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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 nella soddisfazione degli utenti, vantando una valutazione complessiva più alta rispetto a Labelbox. Gli utenti apprezzano la sua interfaccia intuitiva e il design user-friendly, che rende il processo di etichettatura fluido ed efficiente.
- Secondo recensioni verificate, Labelbox brilla per la facilità di configurazione, con gli utenti che evidenziano quanto sia semplice e diretto il processo di onboarding. Un utente ha notato: "Adoro quanto sia facile configurare Labelbox; è stato super semplice senza problemi," il che riflette la sua accessibilità per i nuovi utenti.
- Gli utenti dicono che SuperAnnotate offre un ambiente robusto per l'etichettatura dei dati, in particolare per coloro che hanno competenze tecniche. I revisori hanno menzionato che fornisce una piattaforma affidabile per l'addestramento di Gen AI, rendendolo una scelta eccellente per i professionisti che cercano di migliorare le loro competenze.
- I revisori menzionano che Labelbox offre un'interfaccia pulita e personalizzabile per annotare vari formati di dati, il che è particolarmente vantaggioso per i progetti accademici. Gli utenti apprezzano la possibilità di collaborare in tempo reale, migliorando il lavoro di squadra e la produttività.
- I revisori di G2 evidenziano che gli strumenti di etichettatura di SuperAnnotate sono facili da usare e visivamente attraenti, contribuendo a un'esperienza utente positiva. Questo aspetto è particolarmente notato dagli utenti che hanno lavorato sulla piattaforma per periodi prolungati, indicando la sua affidabilità nel tempo.
- Secondo feedback recenti, mentre Labelbox è elogiato per le sue capacità di gestione dei progetti, SuperAnnotate è riconosciuto per la sua versatilità nei ruoli e nei compiti, rendendolo una scelta preferita per gli utenti che cercano di diversificare la loro esperienza nell'etichettatura dei dati.
Labelbox 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 Labelbox.
- 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 Labelbox.
Prezzi
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- Image, video, text, and audio editors
- Data curation and exploration
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Labelbox
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SuperAnnotate
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Valutazioni
Soddisfa i requisiti
9.0
41
9.6
125
Facilità d'uso
9.0
41
9.6
130
Facilità di installazione
9.0
21
9.6
89
Facilità di amministrazione
9.0
5
9.7
50
Qualità del supporto
9.0
39
9.7
126
the product è stato un buon partner negli affari?
8.7
5
9.7
51
Direzione del prodotto (% positivo)
9.0
35
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
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sistema
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sviluppo del Modello
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sviluppo del modello
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
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
9.1
27
9.7
81
8.9
27
9.6
84
9.1
28
9.6
79
8.6
26
9.7
76
Automazione
8.5
25
9.3
61
8.3
24
9.5
50
Annotazione dell'immagine
8.7
26
9.3
73
8.5
25
9.4
70
8.7
24
9.3
62
8.8
24
9.5
64
Annotazione del linguaggio naturale
8.9
23
9.4
49
8.3
22
9.2
42
8.7
20
9.6
46
Annotazione del discorso
8.3
19
9.2
43
7.8
19
9.1
41
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
Labelbox e SuperAnnotate sono categorizzati comeStrumenti di apprendimento attivo, Etichettatura dei dati, e Piattaforme MLOps
Categorie uniche
Labelbox è categorizzato comePiattaforme di Data Science e Machine Learning
SuperAnnotate è categorizzato comeOperazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Labelbox
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
31.9%
Tecnologia dell'informazione e servizi
14.9%
Ricerca
4.3%
Ospitalità
4.3%
E-Learning
4.3%
Altro
40.4%
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%
Discussioni
How do I download Labelbox?
2 Commenti
NB
Hi! You can try it for free here https://app.labelbox.com/signup. Leggi di più
Labelbox non ha più 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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