dati, con un punteggio di 9.3 contro il 9.1 di Dataloop. I recensori menzionano che gli strumenti di V7 per la Validazione dei Dati e il Controllo dell'Accuratezza garantiscono una maggiore affidabilità nei risultati dei dati, cruciale per i progetti di machine learning.
- I recensori menzionano che V7 brilla in Scalabilità, raggiungendo un punteggio di 9.8, mentre Dataloop ottiene 8.3. Gli utenti affermano che l'architettura di V7 consente una scalabilità senza problemi man mano che le esigenze del progetto crescono, rendendolo una scelta preferita per le aziende che prevedono una rapida crescita.
- Gli utenti su G2 evidenziano le capacità di Human-in-the-Loop di V7, con un punteggio di 9.4, che supera l'8.9 di Dataloop. I recensori menzionano che questa funzionalità migliora l'accuratezza dei modelli di machine learning consentendo la supervisione umana durante il processo di training, un aspetto critico per molti utenti.
Dataloop 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 Dataloop.
- 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 Dataloop.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Dataloop
Nessun prezzo disponibileV7 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
Dataloop
Nessuna informazione sulla prova disponibileV7 Darwin
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.7
75
9.5
38
Facilità d'uso
8.8
76
9.5
38
Facilità di installazione
8.5
40
9.5
17
Facilità di amministrazione
8.8
20
9.4
15
Qualità del supporto
8.9
74
9.6
36
the product è stato un buon partner negli affari?
8.8
20
9.9
14
Direzione del prodotto (% positivo)
8.6
68
9.6
32
Caratteristiche per Categoria
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
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
9.4
21
9.0
53
9.5
24
9.1
54
9.4
21
8.9
52
9.3
22
Automazione
8.8
52
9.4
16
8.7
48
9.4
14
Annotazione dell'immagine
9.2
51
9.3
27
9.2
52
9.4
24
9.1
50
9.1
17
9.2
51
9.2
18
Annotazione del linguaggio naturale
9.0
43
9.1
13
8.9
42
8.5
9
8.9
45
9.0
10
Annotazione del discorso
9.0
40
7.7
8
8.9
39
7.5
8
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 V7 Darwin 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
V7 Darwin 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.)
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
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
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
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
V7 Darwin non ha discussioni con risposte
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