SuperAnnotate Funktionen
Welche Funktionen hat SuperAnnotate?
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 SuperAnnotate Alternativen
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SuperAnnotate Kategorien auf G2
Filter für Funktionen
Einsatz
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 | |
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 |
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 55 SuperAnnotate Bewertungen erwähnt. | 97% (Basierend auf 55 Bewertungen) | |
Qualität der Aufgaben | Wie in 53 SuperAnnotate Bewertungen berichtet. Stellt sicher, dass Bezeichnungsaufgaben durch Konsens, Überprüfung, Anomalieerkennung und mehr korrekt sind. | 97% (Basierend auf 53 Bewertungen) | |
Datenqualität | Stellt sicher, dass die Daten im Vergleich zum Benchmark von hoher Qualität sind. Diese Funktion wurde in 56 SuperAnnotate Bewertungen erwähnt. | 98% (Basierend auf 56 Bewertungen) | |
Human-in-the-Loop | Basierend auf 48 SuperAnnotate Bewertungen. Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Bezeichnungen zu überprüfen und zu bearbeiten. | 97% (Basierend auf 48 Bewertungen) |
Automatisierung
Vorbeschriftung durch maschinelles Lernen | Wie in 37 SuperAnnotate Bewertungen berichtet. Verwendet Modelle, um die richtige Beschriftung für eine bestimmte Eingabe (Bild, Video, Audio, Text usw.) vorherzusagen. | 93% (Basierend auf 37 Bewertungen) | |
Automatisches Routing der Beschriftung | Basierend auf 27 SuperAnnotate Bewertungen. Leiten Sie Eingaben automatisch an den optimalen Etikettierer oder Etikettierdienst weiter, basierend auf der prognostizierten Geschwindigkeit und den Kosten. | 96% (Basierend auf 27 Bewertungen) |
Bild-Anmerkung
Bild-Segmentierung | Basierend auf 50 SuperAnnotate Bewertungen. Verfügt über die Möglichkeit, imaginäre Rahmen oder Polygone um Objekte oder Pixel in einem Bild zu platzieren. | 97% (Basierend auf 50 Bewertungen) | |
Objekt-Erkennung | Wie in 48 SuperAnnotate Bewertungen berichtet. hat die Fähigkeit, Objekte in Bildern zu erkennen. | 96% (Basierend auf 48 Bewertungen) | |
Objektverfolgung | Verfolgen Sie eindeutige Objekt-IDs über mehrere Videoframes hinweg Diese Funktion wurde in 39 SuperAnnotate Bewertungen erwähnt. | 96% (Basierend auf 39 Bewertungen) | |
Datentypen | Unterstützt eine Reihe verschiedener Arten von Bildern (Satelliten, Wärmebildkameras usw.) 41 Rezensenten von SuperAnnotate haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 96% (Basierend auf 41 Bewertungen) |
Annotation in natürlicher Sprache
Erkennung benannter Entitäten | Basierend auf 26 SuperAnnotate Bewertungen. Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Entitäten aus Text (z. B. Positionen und Namen) zu extrahieren. | 95% (Basierend auf 26 Bewertungen) | |
Stimmungserkennung | Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Text basierend auf seiner Stimmung zu markieren. 19 Rezensenten von SuperAnnotate haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 96% (Basierend auf 19 Bewertungen) | |
Ocr | Basierend auf 23 SuperAnnotate Bewertungen. Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Textdaten in einem Bild zu beschriften und zu überprüfen. | 97% (Basierend auf 23 Bewertungen) |
Sprachanmerkung
Transkription | Ermöglicht es dem Benutzer, Audio zu transkribieren. 20 Rezensenten von SuperAnnotate haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 95% (Basierend auf 20 Bewertungen) | |
Emotions-Erkennung | Basierend auf 19 SuperAnnotate Bewertungen. Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Emotionen in aufgezeichneten Audioaufnahmen zu kennzeichnen. | 95% (Basierend auf 19 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 |
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Prompt-Optimierungstools | Bietet den Benutzern die Möglichkeit, Eingabeaufforderungen zu testen und zu optimieren, um die Qualität und Effizienz der LLM-Ausgabe zu verbessern. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Vorlagenbibliothek | Bietet den Benutzern eine Sammlung wiederverwendbarer Vorlagen für verschiedene LLM-Aufgaben, um die Entwicklung zu beschleunigen und die Ausgabe zu standardisieren. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Modellvergleichs-Dashboard | Bietet Werkzeuge für Benutzer, um mehrere LLMs nebeneinander basierend auf Leistungs-, Geschwindigkeits- und Genauigkeitsmetriken zu vergleichen. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Feinabstimmungsoberfläche | Bietet den Benutzern eine benutzerfreundliche Schnittstelle zur Feinabstimmung von LLMs auf ihre spezifischen Datensätze, was eine bessere Ausrichtung an den Geschäftsanforderungen ermöglicht. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
SDK- und API-Integrationen | Gibt den Benutzern Werkzeuge, um LLM-Funktionalität in ihre bestehenden Anwendungen über SDKs und APIs zu integrieren, was die Entwicklung vereinfacht. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Ein-Klick-Bereitstellung | Bietet den Benutzern die Möglichkeit, Modelle schnell in Produktionsumgebungen mit minimalem Aufwand und Konfiguration bereitzustellen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Skalierbarkeitsmanagement | Bietet Benutzern Werkzeuge, um LLM-Ressourcen basierend auf der Nachfrage automatisch zu skalieren, was eine effiziente Nutzung und Kosteneffektivität gewährleistet. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Inhaltsmoderationsregeln | Benutzern die Möglichkeit geben, Grenzen und Filter festzulegen, um unangemessene oder sensible Ausgaben des LLM zu verhindern. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Richtlinienkonformitätsprüfer | Bietet den Nutzern Werkzeuge, um sicherzustellen, dass ihre LLMs den Compliance-Standards wie GDPR, HIPAA und anderen Vorschriften entsprechen, wodurch Risiko und Haftung reduziert werden. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Drift-Erkennungswarnungen | Benachrichtigt Benutzer, wenn die LLM-Leistung erheblich von den erwarteten Normen abweicht, was auf potenzielles Modell-Drift oder Datenprobleme hinweist. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Echtzeit-Leistungskennzahlen | Bietet den Nutzern Live-Einblicke in die Modellgenauigkeit, Latenz und Benutzerinteraktion, was ihnen hilft, Probleme schnell zu identifizieren und zu beheben. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Datenverschlüsselungswerkzeuge | Bietet Benutzern Verschlüsselungsfunktionen für Daten während der Übertragung und im Ruhezustand, um sichere Kommunikation und Speicherung bei der Arbeit mit LLMs zu gewährleisten. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Zugriffskontrollverwaltung | Bietet den Benutzern Werkzeuge, um Zugriffsberechtigungen für verschiedene Rollen festzulegen, wodurch sichergestellt wird, dass nur autorisiertes Personal mit LLM-Ressourcen interagieren oder diese ändern kann. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Anforderungsweiterleitungsoptimierung | Bietet Benutzern Middleware, um Anfragen effizient an das geeignete LLM basierend auf Kriterien wie Kosten, Leistung oder spezifischen Anwendungsfällen zu leiten. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Stapelverarbeitungsunterstützung | Benutzern Werkzeuge zur Verfügung stellen, um mehrere Eingaben parallel zu verarbeiten, was die Inferenzgeschwindigkeit und Kosteneffizienz für Szenarien mit hoher Nachfrage verbessert. | Nicht genügend Daten verfügbar |
