Die unten aufgeführten Datenkennzeichnungsdienste-Lösungen sind die häufigsten Alternativen, die von Benutzern und Reviewern mit People for AI verglichen werden. Andere wichtige Faktoren, die bei der Recherche von Alternativen zu People for AI zu berücksichtigen sind, beinhalten tasks und projects. Die beste Gesamtalternative zu People for AI ist AIMLEAP - Outsource Bigdata. Andere ähnliche Apps wie People for AI sind Label Your Data, Clickworker, CloudFactory, und COGITO Tech Data labeling. People for AI Alternativen finden Sie in Datenkennzeichnungsdienste, aber sie könnten auch in Künstliche Intelligenz (KI) Beratungsdienste oder Datenextraktionsdienste sein.
AIMLEAP - Outsource Big Data bietet vertrauenswürdige Daten-Scraping- und Crawling-Lösungen für unsere Kunden. Wir bieten verschiedene Outsourcing-Daten-Scraping-Dienste an, wie z.B. intelligentes Daten-Scraping, Massen-Daten-Scraping, geplantes Daten-Scraping und mehr. Unsere begeisterten Fachleute helfen, die Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren. Merkmale: Hochwertige Daten liefern, Zeit sparen, auf dem neuesten Stand bleiben und den ROI verbessern.
Label Your Data bietet Experten-Annotation-Dienste für Computer Vision und Natural Language Processing, mit Sicherheit auf Unternehmensebene und erstklassiger Qualität.
Clickworker sind unabhängige Auftragnehmer, die diese Dienstleistungen mit ihrer eigenen Computerausrüstung und ihrem eigenen Zeitplan erbringen. Sie verwenden einen Standard-Webbrowser, um Aufgaben auf Stücklohnbasis zu erledigen.
Zuverlässige und vertrauenswürdige Modellinferenz, die echten Geschäftswert liefert, mit der AI-Datenplattform von CloudFactory.
Cogito ist einer der besten Anbieter von Annotationsdiensten in der Branche und bietet einen hochwertigen Datenkennzeichnungsdienst für Unternehmen im Bereich maschinelles Lernen und KI in den USA. Es gehört zu den Top 5 der Annotationsunternehmen und verfügt über Fachwissen in der Bildannotation und Datenkennzeichnungsberatung, um Trainingsdatensätze von bester Qualität mit höchster Genauigkeit für Unternehmen zu erstellen, die KI- und ML-bezogene Dienstleistungen anbieten.
Wir unterstützen Unternehmen in einer breiten Palette von KI- und Data-Science-Projekten. Wir helfen bei der Datenannotation von 3D- und 2D-Bildern, Videos, Text und Sprache und bieten ergänzende Datendienste: tabellarische Datenverwaltung, Datensammlung, -bereinigung, -strukturierung und -analyse.
LabelOps ist ein schnell wachsendes und führendes Datenkennzeichnungsunternehmen in Indien. Mit dem Trend der künstlichen Intelligenz bleiben alle damit verbundenen Dienstleistungen ebenfalls ein bedeutendes Diskussionsthema. Unter ihnen besitzt die Datenkennzeichnung höchste Bedeutung, und wir bieten diese Dienstleistungen in bester Qualität an. Wir kennzeichnen Bilder, Videos, Audioclips und Texte, um qualitativ hochwertige Trainingsdaten für KI-Modelle in verschiedenen Anwendungsfällen zu verarbeiten. Seit 2020 arbeiten wir kontinuierlich daran, die steigende Nachfrage nach Bildannotation und anderen Datenkennzeichnungsdiensten zu erfüllen. Wir ermöglichen Lösungen zum günstigsten Stundensatz auf dem Markt.
Zuru AI ist ein KI-unterstütztes Datenannotierungs-Startup, das AI/ML-Teams dabei hilft, qualitativ hochwertige Trainingsdaten in großem Maßstab vorzubereiten, unabhängig vom Datentyp, der Sprache oder der Geschäftssparte. Zurus On-Demand-Datenwissenschaftsteams unterstützen Unternehmen auch bei der Entwicklung eigener ML-Modelle für spezifische Anwendungsfälle, von NLU bis hin zu Computer-Vision-Modellen. Abgesehen von MLOps spezialisiert sich Zuru auch auf Managed Services für Softwaretests und DevOps.
Acme AI Ltd. ist ein Entwickler von Datenannotationen und künstlichen Intelligenzlösungen mit Sitz in Bangladesch. Wir unterstützen die Entwicklung und Erweiterung von künstlichen Intelligenzsystemen im Bereich der landwirtschaftlichen KI, der Einzelhandelsautomatisierung, der Robotik, der autonomen Fahrzeuge, der medizinischen KI, der Geobildverarbeitung und vielen weiteren mit einem Schwerpunkt auf computerbasierten Kennzeichnungsoperationen.