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Roboflow
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Visão Geral
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (57.1% das avaliações)
Pequeno negócio (63.6% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Entre em Contato Por Mês
Entre em Contato
Labellerr
Classificação por Estrelas
(21)4.8 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (57.1% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
Entre em Contato Por Mês
Navegue por todos os planos de preços 3SuperAnnotate
Classificação por Estrelas
(182)4.9 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (63.6% 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 usuários relatam que o Labellerr se destaca em Qualidade do Rotulador com uma pontuação de 9,9, o que os revisores mencionam que contribui para anotações de alta qualidade, enquanto o SuperAnnotate segue de perto com uma pontuação de 9,8, indicando um desempenho forte, mas com uma satisfação do usuário ligeiramente menor.
- Os revisores mencionam que a Facilidade de Uso do Labellerr é avaliada em 9,8, tornando-o particularmente amigável para pequenas empresas, enquanto o SuperAnnotate, com uma pontuação de 9,6, ainda é fácil de navegar, mas pode exigir um pouco mais de treinamento para novos usuários.
- Os usuários do G2 destacam o recurso Human-in-the-Loop do Labellerr, com uma pontuação de 9,3, como uma vantagem significativa para garantir o controle de qualidade na rotulagem de dados, enquanto a pontuação de 9,7 do SuperAnnotate sugere que ele oferece uma solução mais robusta nessa área, aumentando a confiança do usuário no processo de rotulagem.
- Os usuários no G2 relatam que o recurso de Pré-Rotulagem por Aprendizado de Máquina do Labellerr tem uma pontuação de 9,6, o que ajuda a agilizar o processo de rotulagem, enquanto a pontuação de 9,3 do SuperAnnotate indica que ele pode não ser tão eficiente nesse aspecto, potencialmente levando a prazos de projeto mais longos.
- Os revisores mencionam que a Escalabilidade do Labellerr é avaliada em 10,0, tornando-o uma excelente escolha para empresas em crescimento, enquanto o SuperAnnotate também tem uma pontuação de 10,0, mas os usuários sentem que a implementação do Labellerr é mais fluida e adaptável às necessidades em mudança.
- Os usuários dizem que a Qualidade do Suporte do Labellerr é avaliada em 9,7, com muitos elogiando a capacidade de resposta e a utilidade da equipe de suporte, enquanto o SuperAnnotate brilha ainda mais com uma pontuação de 9,9, indicando um serviço ao cliente excepcional que os usuários consideram inestimável.
Labellerr vs SuperAnnotate
Ao avaliar as duas soluções, os revisores acharam ambas igualmente fáceis de usar. No entanto, SuperAnnotate é mais fácil de configurar e administrar. Enquanto Labellerr é mais fácil de fazer negócios em geral.
- Os revisores sentiram que SuperAnnotate atende melhor às necessidades de seus negócios do que Labellerr.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, Labellerr e SuperAnnotate fornecem níveis de assistência semelhantes.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do Labellerr em relação ao SuperAnnotate.
Preços
Preço de Nível Básico
Labellerr
Enterprise Plan
Entre em Contato
Por Mês
- Assento Disponível: Ilimitado
- Crédito de Dados: Ilimitado
- Suporte a tipos de dados: jpg, png, wav, mp4, pdf, txt, dicom, lidar, nifti
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
Labellerr
Teste Gratuito disponível
SuperAnnotate
Teste Gratuito disponível
Avaliações
Atende aos requisitos
9.4
18
9.6
116
Facilidade de Uso
9.6
18
9.6
121
Facilidade de configuração
9.2
8
9.6
81
Facilidade de administração
9.0
8
9.6
46
Qualidade do Suporte
9.7
18
9.7
118
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
9.8
8
9.7
47
Direção de Produto (% positivo)
10.0
18
9.5
102
Recursos
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
9.8
10
Dados insuficientes disponíveis
9.2
11
Dados insuficientes disponíveis
9.3
9
Dados insuficientes disponíveis
9.7
10
Dados insuficientes disponíveis
9.5
10
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
9.4
11
Dados insuficientes disponíveis
9.5
11
Dados insuficientes disponíveis
9.5
10
Dados insuficientes disponíveis
9.4
11
Dados insuficientes disponíveis
9.3
12
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
9.3
9
Dados insuficientes disponíveis
9.0
10
Dados insuficientes disponíveis
9.2
8
Dados insuficientes disponíveis
9.6
8
Operações
Dados insuficientes disponíveis
9.3
9
Dados insuficientes disponíveis
9.2
8
Dados insuficientes disponíveis
9.2
8
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
9.6
8
Dados insuficientes disponíveis
9.4
8
Dados insuficientes disponíveis
9.3
7
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de MáquinaOcultar 25 recursosMostrar 25 recursos
Não há dados suficientes
Não há dados suficientes
Sistema
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Desenvolvimento de Modelos
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Desenvolvimento de Modelos
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Serviços de Máquina/Deep Learning
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Serviços de Máquina/Deep Learning
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
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
9.9
12
9.7
77
9.7
12
9.6
76
9.9
13
9.6
75
9.3
14
9.7
70
Automação
9.6
13
9.3
58
9.5
13
9.5
48
Anotação de Imagem
9.6
13
9.3
71
9.7
13
9.4
68
9.7
13
9.3
60
9.9
13
9.5
62
Anotação em Linguagem Natural
9.9
12
9.4
47
9.6
13
9.2
40
9.8
11
9.6
44
Anotação de Fala
9.9
12
9.2
41
9.6
12
9.1
39
Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)Ocultar 15 recursosMostrar 15 recursos
Não há dados suficientes
9.5
15
Engenharia de Prompt - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.6
13
Dados insuficientes disponíveis
9.6
13
Otimização de Inferência - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.4
12
Model Garden - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.6
13
Treinamento Personalizado - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.5
13
Desenvolvimento de Aplicações - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.4
13
Implantação de Modelo - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.5
11
Dados insuficientes disponíveis
9.4
13
Guardrails - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.5
13
Dados insuficientes disponíveis
9.6
12
Monitoramento de Modelos - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.4
12
Dados insuficientes disponíveis
9.5
11
Segurança - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.5
11
Dados insuficientes disponíveis
9.4
11
Gateways & Roteadores - Operacionalização de Modelos de Linguagem em Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.4
12
Categorias
Categorias
Categorias Compartilhadas
Labellerr e SuperAnnotate é categorizado como Rotulagem de Dados e Plataformas de MLOps
Categorias Únicas
Labellerr é categorizado como Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
SuperAnnotate é categorizado como Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
Labellerr
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
Tecnologia da informação e serviços
33.3%
Programas de computador
14.3%
Hospital & Assistência à Saúde
9.5%
Relações Públicas e Comunicação
4.8%
Marketing e Publicidade
4.8%
Outro
33.3%
Tecnologia da informação e serviços
24.1%
Programas de computador
16.0%
Pesquisa
6.8%
Ensino superior
4.9%
Saúde, Bem-Estar e Fitness
3.7%
Outro
44.4%
Principais Alternativas
Discussões
Labellerr 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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