Top 10 Scale Rapid Alternativen & Wettbewerber

Top 10 Alternativen zu Scale Rapid kürzlich von der G2-Community überprüft

#1

Prolific
Von Prolific
(205)4.6 von 5
Wir helfen, einen höheren Standard der Online-Forschung zu ermöglichen. Führen Sie Forschung mit über 130.000 geprüften Teilnehmern durch und gewinnen Sie verlässliche Einblicke.
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#2

SuperAnnotate
Von SuperAnnotate
(144)4.9 von 5
SuperAnnotate ist die führende Plattform zum Erstellen, Feinabstimmen, Iterieren und Verwalten Ihrer KI-Modelle schneller mit den hochwertigsten Trainingsdaten.
Gemeinsame Kategorien mit Scale Rapid:
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#3

Dataloop
Von Dataloop
(90)4.4 von 5
Eine End-to-End-Cloud-basierte Annotationsplattform mit eingebetteten Werkzeugen und Automatisierungen zur effizienteren Erstellung hochwertiger Datensätze.
Gemeinsame Kategorien mit Scale Rapid:
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#4

V7
Von V7
(53)4.8 von 5
Automatisierte Bildannotation und neuronales Netztraining. V7 ist die leistungsstärkste Plattform, um automatisch Ground Truth zu erstellen, damit KIs lernen können. Von Unternehmen wie Merck, GE Healthcare und Stanford vertraut, beschleunigt unsere Technologie die Erstellung visueller Datenetiketten um das 10-fache.
Gemeinsame Kategorien mit Scale Rapid:
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#5

Labelbox
Von Labelbox
(36)4.7 von 5
Eine vollständige Trainingsdatenplattform für KI.
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#6

Encord
Von Encord
(60)4.8 von 5
Maschinelles Lernen und Datenoperationsteams jeder Größe nutzen Encords kollaborative Anwendungen, Automatisierungsfunktionen und APIs, um ihre Datensätze für Computer Vision zu annotieren, zu verwalten und zu bewerten.
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#7

Appen
Von Appen
(29)4.2 von 5
Appen sammelt und kennzeichnet Bilder, Text, Sprache, Audio, Video und andere Daten, die verwendet werden, um die innovativsten künstlichen Intelligenzsysteme der Welt aufzubauen und kontinuierlich zu verbessern. Unsere Expertise umfasst eine globale Crowd von über 1 Million qualifizierten Auftragnehmern, die über 180 Sprachen und Dialekte sprechen, in über 70.000 Standorten und 130 Ländern, sowie die fortschrittlichste KI-unterstützte Datenannotationsplattform der Branche. Unsere zuverlässigen Trainingsdaten geben führenden Unternehmen in Technologie, Automobilindustrie, Finanzdienstleistungen, Einzelhandel, Gesundheitswesen und Regierungen das Vertrauen, erstklassige KI-Produkte einzusetzen. Gegründet im Jahr 1996, hat Appen Kunden und Büros weltweit.
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#8

Clarifai
Von Clarifai
(59)4.3 von 5
Das Zentrum der Technologie von Clarifai ist eine leistungsstarke Deep-Learning-API, auf der eine neue Generation intelligenter Anwendungen aufgebaut wird. Sie ermöglicht es Clarifai, alltägliche Probleme mit High-Tech-Lösungen zu bekämpfen, indem sie die leistungsstärksten maschinellen Lernsysteme auf neue und innovative Weise für alle bereitstellt.
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#9

Kili
Von Kili Technology
(49)4.7 von 5
Die heutige Herausforderung beim Training von maschinellen Lernmodellen besteht nicht darin, die Daten selbst zu erhalten, sondern saubere, gekennzeichnete Daten zu erhalten, um eine "Garbage in, Garbage out"-Schleife zu vermeiden. Während die aktuelle digitale Transformation durch KI von maschinellen Lernmodellen angetrieben wird, wird dieser Prozess der Datenannotation entscheidend. Kili Technology dient als Trainingsdatenlösung, um die Datenannotation für Bild-, Video- und Textdaten für verschiedene Computer Vision- und NLP-Aufgaben mit einem robusten Werkzeug zur Verwaltung der Datenqualität und zur Vereinfachung der Zusammenarbeit zu erleichtern.
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#10

Keymakr
Von Keymakr
(39)4.8 von 5
Wir sind spezialisiert auf die Annotation von Bildern und Videos und erstellen konsistente, hochwertige Daten für Ihre maschinellen Lernmodelle. Wir erstellen Daten von überlegener Qualität, die durch exzellenten Kundenservice unterstützt werden. Wir arbeiten mit Ihnen zusammen, um die beste Strategie für Ihr Projekt zu finden. Durch die Kombination fortschrittlicher Werkzeuge mit internen professionellen Annotatoren garantieren wir unglaubliche Ergebnisse. Wir glauben, dass jede Künstliche Intelligenz nur so gut sein kann wie die Trainingsdaten, die zu ihrer Erstellung verwendet werden, und das beginnt immer mit einem menschlichen Touch. Richtig durchgeführt, hat die Datenannotation unbegrenztes Potenzial.
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