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Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Encord eccelle in Qualità dell'Etichettatore con un punteggio di 9,5, mentre Segments.ai è indietro con 8,8. I recensori menzionano che gli strumenti di etichettatura di Encord sono intuitivi e producono annotazioni di alta qualità, rendendolo una scelta preferita per i team focalizzati sulla precisione.
- I recensori menzionano che la Qualità del Supporto di Encord è eccezionale, con un punteggio perfetto di 10,0, rispetto al 9,2 di Segments.ai. Gli utenti su G2 apprezzano la reattività e l'utilità del team di supporto di Encord, che migliora significativamente l'esperienza utente.
- Gli utenti di G2 evidenziano che Encord offre una superiore Efficienza nell'Addestramento del Modello con un punteggio di 9,7, mentre la performance di Segments.ai in quest'area è meno impressionante. Gli utenti segnalano che le funzionalità di riaddestramento automatico del modello di Encord semplificano il flusso di lavoro, rendendo più facile mantenere alte prestazioni del modello.
- Gli utenti dicono che la funzione Human-in-the-Loop di Encord è valutata a 9,8, significativamente più alta rispetto all'8,1 di Segments.ai. I recensori menzionano che questa funzione consente un migliore controllo e supervisione durante il processo di annotazione, cruciale per progetti complessi.
- I recensori menzionano che il punteggio di Qualità dei Dati di Encord di 9,6 è una caratteristica distintiva, mentre il punteggio di 8,6 di Segments.ai indica margini di miglioramento. Gli utenti apprezzano gli strumenti di gestione dei dati robusti di Encord che garantiscono dataset di alta qualità per l'addestramento dei modelli.
- Gli utenti su G2 segnalano che le capacità di Automazione di Encord, in particolare nel Pre-Etichettatura con Apprendimento Automatico, ottengono un punteggio di 9,7, rispetto all'8,1 di Segments.ai. I recensori dicono che questa automazione riduce significativamente il tempo speso per l'etichettatura manuale, rendendo Encord una scelta più efficiente per i team con grandi dataset.
Encord vs Segments.ai
- I revisori hanno ritenuto che Encord soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Segments.ai.
- 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 Segments.ai rispetto a Encord.
Prezzi
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Encord
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
Segments.ai
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All'anno
- Posti illimitati
- Accesso API e SDK
- Interfacce illimitate per immagini, nuvole di punti e sequenze
Prova Gratuita
Encord
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Segments.ai
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
9.3
47
9.0
21
Facilità d'uso
9.5
48
8.6
21
Facilità di installazione
8.3
12
9.2
8
Facilità di amministrazione
7.7
11
Dati insufficienti
Qualità del supporto
9.9
46
9.2
18
the product è stato un buon partner negli affari?
9.4
11
Dati insufficienti
Direzione del prodotto (% positivo)
9.8
47
10.0
20
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
9.4
6
Dati insufficienti
9.5
7
Dati insufficienti
9.8
7
Dati insufficienti
9.8
8
Dati insufficienti
9.8
8
Dati insufficienti
Distribuzione
10.0
6
Dati insufficienti
9.5
7
Dati insufficienti
9.5
7
Dati insufficienti
9.6
8
Dati insufficienti
10.0
8
Dati insufficienti
Gestione
9.8
7
Dati insufficienti
9.8
8
Dati insufficienti
10.0
6
Dati insufficienti
9.8
8
Dati insufficienti
Operazioni
10.0
6
Dati insufficienti
9.7
6
Dati insufficienti
10.0
9
Dati insufficienti
Gestione
10.0
7
Dati insufficienti
10.0
8
Dati insufficienti
9.8
7
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
9.7
7
Dati insufficienti
Sistema
9.0
5
Dati insufficienti
Sviluppo del Modello
Dati insufficienti
Dati insufficienti
9.7
6
Dati insufficienti
10.0
5
Dati insufficienti
9.7
6
Dati insufficienti
Sviluppo del modello
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
9.5
7
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
9.7
5
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
Dati insufficienti
9.7
5
Dati insufficienti
Distribuzione
10.0
7
Dati insufficienti
9.8
7
Dati insufficienti
9.5
7
Dati insufficienti
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
9.4
32
8.9
15
9.8
31
8.7
14
9.5
32
8.7
14
9.8
30
8.3
12
Automazione
9.5
26
8.3
11
9.5
25
Funzionalità non disponibile
Annotazione dell'immagine
9.6
31
9.1
15
9.3
28
8.3
14
9.2
24
8.0
11
9.7
25
8.0
11
Annotazione del linguaggio naturale
9.6
15
Funzionalità non disponibile
9.7
15
7.3
10
9.6
17
Funzionalità non disponibile
Annotazione del discorso
9.6
15
Funzionalità non disponibile
9.5
14
Funzionalità non disponibile
Riconoscimento delle immaginiNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.2
5
Tipo di riconoscimento
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
8.7
5
Dati insufficienti
7.7
5
Dati insufficienti
7.7
5
Funzionalità non disponibile
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
8.0
5
Riconoscimento facciale
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Etichettatura
Dati insufficienti
8.7
5
Dati insufficienti
8.3
5
Dati insufficienti
8.7
5
Distribuzione
Dati insufficienti
7.7
5
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
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
Encord e Segments.ai sono categorizzati comeEtichettatura dei dati, Piattaforme MLOps, e Riconoscimento delle immagini
Categorie uniche
Encord è categorizzato comeStrumenti di apprendimento attivo, Piattaforme di Data Science e Machine Learning, e Apprendimento automatico
Segments.ai non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Encord
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Segments.ai
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
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%
Ricerca
33.3%
Software per computer
19.0%
Automobilistico
9.5%
Tecnologia dell'informazione e servizi
4.8%
Istruzione Superiore
4.8%
Altro
28.6%
Alternative
Discussioni
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