Se você está considerando Appen, talvez queira investigar alternativas ou concorrentes semelhantes para encontrar a melhor solução. Software de Catálogo de Dados de Aprendizado de Máquina é uma tecnologia amplamente utilizada, e muitas pessoas estão buscando soluções de software popular, facilmente administrado com gerenciamento de acesso de usuário, mascaramento dinâmico de dados, e glossário de negócios e dados. Outros fatores importantes a considerar ao pesquisar alternativas para Appen incluem tasks. A melhor alternativa geral para Appen é SuperAnnotate. Outros aplicativos semelhantes a Appen são Prolific, AWS Glue, Amazon Sagemaker Ground Truth, e V7 Darwin. Appen alternativas podem ser encontradas em Software de Catálogo de Dados de Aprendizado de Máquina mas também podem estar em Software de Rotulagem de Dados ou Ferramentas de Pesquisa de Usuário.
SuperAnnotate é a plataforma líder para construir, ajustar, iterar e gerenciar seus modelos de IA mais rapidamente com os dados de treinamento da mais alta qualidade.
Ajudamos a facilitar um padrão mais elevado de pesquisa online. Conduza pesquisas com mais de 130.000 participantes avaliados e obtenha insights nos quais você pode confiar.
AWS Glue é um serviço de extração, transformação e carga (ETL) totalmente gerenciado, projetado para facilitar aos clientes a preparação e carga de seus dados para análise.
O V7 Darwin é uma plataforma de rotulagem de dados usada por desenvolvedores de IA que precisam treinar modelos especializados de visão computacional. Ele suporta diversos tipos de dados, incluindo imagens, vídeos e formatos de imagem médica como DICOM ou WSI. A plataforma oferece rotulagem assistida por IA, gerenciamento de dados e ferramentas de orquestração de fluxo de trabalho para ajudar empresas, clínicas e laboratórios de pesquisa a criar dados de treinamento de alta qualidade para construir soluções de IA sofisticadas. É especialmente útil para gerenciar processos de revisão complexos e colaboração em tempo real entre várias equipes de anotadores, engenheiros e especialistas de domínio. O V7 Darwin integra-se com frameworks e infraestruturas de ML populares e mantém altos padrões de segurança e conformidade (SOC 2, HIPAA), o que o torna adequado para indústrias como saúde, varejo, segurança e manufatura.
Uma plataforma completa de dados de treinamento para IA.
Uma plataforma de anotação baseada em nuvem de ponta a ponta, com ferramentas e automações integradas para produzir conjuntos de dados de alta qualidade de forma mais eficiente.
Atlan é um Espaço de Trabalho de Dados Moderno com a visão de permitir a democratização de dados dentro das organizações, mantendo os mais altos padrões de governança e segurança. Os diversos usuários da equipe de dados moderna de hoje, que vão desde engenheiros de dados até usuários de negócios, se reúnem para colaborar no Atlan. Ao permitir a descoberta de dados, compartilhamento de contexto, governança e segurança, as equipes de dados que usam o Atlan conseguem liberar mais de 30% do seu tempo—substituindo tarefas manuais e repetitivas por automação e minimizando a dependência de TI. As equipes que usam o Atlan conseguiram melhorar o tempo para obter insights em 60 vezes e criar 100 projetos de dados adicionais em um único trimestre!
Ao contrário de outras soluções de governança de dados e IA, a Collibra oferece uma plataforma completa, alimentada por um grafo de metadados corporativo, que unifica a governança de dados e IA para fornecer visibilidade, contexto e controle automatizados — em todos os sistemas e casos de uso — e enriquece o contexto dos dados a cada uso. A plataforma permite que sua equipe confie, cumpra e consuma todos os seus dados enquanto o grafo de metadados corporativo acumula contexto a cada uso. O controle de acesso automatizado da Collibra coloca os dados nas mãos dos seus usuários de forma segura, sem intervenção manual, trazendo mais segurança e mais autonomia para cada usuário acelerar a inovação. E a Governança de IA da Collibra é a única solução que cria um link ativo entre conjuntos de dados e políticas, modelos e casos de uso de IA — catalogando, avaliando e monitorando cada caso de uso de IA e conjunto de dados associado.
Extrair, transformar, carregar para visão computacional. Seus conjuntos de dados em todos os formatos. Balanceados, rotulados, versionados.