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Software de Rotulagem de Dados
Amazon Sagemaker Ground Truth
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Roboflow

4.7/5

(108)

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Alteryx

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ILUM

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Amazon Sagemaker Ground Truth

(19)

4.1 de 5

Amazon Sagemaker Ground Truth

Por Amazon Web Services (AWS)

Visão Geral

Classificação por Estrelas

(19)4.1 de 5

(63)4.8 de 5

Segmentos de Mercado

Pequeno negócio (36.8% das avaliações)

Pequeno negócio (50.8% das avaliações)

Pros & Cons

Não há dados suficientes

Eficiência de Anotação (10) Ferramentas de Anotação (10) Recursos Faltantes (6) Faltando Recursos (4)

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Encord

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Segmentos de Mercado

Pequeno negócio (50.8% das avaliações)

Pros & Cons

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Preço de Nível Básico

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Saiba mais sobre Encord

Resumo

Resumo Gerado por IA

Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.

Os usuários relatam que o Amazon Sagemaker Ground Truth se destaca em sua Qualidade de Suporte, com uma pontuação de 9,6, enquanto o Encord alcança uma pontuação perfeita de 10,0, indicando que os usuários consideram o suporte do Encord excepcionalmente responsivo e útil.
Os revisores mencionam que o Encord oferece um Teste Gratuito, tornando-o mais acessível para pequenas empresas que desejam testar o software antes de se comprometer, enquanto o Amazon Sagemaker Ground Truth não possui uma opção de preço de entrada semelhante.
Os usuários do G2 destacam que o Encord se sobressai em Facilidade de Uso com uma pontuação de 9,5, em comparação com a pontuação de 8,3 do Amazon Sagemaker Ground Truth, sugerindo que o Encord oferece uma experiência de usuário mais intuitiva para tarefas de rotulagem de dados.
Os usuários no G2 relatam que o Amazon Sagemaker Ground Truth tem uma Escalabilidade superior com uma pontuação de 9,8, o que é crucial para empresas que antecipam crescimento, enquanto a pontuação de escalabilidade do Encord é ligeiramente inferior, em 9,5.
Os revisores mencionam que a Eficiência de Treinamento de Modelos do Encord é altamente avaliada, com os usuários apreciando seus algoritmos pré-construídos que agilizam o processo de desenvolvimento de modelos, enquanto o Amazon Sagemaker Ground Truth também oferece fortes capacidades de treinamento de modelos, mas não alcança o mesmo nível de satisfação do usuário nesta área.
Os usuários dizem que os recursos de Qualidade de Dados do Encord, com pontuação de 9,6, são particularmente elogiados por sua eficácia em melhorar a precisão da rotulagem, enquanto o Amazon Sagemaker Ground Truth, embora forte, não recebe o mesmo nível de aclamação neste aspecto específico.

Amazon Sagemaker Ground Truth vs Encord

Ao avaliar as duas soluções, os revisores acharam Encord mais fácil de usar, configurar e fazer negócios em geral. No entanto, preferiram a facilidade de administração com Amazon Sagemaker Ground Truth.

Os revisores sentiram que Encord atende melhor às necessidades de seus negócios do que Amazon Sagemaker Ground Truth.
Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que Encord é a opção preferida.
Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do Encord em relação ao Amazon Sagemaker Ground Truth.

Preços

Preço de Nível Básico

Amazon Sagemaker Ground Truth

Preço não disponível

Encord

Simple and scalable pricing

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Com nossa precificação simples e escalável, você paga apenas por usuário. Não há necessidade de rastrear horas de anotação, consumo de rótulos ou uso de dados.

Kit de rotulagem de visão computacional
Rotulagem assistida por modelo usando seus próprios modelos ou nossos micromodelos proprietários
Rastreamento e interpolação automática de objetos

Saiba mais sobre Encord

Teste Gratuito

Amazon Sagemaker Ground Truth

Informação de teste não disponível

Encord

Teste Gratuito disponível

Avaliações

Atende aos requisitos

8.2

9.3

Facilidade de Uso

8.3

9.5

Facilidade de configuração

7.3

8.3

Facilidade de administração

8.2

7.7

Qualidade do Suporte

9.6

9.9

Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?

8.5

9.4

Direção de Produto (% positivo)

8.9

9.8

Recursos

Plataformas de MLOpsOcultar 22 recursosMostrar 22 recursos

Não há dados suficientes

9.8

Implantação

Flexibilidade linguística