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Confronta SuperAnnotate e iMerit Ango Hub Multimodal AI Platform 
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Sfoglia tutti i piani tariffari 3Riassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che SuperAnnotate eccelle in Qualità dell'Etichettatore con un punteggio di 9.8, indicando un alto livello di soddisfazione per l'accuratezza e l'affidabilità del processo di etichettatura. Al contrario, iMerit Ango Hub Multimodal AI Platform non fornisce valutazioni specifiche per questa caratteristica, il che potrebbe lasciare i potenziali utenti a interrogarsi sulla sua efficacia.
- I recensori menzionano che la Facilità di Configurazione di SuperAnnotate è valutata a 9.6, rendendola facile da usare per i nuovi adottanti. D'altra parte, iMerit Ango Hub Multimodal AI Platform manca di feedback dettagliati sulla facilità di configurazione, il che potrebbe essere una preoccupazione per gli utenti che cercano un'esperienza di onboarding semplice.
- Gli utenti di G2 evidenziano la Qualità del Supporto di SuperAnnotate con un impressionante punteggio di 9.9, suggerendo che gli utenti si sentono ben supportati durante tutta la loro esperienza. In confronto, iMerit Ango Hub Multimodal AI Platform ha meno recensioni, rendendo difficile valutare il livello di supporto che gli utenti possono aspettarsi.
- Gli utenti su G2 riportano che SuperAnnotate offre una Scalabilità superiore con un punteggio perfetto di 10.0, cruciale per le aziende che prevedono una crescita. Anche iMerit Ango Hub Multimodal AI Platform ottiene un buon punteggio in scalabilità ma non eguaglia il feedback completo fornito per SuperAnnotate.
- I recensori menzionano che la Qualità dei Dati di SuperAnnotate è valutata a 9.8, riflettendo un forte impegno nel mantenere alti standard nella gestione dei dati. Al contrario, iMerit Ango Hub Multimodal AI Platform non fornisce valutazioni specifiche per la qualità dei dati, il che potrebbe sollevare preoccupazioni per gli utenti che danno priorità all'integrità dei dati.
- Gli utenti dicono che la caratteristica Human-in-the-Loop di SuperAnnotate è valutata a 9.7, indicando una robusta integrazione della supervisione umana nel processo di addestramento dell'IA. iMerit Ango Hub Multimodal AI Platform non mette in evidenza questa caratteristica, il che potrebbe essere un notevole svantaggio per gli utenti che cercano un approccio più collaborativo allo sviluppo dell'IA.
Prezzi
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Get ready to scale your most sophisticated AI projects and MLOps needs
- Fully customizable multimodal editor
- Image, video, text, and audio editors
- Data curation and exploration
iMerit Ango Hub Multimodal AI Platform
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The fast, ready-to-go hosted solution for those who want to start labeling immediately from the browser, no installation required.
- For projects of any size
- Unlimited everything
- Purchase new seats only as needed
Prova Gratuita
SuperAnnotate
Prova gratuita disponibile
iMerit Ango Hub Multimodal AI Platform
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
9.6
116
Dati insufficienti
Facilità d'uso
9.6
121
Dati insufficienti
Facilità di installazione
9.6
81
Dati insufficienti
Facilità di amministrazione
9.6
46
Dati insufficienti
Qualità del supporto
9.7
118
Dati insufficienti
the product è stato un buon partner negli affari?
9.7
47
Dati insufficienti
Direzione del prodotto (% positivo)
9.5
102
Dati insufficienti
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
9.8
10
Dati insufficienti
9.2
11
Dati insufficienti
9.3
9
Dati insufficienti
9.7
10
Dati insufficienti
9.5
10
Dati insufficienti
Distribuzione
9.4
11
Dati insufficienti
9.5
11
Dati insufficienti
9.5
10
Dati insufficienti
9.4
11
Dati insufficienti
9.3
12
Dati insufficienti
Gestione
9.3
9
Dati insufficienti
9.0
10
Dati insufficienti
9.2
8
Dati insufficienti
9.6
8
Dati insufficienti
Operazioni
9.3
9
Dati insufficienti
9.2
8
Dati insufficienti
9.2
8
Dati insufficienti
Gestione
9.6
8
Dati insufficienti
9.4
8
Dati insufficienti
9.3
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
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
9.7
77
Dati insufficienti
9.6
76
Dati insufficienti
9.6
75
Dati insufficienti
9.7
70
Dati insufficienti
Automazione
9.3
58
Dati insufficienti
9.5
48
Dati insufficienti
Annotazione dell'immagine
9.3
71
Dati insufficienti
9.4
68
Dati insufficienti
9.3
60
Dati insufficienti
9.5
62
Dati insufficienti
Annotazione del linguaggio naturale
9.4
47
Dati insufficienti
9.2
40
Dati insufficienti
9.6
44
Dati insufficienti
Annotazione del discorso
9.2
41
Dati insufficienti
9.1
39
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
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
9.5
13
Dati insufficienti
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.6
13
Dati insufficienti
9.6
13
Dati insufficienti
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.4
12
Dati insufficienti
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.6
13
Dati insufficienti
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.5
13
Dati insufficienti
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.4
13
Dati insufficienti
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.5
11
Dati insufficienti
9.4
13
Dati insufficienti
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.5
13
Dati insufficienti
9.6
12
Dati insufficienti
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.4
12
Dati insufficienti
9.5
11
Dati insufficienti
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.5
11
Dati insufficienti
9.4
11
Dati insufficienti
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.4
12
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
SuperAnnotate e iMerit Ango Hub Multimodal AI Platform sono categorizzati comeEtichettatura dei dati
Categorie uniche
SuperAnnotate è categorizzato comePiattaforme MLOps e Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
iMerit Ango Hub Multimodal AI Platform è categorizzato comePiattaforme di Data Science e Machine Learning e Strumenti di apprendimento attivo
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
SuperAnnotate
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
iMerit Ango Hub Multimodal AI Platform
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
24.1%
Software per computer
16.0%
Ricerca
6.8%
Istruzione Superiore
4.9%
Salute, Benessere e Fitness
3.7%
Altro
44.4%
Logistica e Catena di Fornitura
20.0%
Bancario
20.0%
Vendita al dettaglio
10.0%
Ingegneria Meccanica o Industriale
10.0%
Istruzione Superiore
10.0%
Altro
30.0%
Discussioni
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
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