Labellerr Funktionen
Welche Funktionen hat Labellerr?
qualität
- Qualität des Etikettierers
- Qualität der Aufgaben
- Datenqualität
- Human-in-the-Loop
Automatisierung
- Vorbeschriftung durch maschinelles Lernen
- Automatisches Routing der Beschriftung
Bild-Anmerkung
- Bild-Segmentierung
- Objekt-Erkennung
- Objektverfolgung
- Datentypen
Annotation in natürlicher Sprache
- Erkennung benannter Entitäten
- Stimmungserkennung
- Ocr
Sprachanmerkung
- Transkription
- Emotions-Erkennung
Top-bewertete Labellerr Alternativen
Labellerr Kategorien auf G2
Filter für Funktionen
Modellentwicklung
Unterstützte Sprachen | Unterstützt Programmiersprachen wie Java, C oder Python. Unterstützt Frontend-Sprachen wie HTML, CSS und JavaScript | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Drag-and-Drop | Bietet Entwicklern die Möglichkeit, Codeteile oder Algorithmen beim Erstellen von Modellen per Drag & Drop zu verschieben | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Vorgefertigte Algorithmen | Bietet Benutzern vorgefertigte Algorithmen für eine einfachere Modellentwicklung | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Modell-Training | Liefert große Datensätze zum Trainieren einzelner Modelle | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Vorgefertigte Algorithmen | Bietet Benutzern vorgefertigte Algorithmen für eine einfachere Modellentwicklung | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Modell-Training | Liefert große Datensätze zum Trainieren einzelner Modelle | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Feature-Entwicklung | Wandelt Rohdaten in Merkmale um, die das zugrunde liegende Problem für die Vorhersagemodelle besser darstellen | Nicht genügend Daten verfügbar |
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Maschinelles Sehen | Bietet Bilderkennungsdienste an | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Verarbeitung natürlicher Sprache | Bietet Dienstleistungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache an | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Generierung natürlicher Sprache | Bietet Dienstleistungen zur Generierung natürlicher Sprache an | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Künstliche neuronale Netze | Bietet künstliche neuronale Netze für Benutzer | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Maschinelles Sehen | Bietet Bilderkennungsdienste an | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Verstehen natürlicher Sprache | Bietet Dienste zum Verstehen natürlicher Sprache | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Generierung natürlicher Sprache | Bietet Dienstleistungen zur Generierung natürlicher Sprache an | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Deep Learning | Bietet Deep-Learning-Funktionen | Nicht genügend Daten verfügbar |
Einsatz
Managed Service | Verwaltet die intelligente Anwendung für den Benutzer und reduziert den Bedarf an Infrastruktur | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Anwendung | Ermöglicht es Benutzern, maschinelles Lernen in Betriebsanwendungen einzubinden | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Skalierbarkeit | Bietet leicht skalierbare Anwendungen und Infrastrukturen für maschinelles Lernen | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Sprachliche Flexibilität | Ermöglicht Benutzern die Eingabe von Modellen, die in einer Vielzahl von Sprachen erstellt wurden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Flexibilität des Rahmens | Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Versionsverwaltung | Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Einfache Bereitstellung | Bietet eine Möglichkeit zum schnellen und effizienten Bereitstellen von Machine Learning-Modellen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Skalierbarkeit | Bietet eine Möglichkeit, die Verwendung von Machine Learning-Modellen im gesamten Unternehmen zu skalieren. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Managed Service | Verwaltet die intelligente Anwendung für den Benutzer und reduziert den Bedarf an Infrastruktur | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Anwendung | Ermöglicht es Benutzern, maschinelles Lernen in Betriebsanwendungen einzubinden | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Skalierbarkeit | Bietet leicht skalierbare Anwendungen und Infrastrukturen für maschinelles Lernen | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Sprachliche Flexibilität | Ermöglicht Benutzern die Eingabe von Modellen, die in einer Vielzahl von Sprachen erstellt wurden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Flexibilität des Rahmens | Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Versionsverwaltung | Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Einfache Bereitstellung | Bietet eine Möglichkeit zum schnellen und effizienten Bereitstellen von Machine Learning-Modellen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Skalierbarkeit | Bietet eine Möglichkeit, die Verwendung von Machine Learning-Modellen im gesamten Unternehmen zu skalieren. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Management
Katalogisierung | Zeichnet alle Machine Learning-Modelle auf und organisiert sie, die im gesamten Unternehmen eingesetzt wurden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Überwachung | Verfolgt die Leistung und Genauigkeit von Machine Learning-Modellen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Regierend | Stellt Benutzer basierend auf der Autorisierung bereit, um Machine Learning-Modelle bereitzustellen und zu iterieren. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Modell-Registry | Ermöglicht Benutzern die Verwaltung von Modellartefakten und verfolgt, welche Modelle in der Produktion bereitgestellt werden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Katalogisierung | Zeichnet alle Machine Learning-Modelle auf und organisiert sie, die im gesamten Unternehmen eingesetzt wurden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Überwachung | Verfolgt die Leistung und Genauigkeit von Machine Learning-Modellen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Regierend | Stellt Benutzer basierend auf der Autorisierung bereit, um Machine Learning-Modelle bereitzustellen und zu iterieren. | Nicht genügend Daten verfügbar |
system
Datenerfassung und -aufbereitung | Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, eine Vielzahl von Datenquellen zur sofortigen Verwendung zu importieren | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Unterstützte Sprachen | Unterstützt Programmiersprachen wie Java, C oder Python. Unterstützt Frontend-Sprachen wie HTML, CSS und JavaScript | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Drag-and-Drop | Bietet Entwicklern die Möglichkeit, Codeteile oder Algorithmen beim Erstellen von Modellen per Drag & Drop zu verschieben | Nicht genügend Daten verfügbar |
qualität
Qualität des Etikettierers | Bietet dem Benutzer eine Metrik zur Bestimmung der Qualität von Datenbeschriftungen, basierend auf Konsistenzbewertungen, Domänenwissen, dynamischer Grundwahrheit und mehr. Diese Funktion wurde in 12 Labellerr Bewertungen erwähnt. | 99% (Basierend auf 12 Bewertungen) | |
Qualität der Aufgaben | Basierend auf 12 Labellerr Bewertungen. Stellt sicher, dass Bezeichnungsaufgaben durch Konsens, Überprüfung, Anomalieerkennung und mehr korrekt sind. | 97% (Basierend auf 12 Bewertungen) | |
Datenqualität | Stellt sicher, dass die Daten im Vergleich zum Benchmark von hoher Qualität sind. 13 Rezensenten von Labellerr haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 99% (Basierend auf 13 Bewertungen) | |
Human-in-the-Loop | Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Bezeichnungen zu überprüfen und zu bearbeiten. 14 Rezensenten von Labellerr haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 93% (Basierend auf 14 Bewertungen) |
Automatisierung
Vorbeschriftung durch maschinelles Lernen | Verwendet Modelle, um die richtige Beschriftung für eine bestimmte Eingabe (Bild, Video, Audio, Text usw.) vorherzusagen. 13 Rezensenten von Labellerr haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 96% (Basierend auf 13 Bewertungen) | |
Automatisches Routing der Beschriftung | Wie in 13 Labellerr Bewertungen berichtet. Leiten Sie Eingaben automatisch an den optimalen Etikettierer oder Etikettierdienst weiter, basierend auf der prognostizierten Geschwindigkeit und den Kosten. | 95% (Basierend auf 13 Bewertungen) |
Bild-Anmerkung
Bild-Segmentierung | Basierend auf 13 Labellerr Bewertungen. Verfügt über die Möglichkeit, imaginäre Rahmen oder Polygone um Objekte oder Pixel in einem Bild zu platzieren. | 96% (Basierend auf 13 Bewertungen) | |
Objekt-Erkennung | Wie in 13 Labellerr Bewertungen berichtet. hat die Fähigkeit, Objekte in Bildern zu erkennen. | 97% (Basierend auf 13 Bewertungen) | |
Objektverfolgung | Verfolgen Sie eindeutige Objekt-IDs über mehrere Videoframes hinweg Diese Funktion wurde in 13 Labellerr Bewertungen erwähnt. | 97% (Basierend auf 13 Bewertungen) | |
Datentypen | Unterstützt eine Reihe verschiedener Arten von Bildern (Satelliten, Wärmebildkameras usw.) 13 Rezensenten von Labellerr haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 99% (Basierend auf 13 Bewertungen) |
Annotation in natürlicher Sprache
Erkennung benannter Entitäten | Basierend auf 12 Labellerr Bewertungen. Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Entitäten aus Text (z. B. Positionen und Namen) zu extrahieren. | 99% (Basierend auf 12 Bewertungen) | |
Stimmungserkennung | Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Text basierend auf seiner Stimmung zu markieren. 13 Rezensenten von Labellerr haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 96% (Basierend auf 13 Bewertungen) | |
Ocr | Basierend auf 11 Labellerr Bewertungen. Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Textdaten in einem Bild zu beschriften und zu überprüfen. | 98% (Basierend auf 11 Bewertungen) |
Sprachanmerkung
Transkription | Basierend auf 12 Labellerr Bewertungen. Ermöglicht es dem Benutzer, Audio zu transkribieren. | 99% (Basierend auf 12 Bewertungen) | |
Emotions-Erkennung | Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Emotionen in aufgezeichneten Audioaufnahmen zu kennzeichnen. 12 Rezensenten von Labellerr haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 96% (Basierend auf 12 Bewertungen) |
Transaktionen
Metriken | Kontrollieren Sie die Modellnutzung und -leistung in der Produktion | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Infrastruktur-Management | Stellen Sie geschäftskritische ML-Anwendungen bereit, wo und wann immer Sie sie benötigen | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Zusammenarbeit | Vergleichen Sie ganz einfach Experimente – Code, Hyperparameter, Metriken, Vorhersagen, Abhängigkeiten, Systemmetriken und mehr –, um Unterschiede in der Modellleistung zu verstehen. | Nicht genügend Daten verfügbar |
