Características de Segments.ai
¿Cuáles son las funciones de Segments.ai?
Calidad
- Calidad de la etiquetadora
- Calidad de la tarea
- Calidad de los datos
Anotación de imagen
- Segmentación de imágenes
- Detección de objetos
Alternativas de Segments.ai Mejor Valoradas
(71)
4.5 de 5
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Categorías de Segments.ai en G2
Filtrar por Funciones
Despliegue
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 | |
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 |
Calidad
Calidad de la etiquetadora | Según lo informado en 12 reseñas de Segments.ai. 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. | 88% (Basado en 12 reseñas) | |
Calidad de la tarea | Basado en 11 reseñas de Segments.ai. Garantiza que las tareas de etiquetado sean precisas a través del consenso, la revisión, la detección de anomalías y más. | 86% (Basado en 11 reseñas) | |
Calidad de los datos | Asegura que los datos sean de alta calidad en comparación con el punto de referencia. Esta función fue mencionada en 11 reseñas de Segments.ai. | 86% (Basado en 11 reseñas) | |
Humano-en-el-bucle | Ofrece al usuario la posibilidad de revisar y editar etiquetas. | No hay suficientes datos disponibles |
Automatización
Preetiquetado de aprendizaje automático | Utiliza modelos para predecir la etiqueta correcta para una entrada determinada (imagen, vídeo, audio, texto, etc.). | No hay suficientes datos disponibles |
Anotación de imagen
Segmentación de imágenes | Basado en 12 reseñas de Segments.ai. Tiene la capacidad de colocar cuadros o polígonos imaginarios alrededor de objetos o píxeles en una imagen. | 90% (Basado en 12 reseñas) | |
Detección de objetos | Tiene la capacidad de detectar objetos dentro de imágenes. Los revisores de 11 de Segments.ai han proporcionado comentarios sobre esta función. | 85% (Basado en 11 reseñas) | |
Seguimiento de objetos | Realizar un seguimiento de identificadores de objetos únicos en varios fotogramas de vídeo | No hay suficientes datos disponibles | |
Tipos de datos | Admite una gama de diferentes tipos de imágenes (satélite, cámaras térmicas, etc.) | No hay suficientes datos disponibles |
Anotación en lenguaje natural
Detección de sentimientos | Le da al usuario la capacidad de etiquetar texto en función de su sentimiento. | No hay suficientes datos disponibles |
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 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 vídeo | Proporciona la capacidad de detectar objetos, humanos, etc. en secuencias de video. | 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 |
