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Scopri di più su EncordRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Encord eccelle per facilità d'uso con un punteggio di 9,5, rendendolo una scelta preferita per coloro che danno priorità a un'interfaccia user-friendly, mentre Deepchecks, con un punteggio di 8,5, è noto per avere una curva di apprendimento più ripida.
- I recensori menzionano che la qualità del supporto di Encord è eccezionale, raggiungendo un punteggio perfetto di 10,0, che gli utenti apprezzano per l'assistenza tempestiva, mentre Deepchecks, con un punteggio di 8,4, ha ricevuto feedback che indicano che il supporto potrebbe essere più reattivo.
- Gli utenti di G2 evidenziano le forti capacità di distribuzione di Encord, in particolare in scalabilità e facilità di distribuzione, entrambe con un punteggio di 9,8, che consente alle aziende di crescere senza ostacoli significativi. Al contrario, Deepchecks, pur essendo ancora competente, ottiene un punteggio leggermente inferiore in queste aree, indicando potenziali sfide per la scalabilità delle operazioni.
- Gli utenti su G2 sottolineano l'efficienza superiore di Encord nell'addestramento dei modelli con un punteggio di 9,2, che i recensori dicono migliorare significativamente il loro flusso di lavoro. Deepchecks, pur offrendo solide funzionalità di addestramento dei modelli, ottiene un punteggio inferiore in quest'area, suggerendo che potrebbe non essere altrettanto efficiente per gli utenti concentrati su uno sviluppo rapido dei modelli.
- I recensori menzionano che le funzionalità di qualità dei dati di Encord, in particolare nei processi human-in-the-loop, ottengono un punteggio di 9,8, che gli utenti trovano cruciale per mantenere alti standard nell'annotazione dei dati. Deepchecks, pur essendo efficace, non raggiunge questo livello di qualità, ottenendo un punteggio inferiore in funzionalità simili.
- Gli utenti segnalano che le capacità di integrazione di Encord, specialmente con algoritmi pre-costruiti che ottengono un punteggio perfetto di 10,0, semplificano il processo di sviluppo dei modelli, rendendo più facile per i team implementare soluzioni di machine learning. Deepchecks, sebbene offra opzioni di integrazione, non fornisce lo stesso livello di supporto pre-costruito, il che può rallentare lo sviluppo per alcuni utenti.
Deepchecks vs Encord
- I revisori hanno ritenuto che Encord soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Deepchecks.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Encord sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Encord rispetto a Deepchecks.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Deepchecks
Nessun prezzo disponibileEncord
Simple and scalable pricing
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- Strumenti di etichettatura per la visione artificiale
- Etichettatura assistita da modelli utilizzando i tuoi modelli o i nostri micro-modelli proprietari
- Tracciamento e interpolazione automatica degli oggetti
Prova Gratuita
Deepchecks
Nessuna informazione sulla prova disponibileEncord
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
9.1
19
9.3
47
Facilità d'uso
8.5
20
9.5
48
Facilità di installazione
8.1
18
8.3
12
Facilità di amministrazione
Dati insufficienti
7.7
11
Qualità del supporto
8.5
18
9.9
46
the product è stato un buon partner negli affari?
Dati insufficienti
9.4
11
Direzione del prodotto (% positivo)
7.7
20
9.8
47
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
Dati insufficienti
9.4
6
Dati insufficienti
9.5
7
Dati insufficienti
9.8
7
Dati insufficienti
9.8
8
Dati insufficienti
9.8
8
Distribuzione
Dati insufficienti
10.0
6
Dati insufficienti
9.5
7
Dati insufficienti
9.5
7
Dati insufficienti
9.6
8
Dati insufficienti
10.0
8
Gestione
Dati insufficienti
9.8
7
Dati insufficienti
9.8
8
Dati insufficienti
10.0
6
Dati insufficienti
9.8
8
Operazioni
Dati insufficienti
10.0
6
Dati insufficienti
9.7
6
Dati insufficienti
10.0
9
Gestione
Dati insufficienti
10.0
7
Dati insufficienti
10.0
8
Dati insufficienti
9.8
7
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforme AIOpsNascondi 18 CaratteristicheMostra 18 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Risoluzione dei problemi
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 AIOps - AI Agente
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
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
Dati insufficienti
9.7
7
Sistema
Dati insufficienti
9.0
5
Sviluppo del Modello
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
9.7
6
Dati insufficienti
10.0
5
Dati insufficienti
9.7
6
Sviluppo del modello
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
9.5
7
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
9.7
5
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
9.7
5
Distribuzione
Dati insufficienti
10.0
7
Dati insufficienti
9.8
7
Dati insufficienti
9.5
7
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
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
Dati insufficienti
9.4
32
Dati insufficienti
9.8
31
Dati insufficienti
9.5
32
Dati insufficienti
9.8
30
Automazione
Dati insufficienti
9.5
26
Dati insufficienti
9.5
25
Annotazione dell'immagine
Dati insufficienti
9.6
31
Dati insufficienti
9.3
28
Dati insufficienti
9.2
24
Dati insufficienti
9.7
25
Annotazione del linguaggio naturale
Dati insufficienti
9.6
15
Dati insufficienti
9.7
15
Dati insufficienti
9.6
17
Annotazione del discorso
Dati insufficienti
9.6
15
Dati insufficienti
9.5
14
Riconoscimento delle immaginiNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Tipo di riconoscimento
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Riconoscimento facciale
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Etichettatura
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Strumenti di apprendimento attivoNascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
9.0
10
Dati insufficienti
Strumenti di Apprendimento Attivo per l'Addestramento e l'Ottimizzazione del Modello
9.2
10
Dati insufficienti
9.0
10
Dati insufficienti
8.8
10
Dati insufficienti
8.5
10
Dati insufficienti
8.7
10
Dati insufficienti
Gestione dei Dati e Annotazione - Strumenti di Apprendimento Attivo
9.0
10
Dati insufficienti
9.2
10
Dati insufficienti
9.3
10
Dati insufficienti
9.3
10
Dati insufficienti
9.3
9
Dati insufficienti
Prestazioni del Modello e Analisi - Strumenti di Apprendimento Attivo
9.6
9
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
9.2
8
Dati insufficienti
8.8
8
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
Apprendimento automaticoNascondi 4 CaratteristicheMostra 4 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Integrazione - Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Apprendimento - Apprendimento automatico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Deepchecks e Encord sono categorizzati comeStrumenti di apprendimento attivo
Categorie uniche
Deepchecks è categorizzato comePiattaforme AIOps
Encord è categorizzato comeEtichettatura dei dati, Piattaforme MLOps, Piattaforme di Data Science e Machine Learning, Riconoscimento delle immagini, e Apprendimento automatico
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Deepchecks
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Encord
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
20.0%
Consulenza
10.0%
Software per computer
10.0%
Sicurezza Informatica e di Rete
10.0%
Telecomunicazioni
5.0%
Altro
45.0%
Software per computer
36.1%
Dispositivi medici
11.5%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
11.5%
Cibo e Bevande
9.8%
Tecnologia dell'informazione e servizi
8.2%
Altro
23.0%
Discussioni
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