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Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- I revisori di G2 riportano che SuperAnnotate eccelle nella soddisfazione degli utenti, vantando un punteggio complessivo significativamente più alto rispetto a Encord. Gli utenti apprezzano la sua interfaccia intuitiva e la facilità d'uso, che lo rendono una scelta affidabile per i compiti di etichettatura dei dati.
- Secondo le recensioni verificate, il processo di implementazione di SuperAnnotate è elogiato per il suo rapido onboarding e la configurazione user-friendly, permettendo agli utenti di immergersi nei loro progetti senza un addestramento estensivo. Al contrario, Encord ha ricevuto feedback che indicano alcune sfide con la configurazione, che potrebbero richiedere più tempo e sforzo.
- Gli utenti dicono che SuperAnnotate fornisce un ambiente robusto per vari compiti di etichettatura, con funzionalità che supportano sia l'annotazione di testo che di immagini. I revisori evidenziano la versatilità della piattaforma, rendendola adatta a diversi tipi di progetti, mentre Encord è noto per i suoi punti di forza nell'annotazione video-first, particolarmente nelle applicazioni di imaging medico.
- I revisori menzionano che la qualità del supporto di SuperAnnotate è encomiabile, con gli utenti che notano la piattaforma come un partner affidabile per le loro esigenze di etichettatura dei dati. Tuttavia, anche il supporto clienti di Encord è evidenziato positivamente, con gli utenti che apprezzano l'approccio di partnership pratica e l'accesso diretto alla leadership per le discussioni sui progetti.
- I revisori di G2 evidenziano che SuperAnnotate ha una base utenti più ampia, riflessa nel suo numero totale di recensioni, il che suggerisce una presenza più consolidata sul mercato. Questo ampio feedback contribuisce a una comprensione più affidabile delle esperienze degli utenti rispetto a Encord, che ha meno recensioni.
- Secondo il feedback recente degli utenti, entrambe le piattaforme sono ben considerate per i loro set di funzionalità, ma SuperAnnotate si distingue per i suoi strumenti di tagging e l'esperienza utente complessiva, mentre Encord è riconosciuto per la sua ricchezza di funzionalità su misura per casi d'uso specifici, in particolare nell'annotazione video.
Encord 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 Encord.
- 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 SuperAnnotate.
Prezzi
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Encord
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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
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- Fully customizable multimodal editor
- Image, video, text, and audio editors
- Data curation and exploration
Prova Gratuita
Encord
Prova gratuita disponibile
SuperAnnotate
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
9.3
49
9.6
126
Facilità d'uso
9.5
50
9.6
131
Facilità di installazione
8.5
14
9.6
90
Facilità di amministrazione
8.1
13
9.7
50
Qualità del supporto
9.9
48
9.7
127
the product è stato un buon partner negli affari?
9.5
13
9.7
51
Direzione del prodotto (% positivo)
9.8
49
9.6
112
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
9.4
6
9.8
10
9.5
7
9.2
11
9.8
7
9.3
9
9.8
8
9.7
10
9.8
8
9.5
10
Distribuzione
10.0
6
9.4
11
9.5
7
9.5
11
9.5
7
9.5
10
9.6
8
9.4
11
10.0
8
9.3
12
Gestione
9.8
7
9.3
9
9.8
8
9.0
10
10.0
6
9.2
8
9.8
8
9.6
8
Operazioni
10.0
6
9.3
9
9.7
6
9.2
8
10.0
9
9.2
8
Gestione
10.0
7
9.6
8
10.0
8
9.4
8
9.8
7
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
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
33
9.7
81
9.8
32
9.6
85
9.5
33
9.6
79
9.8
31
9.7
76
Automazione
9.5
26
9.3
61
9.5
25
9.5
50
Annotazione dell'immagine
9.6
32
9.3
73
9.3
28
9.4
70
9.2
24
9.3
62
9.7
25
9.5
64
Annotazione del linguaggio naturale
9.6
15
9.4
49
9.7
15
9.2
42
9.6
17
9.6
46
Annotazione del discorso
9.6
15
9.2
43
9.5
14
9.1
41
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
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
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
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
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
Encord e SuperAnnotate sono categorizzati comeStrumenti di apprendimento attivo, Etichettatura dei dati, e Piattaforme MLOps
Categorie uniche
Encord è categorizzato comePiattaforme di Data Science e Machine Learning, Riconoscimento delle immagini, e Apprendimento automatico
SuperAnnotate è categorizzato comeOperazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Encord
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
Software per computer
36.5%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
12.7%
Dispositivi medici
11.1%
Cibo e Bevande
9.5%
Tecnologia dell'informazione e servizi
7.9%
Altro
22.2%
Tecnologia dell'informazione e servizi
24.4%
Software per computer
15.7%
Ricerca
6.4%
Istruzione Superiore
4.7%
Salute, Benessere e Fitness
3.5%
Altro
45.3%
Discussioni
Encord non ha discussioni con risposte
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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