V7 Funktionen
Welche Funktionen hat V7?
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
Top-bewertete V7 Alternativen
V7 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 | |
Integrationen | Kann gut in andere Software integriert werden. | 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 20 V7 Bewertungen erwähnt. | 94% (Basierend auf 20 Bewertungen) | |
Qualität der Aufgaben | Basierend auf 23 V7 Bewertungen. Stellt sicher, dass Bezeichnungsaufgaben durch Konsens, Überprüfung, Anomalieerkennung und mehr korrekt sind. | 95% (Basierend auf 23 Bewertungen) | |
Datenqualität | Stellt sicher, dass die Daten im Vergleich zum Benchmark von hoher Qualität sind. 20 Rezensenten von V7 haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 93% (Basierend auf 20 Bewertungen) | |
Human-in-the-Loop | Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Bezeichnungen zu überprüfen und zu bearbeiten. 21 Rezensenten von V7 haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 94% (Basierend auf 21 Bewertungen) |
Automatisierung
Vorbeschriftung durch maschinelles Lernen | Wie in 15 V7 Bewertungen berichtet. Verwendet Modelle, um die richtige Beschriftung für eine bestimmte Eingabe (Bild, Video, Audio, Text usw.) vorherzusagen. | 93% (Basierend auf 15 Bewertungen) | |
Automatisches Routing der Beschriftung | Wie in 13 V7 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 | Verfügt über die Möglichkeit, imaginäre Rahmen oder Polygone um Objekte oder Pixel in einem Bild zu platzieren. 26 Rezensenten von V7 haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 94% (Basierend auf 26 Bewertungen) | |
Objekt-Erkennung | Wie in 23 V7 Bewertungen berichtet. hat die Fähigkeit, Objekte in Bildern zu erkennen. | 96% (Basierend auf 23 Bewertungen) | |
Objektverfolgung | Wie in 16 V7 Bewertungen berichtet. Verfolgen Sie eindeutige Objekt-IDs über mehrere Videoframes hinweg | 91% (Basierend auf 16 Bewertungen) | |
Datentypen | Unterstützt eine Reihe verschiedener Arten von Bildern (Satelliten, Wärmebildkameras usw.) 17 Rezensenten von V7 haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 91% (Basierend auf 17 Bewertungen) |
Annotation in natürlicher Sprache
Erkennung benannter Entitäten | Wie in 12 V7 Bewertungen berichtet. Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Entitäten aus Text (z. B. Positionen und Namen) zu extrahieren. | 92% (Basierend auf 12 Bewertungen) | |
Stimmungserkennung | Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Text basierend auf seiner Stimmung zu markieren. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Ocr | Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Textdaten in einem Bild zu beschriften und zu überprüfen. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Sprachanmerkung
Transkription | Ermöglicht es dem Benutzer, Audio zu transkribieren. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Emotions-Erkennung | Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Emotionen in aufgezeichneten Audioaufnahmen zu kennzeichnen. | Nicht genügend Daten verfügbar |
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 |
Art der Anerkennung
Emotions-Erkennung | Bietet die Fähigkeit, Emotionen zu erkennen und zu erkennen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Objekt-Erkennung | Bietet die Möglichkeit, verschiedene Arten von Objekten in verschiedenen Szenarien und Umgebungen zu erkennen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Texterkennung | Bietet die Möglichkeit, Texte zu erkennen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Bewegungsanalyse | Verarbeitet Video- oder Bildsequenzen, um Objekte oder Personen zu verfolgen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Rekonstruktion von Szenen | Bei gegebenen Bildern einer Szene oder eines Videos berechnet die Szenenrekonstruktion ein 3D-Modell einer Szene. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Logo-Erkennung | Ermöglicht es Benutzern, Logos in Bildern zu erkennen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Erkennung expliziter Inhalte | Erkennt unangemessenes Material in Bildern. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Video-Erkennung | Bietet die Möglichkeit, Objekte, Personen usw. in Videomaterial zu erkennen. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Gesichtserkennung
Gesichtsanalyse | Ermöglichen Sie es Benutzern, Gesichtsattribute zu analysieren, z. B. ob das Gesicht lächelt oder die Augen geöffnet sind. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Vergleich des Gesichts | Geben Sie Benutzern die Möglichkeit, verschiedene Gesichter miteinander zu vergleichen. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Kennzeichnung
Modell-Training | Ermöglicht es Benutzern, das Modell zu trainieren und Feedback zu den Ausgaben des Modells zu geben. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Begrenzungsrahmen | Ermöglicht es Benutzern, bestimmte Elemente in einem Bild zum Zwecke der Bilderkennung auszuwählen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Benutzerdefinierte Bilderkennung | Bietet die Möglichkeit, benutzerdefinierte Bilderkennungsmodelle zu erstellen. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Betriebssystem
PC-Betriebssystem | Unterstützt das Betriebssystem Microsoft Windows | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Mac-Betriebssystem | Unterstützt das Betriebssystem macOS | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Linux-Betriebssystem | Unterstützt Linux-Betriebssysteme | Nicht genügend Daten verfügbar |
Verarbeitung von Dokumenten
Dateityp | Unterstützt eine Vielzahl von Dateitypen (z. B. .DOC, XLS, PPT, PDF, JPG, PS, TIFF usw.) | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Datenextraktion | Verarbeitet Daten aus unstrukturierten und semistrukturierten Datenquellen | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Mobile Fähigkeit | Ermöglicht das mobile Hochladen von Dokumenten und Bildern | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Intelligente Verarbeitung | Bietet KI- und Machine-Learning-Tools zur Beschleunigung der Datenanalyse | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Bildverbesserung | Bietet Bildverbesserung vor der Verarbeitung (z. B. Drehen, Zuschneiden von Bildern, Entfernen von Rauschen, Verbessern des Kontrasts usw.) | Nicht genügend Daten verfügbar |
Zusätzliche Funktionen der Plattform
Integration | Lässt sich in andere Anwendungen integrieren, um Dokumentenspeicherung, Dokumentenmanagement, Prozessautomatisierung und/oder Workflow-Management zu unterstützen | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Datei-Konvertierung | Unterstützt die Konvertierung von hochgeladenen Dokumenten in andere Dateitypen | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Windows und Mac | Unterstützt den Betrieb unter Windows und Mac | Nicht genügend Daten verfügbar |
Datenerfassung
Multi-Format-Unterstützung | Ermöglicht dem Benutzer die Verarbeitung von Dokumenten in verschiedenen Formaten wie PDF, DOCX und JPEG. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
OCR-Funktionen | Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, verschiedene Arten von Dokumenten mithilfe von Optical Character Recognition (OCR) in maschinenlesbaren Text umzuwandeln. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Datenextraktion
Ansatz von Unternehmen | Ermöglicht es dem Benutzer, bestimmte Entitäten wie Namen, Daten und Adressen aus Dokumenten zu identifizieren und zu extrahieren. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Text-Klassifikation | Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Textabschnitte innerhalb des Dokuments basierend auf voreingestellten Kriterien zu kategorisieren. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Datenüberprüfung
Genauigkeitsprüfung | Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, die extrahierten Daten auf ihre Richtigkeit zu überprüfen. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Workflow-Automatisierung
Stapelverarbeitung | Ermöglicht es dem Benutzer, mehrere Dokumente in einem einzigen Stapelvorgang zu verarbeiten. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Prozessintegration | Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, sich mit Automatisierungstechnologien wie Robotic Process Automation (RPA) zu verbinden. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Dokumentenmanagement
Such-Funktionalität | Ermöglicht es Benutzern, den Inhalt von verarbeiteten Dokumenten einfach zu durchsuchen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Versionskontrolle | Ermöglicht es dem Benutzer, Änderungen nachzuverfolgen und verschiedene Versionen eines Dokuments zu verwalten. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Maschinelles Lernen
Benutzerdefiniertes Modelltraining | Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, benutzerdefinierte Machine Learning-Modelle für bestimmte Datenextraktionsaufgaben zu trainieren. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Verarbeitung natürlicher Sprache
Stimmungsanalyse | Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, die Stimmung zu analysieren, die im Textinhalt des Dokuments ausgedrückt wird. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Semantische Analyse
Kontextuelles Verständnis | Ermöglicht es dem System, den Kontext von Wörtern und Ausdrücken zu verstehen, um eine bessere Datenextraktion und -klassifizierung zu ermöglichen. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Datenintegration
API-Unterstützung | Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, das IDP-System über APIs in andere Anwendungen zu integrieren. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Sicherheit
Compliance-Standards | Versichert dem Benutzer, dass das System den Branchenvorschriften wie der DSGVO entspricht. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Datenverschlüsselung | Stellt sicher, dass alle verarbeiteten Daten aus Sicherheitsgründen verschlüsselt werden. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Modelltraining & -optimierung - Active Learning Tools
Modellieren der Trainingseffizienz | Ermöglicht die intelligente Auswahl von Daten für die Annotation, um die Gesamtschulungszeit und -kosten zu reduzieren. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Automatisiertes erneutes Trainieren von Modellen | Ermöglicht das automatische erneute Training von Modellen mit neu annotierten Daten zur kontinuierlichen Verbesserung. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Implementierung eines aktiven Lernprozesses | Erleichtert die Einrichtung eines aktiven Lernprozesses, der auf bestimmte KI-Projekte zugeschnitten ist. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Erstellung einer iterativen Trainingsschleife | Ermöglicht es Benutzern, eine Feedbackschleife zwischen der Datenannotation und dem Modelltraining einzurichten. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Erkennung von Grenzfällen | Bietet die Möglichkeit, Grenzfälle zu identifizieren und zu beheben, um die Robustheit des Modells zu verbessern. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Datenmanagement & Annotation - Tools für aktives Lernen
Intelligente Daten-Triage | Ermöglicht eine effiziente Sichtung von Trainingsdaten, um zu ermitteln, welche Datenpunkte als nächstes beschriftet werden sollten. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Verbesserung des Datenbeschriftungs-Workflows | Optimiert den Datenkennzeichnungsprozess mit Tools, die auf Effizienz und Genauigkeit ausgelegt sind. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Fehler- und Ausreißeridentifikation | Automatisiert die Erkennung von Anomalien und Ausreißern in den Trainingsdaten zur Korrektur. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Optimierung der Datenauswahl | Bietet Werkzeuge zur Optimierung der Auswahl von Daten für die Beschriftung basierend auf der Modellunsicherheit. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Umsetzbare Erkenntnisse für die Datenqualität | Bietet umsetzbare Einblicke in die Datenqualität und ermöglicht gezielte Verbesserungen bei der Datenkennzeichnung. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Modellleistung und -analyse - Aktive Lernwerkzeuge
Einblicke in die Modellleistung | Liefert detaillierte Einblicke in Faktoren, die sich auf die Modellleistung auswirken, und schlägt Verbesserungen vor. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Kostengünstige Modellverbesserung | Ermöglicht die Modellverbesserung zu den geringstmöglichen Kosten, indem es sich auf die wirkungsvollsten Daten konzentriert. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Edge-Case-Integration | Integriert die Behandlung von Grenzfällen in die Modelltrainingsschleife zur kontinuierlichen Leistungssteigerung. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Feinabstimmung der Modellgenauigkeit | Bietet die Möglichkeit, Modelle für eine höhere Genauigkeit und Spezialisierung für Nischenanwendungsfälle zu optimieren. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Analyse von Beschriftungsausreißern | Bietet erweiterte Tools zur Analyse von Beschriftungsausreißern und -fehlern, um das weitere Modelltraining zu unterstützen. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Integration - Maschinelles Lernen
Integration | Unterstützt die Integration mit mehreren Datenquellen für nahtlose Dateneingabe. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Lernen - Maschinelles Lernen
Trainingsdaten | Erhöht die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Ausgabe durch effiziente Aufnahme und Verarbeitung von Trainingsdaten. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Handlungsfähige Erkenntnisse | Erzeugt handlungsorientierte Erkenntnisse, indem gelernte Muster auf wichtige Themen angewendet werden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Algorithm - Algorithmus | Kontinuierlich verbessert und passt sich neuen Daten unter Verwendung spezifizierter Algorithmen an. | Nicht genügend Daten verfügbar |
