Características de Labellerr
¿Cuáles son las funciones de Labellerr?
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 Labellerr Mejor Valoradas
Categorías de Labellerr 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 |
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 | 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. Los revisores de 12 de Labellerr han proporcionado comentarios sobre esta función. | 99% (Basado en 12 reseñas) | |
Calidad de la tarea | Basado en 12 reseñas de Labellerr. Garantiza que las tareas de etiquetado sean precisas a través del consenso, la revisión, la detección de anomalías y más. | 97% (Basado en 12 reseñas) | |
Calidad de los datos | Basado en 13 reseñas de Labellerr. Asegura que los datos sean de alta calidad en comparación con el punto de referencia. | 99% (Basado en 13 reseñas) | |
Humano-en-el-bucle | Ofrece al usuario la posibilidad de revisar y editar etiquetas. Esta función fue mencionada en 14 reseñas de Labellerr. | 93% (Basado en 14 reseñas) |
Automatización
Preetiquetado de aprendizaje automático | Utiliza modelos para predecir la etiqueta correcta para una entrada determinada (imagen, vídeo, audio, texto, etc.). Esta función fue mencionada en 13 reseñas de Labellerr. | 96% (Basado en 13 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. Esta función fue mencionada en 13 reseñas de Labellerr. | 95% (Basado en 13 reseñas) |
Anotación de imagen
Segmentación de imágenes | Tiene la capacidad de colocar cuadros o polígonos imaginarios alrededor de objetos o píxeles en una imagen. Los revisores de 13 de Labellerr han proporcionado comentarios sobre esta función. | 96% (Basado en 13 reseñas) | |
Detección de objetos | Basado en 13 reseñas de Labellerr. Tiene la capacidad de detectar objetos dentro de imágenes. | 97% (Basado en 13 reseñas) | |
Seguimiento de objetos | Basado en 13 reseñas de Labellerr. Realizar un seguimiento de identificadores de objetos únicos en varios fotogramas de vídeo | 97% (Basado en 13 reseñas) | |
Tipos de datos | Admite una gama de diferentes tipos de imágenes (satélite, cámaras térmicas, etc.) Esta función fue mencionada en 13 reseñas de Labellerr. | 99% (Basado en 13 reseñas) |
Anotación en lenguaje natural
Reconocimiento de entidad designada | Ofrece al usuario la capacidad de extraer entidades del texto (como ubicaciones y nombres). Los revisores de 12 de Labellerr han proporcionado comentarios sobre esta función. | 99% (Basado en 12 reseñas) | |
Detección de sentimientos | Le da al usuario la capacidad de etiquetar texto en función de su sentimiento. Esta función fue mencionada en 13 reseñas de Labellerr. | 96% (Basado en 13 reseñas) | |
Ocr | Ofrece al usuario la capacidad de etiquetar y verificar los datos de texto de una imagen. Esta función fue mencionada en 11 reseñas de Labellerr. | 98% (Basado en 11 reseñas) |
Anotación de voz
Transcripción | Según lo informado en 12 reseñas de Labellerr. Permite al usuario transcribir audio. | 99% (Basado en 12 reseñas) | |
Reconocimiento de emociones | Le da al usuario la capacidad de etiquetar emociones en audio grabado. Los revisores de 12 de Labellerr han proporcionado comentarios sobre esta función. | 96% (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 |
