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LayerNext Prós e Contras: Top 5 Vantagens e Desvantagens

Resumo Rápido de IA Baseado em Avaliações do G2

Gerado a partir de avaliações reais de usuários

Os usuários valorizam a alta precisão do LayerNext, essencial para rastrear objetos portáteis em movimento rápido com precisão durante o treinamento. (1 menções)
Os usuários elogiam a eficiência da análise do LayerNext, melhorando o treinamento de modelos de ML através de avaliações de desempenho interativas. (1 menções)
Os usuários valorizam as ferramentas de avaliação de desempenho interativas do LayerNext, melhorando a eficiência do treinamento de modelos e da gestão de dados. (1 menções)
Os usuários elogiam o LayerNext por sua gestão eficiente de dados e ferramentas de avaliação de desempenho interativas que aprimoram o treinamento de modelos de ML. (1 menções)
Os usuários valorizam a visualização de dados altamente interativa no LayerNext, aumentando a eficiência do treinamento de modelos de ML. (1 menções)
Os usuários sentem que a ferramenta de anotação carece de capacidades de nuvem de pontos 3D, limitando seu potencial para o desenvolvimento avançado de modelos de ML. (1 menções)
Os usuários acham que a plataforma carece de recursos de anotação 3D, limitando as capacidades de desenvolvimento de modelos avançados de aprendizado de máquina. (1 menções)
Os usuários sugerem que a ferramenta de anotação carece de recursos avançados para uma anotação eficaz de nuvens de pontos 3D e detecção de objetos. (1 menções)
Os usuários sentem que os recursos limitados impedem capacidades avançadas como a anotação de nuvens de pontos 3D para o desenvolvimento de ML. (1 menções)
Os usuários observam a falta de recursos avançados de anotação no LayerNext, limitando sua utilidade para o desenvolvimento de modelos de ML futuristas. (1 menções)

5 Prós ou Vantagens de LayerNext

1. Precisão
Os usuários valorizam a alta precisão do LayerNext, essencial para rastrear objetos portáteis em movimento rápido com precisão durante o treinamento.
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In our project, we required an efficient data management and platform tool with performance analysis capabilities to support continuous training of d

2. Eficiência de Análise
Os usuários elogiam a eficiência da análise do LayerNext, melhorando o treinamento de modelos de ML através de avaliações de desempenho interativas.
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3. Análise
Os usuários valorizam as ferramentas de avaliação de desempenho interativas do LayerNext, melhorando a eficiência do treinamento de modelos e da gestão de dados.
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4. Gestão de Dados
Os usuários elogiam o LayerNext por sua gestão eficiente de dados e ferramentas de avaliação de desempenho interativas que aprimoram o treinamento de modelos de ML.
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5. Visualização de Dados
Os usuários valorizam a visualização de dados altamente interativa no LayerNext, aumentando a eficiência do treinamento de modelos de ML.
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5 Contras ou Desvantagens de LayerNext

1. Problemas de Anotação
Os usuários sentem que a ferramenta de anotação carece de capacidades de nuvem de pontos 3D, limitando seu potencial para o desenvolvimento avançado de modelos de ML.
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There is little to criticize about the platform. It served our project needs well. However, the annotation tool could be equipped for 3D point cloud a

2. Faltando Recursos
Os usuários acham que a plataforma carece de recursos de anotação 3D, limitando as capacidades de desenvolvimento de modelos avançados de aprendizado de máquina.
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3. Falta de Recursos
Os usuários sugerem que a ferramenta de anotação carece de recursos avançados para uma anotação eficaz de nuvens de pontos 3D e detecção de objetos.
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4. Recursos Limitados
Os usuários sentem que os recursos limitados impedem capacidades avançadas como a anotação de nuvens de pontos 3D para o desenvolvimento de ML.
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5. Recursos Faltantes
Os usuários observam a falta de recursos avançados de anotação no LayerNext, limitando sua utilidade para o desenvolvimento de modelos de ML futuristas.
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Avaliações LayerNext (1)

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As avaliações da G2 são autênticas e verificadas.
Joe C.
JC
Empresa (> 1000 emp.)
"LayerNext para data lake"
O que você mais gosta LayerNext?

LayerNext tem sido ótimo para trabalhar e rápido para resolver problemas e adicionar recursos para atender às nossas necessidades. Usamos o LayerNext para organizar dados de imagem e registrar metadados à medida que os dados são coletados do campo. A plataforma nos oferece boa flexibilidade para fazer upload de dados a partir de seu SDK em Python ou através de sua interface de usuário na página web. A interface de usuário é útil, pois nos permite visualizar dados, o que facilita a criação de projetos de anotação e conjuntos de dados de treinamento. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta LayerNext?

Como é um produto relativamente novo, há alguns aspectos que não são tão refinados como poderiam ser em um produto mais maduro. A equipe ainda está trabalhando na melhoria de coisas como os recursos de busca de dados e relatórios, que esperamos que sejam aprimorados em lançamentos futuros. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Não há reviews suficientes de LayerNext para o G2 fornecer insights de compra. Abaixo estão algumas alternativas com mais reviews:

1
Logotipo de SAS Viya
SAS Viya
4.3
(608)
Como uma plataforma de IA nativa da nuvem, análise e gerenciamento de dados, o SAS Viya permite escalar de forma econômica, aumentar a produtividade e inovar mais rapidamente, apoiado por confiança e transparência. O SAS Viya torna possível integrar equipes e tecnologia, permitindo que todos os usuários trabalhem juntos com sucesso para transformar questões críticas em decisões precisas.
2
Logotipo de Vertex AI
Vertex AI
4.3
(593)
Vertex AI é uma plataforma de aprendizado de máquina (ML) gerenciada que ajuda a construir, treinar e implantar modelos de ML de forma mais rápida e fácil. Inclui uma interface unificada para todo o fluxo de trabalho de ML, bem como uma variedade de ferramentas e serviços para ajudar em cada etapa do processo. O Vertex AI Workbench é um IDE baseado em nuvem que está incluído no Vertex AI. Facilita o desenvolvimento e a depuração de código de ML. Oferece uma variedade de recursos para ajudar no fluxo de trabalho de ML, como autocompletar código, linting e depuração. Vertex AI e Vertex AI Workbench são uma combinação poderosa que pode ajudar a acelerar o desenvolvimento de ML. Com o Vertex AI, você pode se concentrar na construção e no treinamento de seus modelos, enquanto o Vertex AI Workbench cuida do restante. Isso libera você para ser mais produtivo e criativo, e ajuda a colocar seus modelos em produção mais rapidamente. Se você está procurando uma plataforma de ML poderosa e fácil de usar, então o Vertex AI é uma ótima opção. Com o Vertex AI, você pode construir, treinar e implantar modelos de ML de forma mais rápida e fácil do que nunca.
3
Logotipo de SAP HANA Cloud
SAP HANA Cloud
4.3
(567)
SAP HANA Cloud é a base de dados nativa em nuvem da SAP Business Technology Platform, armazena, processa e analisa dados em tempo real em escala de petabytes e converge múltiplos tipos de dados em um único sistema enquanto os gerencia de forma mais eficiente com armazenamento multitier integrado.
4
Logotipo de Alteryx
Alteryx
4.6
(663)
Alteryx impulsiona resultados transformacionais de negócios por meio de análises unificadas, ciência de dados e automação de processos.
5
Logotipo de Snowflake
Snowflake
4.6
(658)
A plataforma da Snowflake elimina silos de dados e simplifica arquiteturas, para que as organizações possam obter mais valor de seus dados. A plataforma é projetada como um produto único e unificado com automações que reduzem a complexidade e ajudam a garantir que tudo "simplesmente funcione". Para suportar uma ampla gama de cargas de trabalho, é otimizada para desempenho em escala, independentemente de alguém estar trabalhando com SQL, Python ou outras linguagens. E é globalmente conectada para que as organizações possam acessar com segurança o conteúdo mais relevante em várias nuvens e regiões, com uma experiência consistente.
6
Logotipo de Databricks Data Intelligence Platform
Databricks Data Intelligence Platform
4.6
(626)
Grandes dados simples
7
Logotipo de Spotfire Analytics
Spotfire Analytics
4.2
(363)
Descoberta de dados de autoatendimento. Mais rápido para obter insights acionáveis. Análise de dados colaborativa, preditiva e orientada por eventos - livre de TI.
8
Logotipo de Automation Anywhere
Automation Anywhere
4.5
(5,543)
Automation Anywhere Enterprise é uma plataforma RPA projetada para a empresa digital.
9
Logotipo de Demandbase One
Demandbase One
4.4
(1,897)
As maiores e mais rápidas empresas em crescimento no mundo confiam na Demandbase para impulsionar suas estratégias de ABM e ABX e maximizar seu desempenho de entrada no mercado. Com o Demandbase ABX Cloud, alimentado por nossa Account Intelligence, você tem uma plataforma para conectar seus dados de 1ª e 3ª partes para uma visão única da conta, facilitando para as equipes de receita manterem-se coordenadas em toda a jornada de compra, desde o prospect até o cliente.
10
Logotipo de Phrase Localization Platform
Phrase Localization Platform
4.5
(1,236)
A Plataforma de Localização de Frases é o sistema de gerenciamento de tradução para empresas globais que desejam melhorar a eficiência da localização.
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