Características de Encord
¿Cuáles son las funciones de Encord?
Calidad
- Calidad de la etiquetadora
- Calidad de la tarea
- Calidad de los datos
- Humano-en-el-bucle
Automatización
- Preetiquetado de aprendizaje automático
- Enrutamiento automático del etiquetado
Anotación de imagen
- Segmentación de imágenes
- Detección de objetos
- Seguimiento de objetos
- Tipos de datos
Anotación en lenguaje natural
- Reconocimiento de entidad designada
- Detección de sentimientos
- Ocr
Anotación de voz
- Transcripción
- Reconocimiento de emociones
Alternativas de Encord Mejor Valoradas
Categorías de Encord en G2
Filtrar por Funciones
Desarrollo de modelos
Soporte de idiomas | Admite lenguajes de programación como Java, C o Python. Admite lenguajes front-end como HTML, CSS y JavaScript | No hay suficientes datos disponibles | |
Arrastra y suelta | Ofrece a los desarrolladores la posibilidad de arrastrar y soltar fragmentos de código o algoritmos al crear modelos | No hay suficientes datos disponibles | |
Algoritmos preconstruidos | Proporciona a los usuarios algoritmos prediseñados para un desarrollo de modelos más sencillo | No hay suficientes datos disponibles | |
Entrenamiento de modelos | Proporciona grandes conjuntos de datos para entrenar modelos individuales | No hay suficientes datos disponibles | |
Algoritmos preconstruidos | Proporciona a los usuarios algoritmos prediseñados para un desarrollo de modelos más sencillo | No hay suficientes datos disponibles | |
Entrenamiento de modelos | Proporciona grandes conjuntos de datos para entrenar modelos individuales | No hay suficientes datos disponibles | |
Ingeniería de características | Transforma los datos sin procesar en características que representan mejor el problema subyacente a los modelos predictivos | No hay suficientes datos disponibles |
Servicios de aprendizaje automático/profundo
Visión computarizada | Ofrece servicios de reconocimiento de imágenes | No hay suficientes datos disponibles | |
Procesamiento del lenguaje natural | Ofrece servicios de procesamiento de lenguaje natural | No hay suficientes datos disponibles | |
Generación de lenguaje natural | Ofrece servicios de generación de lenguaje natural | No hay suficientes datos disponibles | |
Redes neuronales artificiales | Ofrece redes neuronales artificiales para los usuarios | No hay suficientes datos disponibles | |
Visión computarizada | Ofrece servicios de reconocimiento de imágenes | No hay suficientes datos disponibles | |
Comprensión del lenguaje natural | Ofrece servicios de comprensión del lenguaje natural | No hay suficientes datos disponibles | |
Generación de lenguaje natural | Ofrece servicios de generación de lenguaje natural | No hay suficientes datos disponibles | |
Aprendizaje profundo | Proporciona capacidades de aprendizaje profundo | No hay suficientes datos disponibles |
Despliegue
Servicio Gestionado | Gestiona la aplicación inteligente para el usuario, reduciendo la necesidad de infraestructura | No hay suficientes datos disponibles | |
Aplicación | Permite a los usuarios insertar aprendizaje automático en aplicaciones operativas | No hay suficientes datos disponibles | |
Escalabilidad | Proporciona aplicaciones e infraestructura de aprendizaje automático fáciles de escalar | No hay suficientes datos disponibles | |
Flexibilidad lingüística | Permite a los usuarios introducir modelos creados en una variedad de idiomas. | No hay suficientes datos disponibles | |
Flexibilidad del marco | Permite a los usuarios elegir el marco o el entorno de trabajo de su preferencia. | No hay suficientes datos disponibles | |
Control de versiones | Se repiten versiones de registros a medida que se iteran los modelos. | No hay suficientes datos disponibles | |
Facilidad de implementación | Proporciona una forma rápida y eficaz de implementar modelos de aprendizaje automático. | No hay suficientes datos disponibles | |
Escalabilidad | Ofrece una forma de escalar el uso de modelos de aprendizaje automático en toda la empresa. | No hay suficientes datos disponibles | |
Servicio Gestionado | Gestiona la aplicación inteligente para el usuario, reduciendo la necesidad de infraestructura | No hay suficientes datos disponibles | |
Aplicación | Permite a los usuarios insertar aprendizaje automático en aplicaciones operativas | No hay suficientes datos disponibles | |
Escalabilidad | Proporciona aplicaciones e infraestructura de aprendizaje automático fáciles de escalar | No hay suficientes datos disponibles | |
Flexibilidad lingüística | Permite a los usuarios introducir modelos creados en una variedad de idiomas. | No hay suficientes datos disponibles | |
Flexibilidad del marco | Permite a los usuarios elegir el marco o el entorno de trabajo de su preferencia. | No hay suficientes datos disponibles | |
Control de versiones | Se repiten versiones de registros a medida que se iteran los modelos. | No hay suficientes datos disponibles | |
Facilidad de implementación | Proporciona una forma rápida y eficaz de implementar modelos de aprendizaje automático. | No hay suficientes datos disponibles | |
Escalabilidad | Ofrece una forma de escalar el uso de modelos de aprendizaje automático en toda la empresa. | No hay suficientes datos disponibles | |
Integraciones | Puede integrarse bien con otro software. | No hay suficientes datos disponibles |
Gestión
Catalogación | Registra y organiza todos los modelos de aprendizaje automático que se han implementado en toda la empresa. | No hay suficientes datos disponibles | |
Monitoreo | Realiza un seguimiento del rendimiento y la precisión de los modelos de aprendizaje automático. | No hay suficientes datos disponibles | |
Gobernante | Aprovisiona a los usuarios en función de la autorización para implementar e iterar modelos de aprendizaje automático. | No hay suficientes datos disponibles | |
Registro de modelos | Permite a los usuarios administrar artefactos de modelos y realizar un seguimiento de los modelos que se implementan en producción. | No hay suficientes datos disponibles | |
Catalogación | Registra y organiza todos los modelos de aprendizaje automático que se han implementado en toda la empresa. | No hay suficientes datos disponibles | |
Monitoreo | Realiza un seguimiento del rendimiento y la precisión de los modelos de aprendizaje automático. | No hay suficientes datos disponibles | |
Gobernante | Aprovisiona a los usuarios en función de la autorización para implementar e iterar modelos de aprendizaje automático. | No hay suficientes datos disponibles |
Sistema
Ingesta de datos y disputas | Ofrece al usuario la capacidad de importar una variedad de fuentes de datos para su uso inmediato | No hay suficientes datos disponibles | |
Soporte de idiomas | Admite lenguajes de programación como Java, C o Python. Admite lenguajes front-end como HTML, CSS y JavaScript | No hay suficientes datos disponibles | |
Arrastra y suelta | Ofrece a los desarrolladores la posibilidad de arrastrar y soltar fragmentos de código o algoritmos al crear modelos | No hay suficientes datos disponibles |
Calidad
Calidad de la etiquetadora | Basado en 30 reseñas de Encord. Ofrece al usuario una métrica para determinar la calidad de los etiquetadores de datos, en función de las puntuaciones de consistencia, el conocimiento del dominio, la verdad dinámica del terreno y más. | 95% (Basado en 30 reseñas) | |
Calidad de la tarea | Basado en 29 reseñas de Encord. Garantiza que las tareas de etiquetado sean precisas a través del consenso, la revisión, la detección de anomalías y más. | 98% (Basado en 29 reseñas) | |
Calidad de los datos | Según lo informado en 30 reseñas de Encord. Asegura que los datos sean de alta calidad en comparación con el punto de referencia. | 96% (Basado en 30 reseñas) | |
Humano-en-el-bucle | Ofrece al usuario la posibilidad de revisar y editar etiquetas. Los revisores de 28 de Encord han proporcionado comentarios sobre esta función. | 98% (Basado en 28 reseñas) |
Automatización
Preetiquetado de aprendizaje automático | Basado en 24 reseñas de Encord. Utiliza modelos para predecir la etiqueta correcta para una entrada determinada (imagen, vídeo, audio, texto, etc.). | 97% (Basado en 24 reseñas) | |
Enrutamiento automático del etiquetado | Dirija automáticamente la entrada a la etiquetadora o servicio de etiquetado óptimo en función de la velocidad y el costo previstos. Los revisores de 23 de Encord han proporcionado comentarios sobre esta función. | 96% (Basado en 23 reseñas) |
Anotación de imagen
Segmentación de imágenes | Tiene la capacidad de colocar cuadros o polígonos imaginarios alrededor de objetos o píxeles en una imagen. Esta función fue mencionada en 29 reseñas de Encord. | 96% (Basado en 29 reseñas) | |
Detección de objetos | Tiene la capacidad de detectar objetos dentro de imágenes. Esta función fue mencionada en 26 reseñas de Encord. | 94% (Basado en 26 reseñas) | |
Seguimiento de objetos | Realizar un seguimiento de identificadores de objetos únicos en varios fotogramas de vídeo Esta función fue mencionada en 22 reseñas de Encord. | 91% (Basado en 22 reseñas) | |
Tipos de datos | Admite una gama de diferentes tipos de imágenes (satélite, cámaras térmicas, etc.) Esta función fue mencionada en 23 reseñas de Encord. | 97% (Basado en 23 reseñas) |
Anotación en lenguaje natural
Reconocimiento de entidad designada | Ofrece al usuario la capacidad de extraer entidades del texto (como ubicaciones y nombres). Esta función fue mencionada en 13 reseñas de Encord. | 97% (Basado en 13 reseñas) | |
Detección de sentimientos | Le da al usuario la capacidad de etiquetar texto en función de su sentimiento. Los revisores de 13 de Encord han proporcionado comentarios sobre esta función. | 100% (Basado en 13 reseñas) | |
Ocr | Ofrece al usuario la capacidad de etiquetar y verificar los datos de texto de una imagen. Los revisores de 15 de Encord han proporcionado comentarios sobre esta función. | 99% (Basado en 15 reseñas) |
Anotación de voz
Transcripción | Permite al usuario transcribir audio. Los revisores de 13 de Encord han proporcionado comentarios sobre esta función. | 99% (Basado en 13 reseñas) | |
Reconocimiento de emociones | Según lo informado en 12 reseñas de Encord. Le da al usuario la capacidad de etiquetar emociones en audio grabado. | 99% (Basado en 12 reseñas) |
Operaciones
Métricas | Controlar el uso y el rendimiento del modelo en producción | No hay suficientes datos disponibles | |
Gestión de infraestructuras | Implemente aplicaciones de aprendizaje automático de misión crítica donde y cuando las necesite | No hay suficientes datos disponibles | |
Colaboración | Compare fácilmente experimentos (código, hiperparámetros, métricas, predicciones, dependencias, métricas del sistema, etc.) para comprender las diferencias en el rendimiento del modelo. | No hay suficientes datos disponibles |
Tipo de reconocimiento
Detección de emociones | Proporciona la capacidad de reconocer y detectar emociones. | No hay suficientes datos disponibles | |
Detección de objetos | Proporciona la capacidad de reconocer varios tipos de objetos en diversos escenarios y configuraciones. | No hay suficientes datos disponibles | |
Detección de texto | Proporciona la capacidad de reconocer textos. | No hay suficientes datos disponibles | |
Análisis de movimiento | Procesa secuencias de vídeo o imágenes para realizar un seguimiento de objetos o individuos. | No hay suficientes datos disponibles | |
Detección de logotipos | Permite a los usuarios detectar logotipos en imágenes. | No hay suficientes datos disponibles | |
Detección de contenido explícito | Detecta material inapropiado en imágenes. | No hay suficientes datos disponibles | |
Detección de vídeo | Proporciona la capacidad de detectar objetos, humanos, etc. en secuencias de video. | No hay suficientes datos disponibles |
Reconocimiento facial
Análisis facial | Permite a los usuarios analizar los atributos de la cara, como si la cara está sonriendo o si los ojos están abiertos. | No hay suficientes datos disponibles | |
Comparación de rostros | Ofrezca a los usuarios la posibilidad de comparar diferentes caras entre sí. | No hay suficientes datos disponibles |
Etiquetado
Entrenamiento de modelos | Permite a los usuarios entrenar el modelo y proporcionar comentarios sobre los resultados del modelo. | No hay suficientes datos disponibles | |
Cuadros delimitadores | Permite a los usuarios seleccionar elementos dados en una imagen con fines de reconocimiento de imágenes. | No hay suficientes datos disponibles | |
Detección de imágenes personalizadas | Proporciona la capacidad de crear modelos de detección de imágenes personalizados. | No hay suficientes datos disponibles |
Entrenamiento y optimización de modelos - Herramientas de aprendizaje activo
Modelar la eficiencia del entrenamiento | Permite la selección inteligente de datos para anotaciones con el fin de reducir el tiempo y los costes generales de formación. | No hay suficientes datos disponibles | |
Reentrenamiento automatizado de modelos | Permite el reentrenamiento automático de modelos con datos recién anotados para la mejora continua. | No hay suficientes datos disponibles | |
Implementación del Proceso de Aprendizaje Activo | Facilita la configuración de un proceso de aprendizaje activo adaptado a proyectos específicos de IA. | No hay suficientes datos disponibles | |
Creación de bucles de entrenamiento iterativos | Permite a los usuarios establecer un bucle de retroalimentación entre la anotación de datos y el entrenamiento del modelo. | No hay suficientes datos disponibles | |
Detección de casos extremos | Proporciona la capacidad de identificar y abordar casos extremos para mejorar la solidez del modelo. | No hay suficientes datos disponibles |
Gestión de datos y anotación - Herramientas de aprendizaje activo
Clasificación inteligente de datos | Permite una clasificación eficaz de los datos de entrenamiento para identificar qué puntos de datos deben etiquetarse a continuación. | No hay suficientes datos disponibles | |
Mejora del flujo de trabajo de etiquetado de datos | Agiliza el proceso de etiquetado de datos con herramientas diseñadas para la eficiencia y la precisión. | No hay suficientes datos disponibles | |
Identificación de errores y valores atípicos | Automatiza la detección de anomalías y valores atípicos en los datos de entrenamiento para su corrección. | No hay suficientes datos disponibles | |
Optimización de la selección de datos | Ofrece herramientas para optimizar la selección de datos para el etiquetado en función de la incertidumbre del modelo. | No hay suficientes datos disponibles | |
Información procesable para la calidad de los datos | Proporciona información procesable sobre la calidad de los datos, lo que permite mejoras específicas en el etiquetado de datos. | No hay suficientes datos disponibles |
Rendimiento y análisis de modelos - Herramientas de aprendizaje activo
Información sobre el rendimiento del modelo | Ofrece información detallada sobre los factores que afectan al rendimiento del modelo y sugiere mejoras. | No hay suficientes datos disponibles | |
Mejora rentable del modelo | Permite la mejora del modelo al menor coste posible centrándose en los datos más impactantes. | No hay suficientes datos disponibles | |
Integración de casos extremos | Integra el manejo de casos extremos en el bucle de entrenamiento del modelo para una mejora continua del rendimiento. | No hay suficientes datos disponibles | |
Ajuste fino de la precisión del modelo | Proporciona la capacidad de ajustar los modelos para aumentar la precisión y la especialización para casos de uso especializados. | No hay suficientes datos disponibles | |
Análisis de valores atípicos de etiquetas | Ofrece herramientas avanzadas para analizar los valores atípicos y los errores de las etiquetas para informar sobre el entrenamiento posterior del modelo. | No hay suficientes datos disponibles |
Integración - Aprendizaje Automático
Integración | Soporta la integración con múltiples fuentes de datos para una entrada de datos fluida. | No hay suficientes datos disponibles |
Aprendizaje - Aprendizaje automático
Datos de entrenamiento | Mejora la precisión y velocidad de la salida a través de la ingestión eficiente y procesamiento de datos de entrenamiento. | No hay suficientes datos disponibles | |
Información Accionable | Genera ideas prácticas aplicando patrones aprendidos a problemas clave. | No hay suficientes datos disponibles | |
Algoritmo | Continuamente mejora y se adapta a nuevos datos utilizando algoritmos específicos. | No hay suficientes datos disponibles |
