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Comparar Encord e SuperAnnotate 
Visão Geral
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (51.6% das avaliações)
Pequeno negócio (59.9% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Entre em Contato
Entre em Contato
Encord
Classificação por Estrelas
(65)4.8 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (51.6% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
Entre em Contato
Saiba mais sobre EncordSuperAnnotate
Classificação por Estrelas
(279)4.9 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (59.9% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
Entre em Contato
Navegue por todos os planos de preços 3Resumo
Resumo Gerado por IA
Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.
- Os revisores do G2 relatam que o SuperAnnotate se destaca no suporte ao usuário, com muitos usuários destacando a assistência imediata que receberam ao enfrentar problemas, como problemas de login. Este nível de responsividade contribuiu para uma experiência geral tranquila para os usuários.
- Os usuários dizem que as ferramentas de automação com IA do SuperAnnotate, como polígono inteligente e auto-anotação, reduzem significativamente o tempo de rotulagem manual, tornando-o uma potência para rotulagem de dados de IA em comparação com o Encord, que, embora eficaz, não possui o mesmo nível de recursos de automação.
- De acordo com avaliações verificadas, o Encord se destaca em sua experiência de suporte ao cliente, com os usuários apreciando a atenção da equipe ao feedback e sua abordagem proativa no desenvolvimento de novos recursos. Esta parceria prática tem sido particularmente benéfica para usuários em áreas especializadas, como imagem médica.
- Os revisores mencionam que ambas as plataformas oferecem facilidade de uso semelhante, mas o SuperAnnotate se destaca com uma experiência de configuração ligeiramente melhor, que os usuários acham mais intuitiva. Isso pode ser crucial para equipes que buscam começar rapidamente sem treinamento extensivo.
- Os usuários destacam que, enquanto o Encord tem fortes capacidades de integração, particularmente com a AWS, a versatilidade do SuperAnnotate em lidar com vários tipos de dados e suas robustas ferramentas de automação o tornam uma solução mais abrangente para diversas necessidades de rotulagem.
- Os revisores do G2 observam que o SuperAnnotate tem uma pontuação geral de satisfação mais alta, refletindo seu forte desempenho em vários métricas, incluindo experiência do usuário e riqueza de recursos, o que pode ser um fator decisivo para equipes avaliando suas opções.
Encord vs SuperAnnotate
Ao avaliar as duas soluções, os revisores acharam SuperAnnotate mais fácil de usar, configurar e administrar. Também preferiram fazer negócios com SuperAnnotate em geral.
- Os revisores sentiram que SuperAnnotate atende melhor às necessidades de seus negócios do que Encord.
- 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 SuperAnnotate.
Preços
Preço de Nível Básico
Encord
Simple and scalable pricing
Entre em Contato
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
SuperAnnotate
Pro
Entre em Contato
Prepare-se para escalar seus projetos de IA mais sofisticados e necessidades de MLOps
- Editor multimodal totalmente personalizável
- Editores de imagem, vídeo, texto e áudio
- Curadoria e exploração de dados
Teste Gratuito
Encord
Teste Gratuito disponível
SuperAnnotate
Teste Gratuito disponível
Avaliações
Atende aos requisitos
9.3
50
9.6
159
Facilidade de Uso
9.5
51
9.6
166
Facilidade de configuração
8.3
15
9.5
124
Facilidade de administração
8.1
14
9.6
51
Qualidade do Suporte
9.9
49
9.6
158
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
9.5
14
9.7
52
Direção de Produto (% positivo)
9.8
50
9.7
145
Recursos
Implantação
9.4
6
9.7
12
9.5
7
9.3
12
9.8
7
9.3
10
9.8
8
9.6
12
9.8
8
9.5
11
Implantação
10.0
6
9.4
13
9.5
7
9.6
12
9.5
7
9.5
11
9.6
8
9.4
12
10.0
8
9.4
13
Gestão
9.8
7
9.3
10
9.8
8
9.0
12
10.0
6
9.3
9
9.8
8
9.6
9
Operações
10.0
6
9.3
10
9.7
6
9.3
9
10.0
9
9.3
10
Gestão
10.0
7
9.6
9
10.0
8
9.4
9
9.8
7
9.4
8
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
9.2
6
Dados insuficientes disponíveis
9.0
5
Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de MáquinaOcultar 25 recursosMostrar 25 recursos
9.7
7
Não há dados suficientes
Sistema
9.0
5
Dados insuficientes disponíveis
Desenvolvimento de Modelos
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
9.7
6
Dados insuficientes disponíveis
10.0
5
Dados insuficientes disponíveis
9.7
6
Dados insuficientes disponíveis
Desenvolvimento de Modelos
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Serviços de Máquina/Deep Learning
9.5
7
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
9.7
5
Dados insuficientes disponíveis
Serviços de Máquina/Deep Learning
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
9.7
5
Dados insuficientes disponíveis
Implantação
10.0
7
Dados insuficientes disponíveis
9.8
7
Dados insuficientes disponíveis
9.5
7
Dados insuficientes disponíveis
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Agente AI - Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Qualidade
9.4
33
9.6
90
9.8
32
9.6
102
9.5
33
9.6
85
9.8
31
9.7
92
Automação
9.5
26
9.3
67
9.5
25
9.5
53
Anotação de Imagem
9.6
32
9.4
80
9.3
28
9.4
74
9.2
24
9.3
65
9.7
26
9.5
68
Anotação em Linguagem Natural
9.6
15
9.4
52
9.7
15
9.3
44
9.6
17
9.7
48
Anotação de Fala
9.6
15
9.3
48
9.5
14
9.1
44
Reconhecimento de ImagemOcultar 14 recursosMostrar 14 recursos
Não há dados suficientes
Não há dados suficientes
Tipo de reconhecimento
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Recurso Não Disponível
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Reconhecimento Facial
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Rotulagem
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Ferramentas de Aprendizagem AtivaOcultar 15 recursosMostrar 15 recursos
Não há dados suficientes
Não há dados suficientes
Modelo de Treinamento e Otimização - Ferramentas de Aprendizagem Ativa
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Gerenciamento de Dados & Anotação - Ferramentas de Aprendizagem Ativa
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Análise de Desempenho de Modelo - Active Learning Tools
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Aprendizado de MáquinaOcultar 4 recursosMostrar 4 recursos
Não há dados suficientes
Não há dados suficientes
Integração - Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Aprendizado - Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)Ocultar 15 recursosMostrar 15 recursos
Não há dados suficientes
9.6
19
Engenharia de Prompt - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.7
17
Dados insuficientes disponíveis
9.7
16
Otimização de Inferência - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.5
14
Model Garden - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.7
16
Treinamento Personalizado - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.6
17
Desenvolvimento de Aplicações - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.5
16
Implantação de Modelo - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.6
13
Dados insuficientes disponíveis
9.4
15
Guardrails - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.6
17
Dados insuficientes disponíveis
9.7
16
Monitoramento de Modelos - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.6
15
Dados insuficientes disponíveis
9.6
14
Segurança - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.6
13
Dados insuficientes disponíveis
9.5
14
Gateways & Roteadores - Operacionalização de Modelos de Linguagem em Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.5
14
Categorias
Categorias
Categorias Compartilhadas
Encord e SuperAnnotate é categorizado como Ferramentas de Aprendizagem Ativa, Rotulagem de Dados, e Plataformas de MLOps
Categorias Únicas
Encord é categorizado como Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina, Reconhecimento de Imagem, e Aprendizado de Máquina
SuperAnnotate é categorizado como Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
Encord
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
SuperAnnotate
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
Pequena Empresa
(50 ou menos emp.)
Médio Porte
(51-1000 emp.)
Empresa
(> 1000 emp.)
Indústria dos Avaliadores
Programas de computador
37.5%
Hospital & Assistência à Saúde
12.5%
Dispositivos Médicos
10.9%
Alimentos e Bebidas
9.4%
Tecnologia da informação e serviços
7.8%
Outro
21.9%
Tecnologia da informação e serviços
24.6%
Programas de computador
15.0%
Pesquisa
5.3%
Ensino superior
4.3%
Prática Médica
3.9%
Outro
46.9%
Discussões
Encord não possui discussões com respostas
What is SuperAnnotate?
1 Comentário
MM
SuperAnnotate é uma plataforma completa para anotar, versionar e gerenciar dados de verdade fundamental para sua IA.Leia mais
What is your experience with SuperAnnotate for data annotation, and what would you like to see improved?
1 Comentário
ST
Fui convidado para testes de habilidade em alguns projetos com a Superannotate ao longo do último ano, cada um resultando em uma plataforma com bugs que não...Leia mais
SuperAnnotate não possui mais discussões com respostas
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