Características de Shaip Cloud
¿Cuáles son las funciones de Shaip Cloud?
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
- Tipos de datos
Anotación de voz
- Transcripción
Alternativas de Shaip Cloud Mejor Valoradas
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Categorías de Shaip Cloud en G2
Filtrar por Funciones
Gobierno de datos
Gestión de acceso de usuarios | Permite a los administradores asignar acceso de usuario basado en roles para conjuntos de datos específicos | No hay suficientes datos disponibles | |
Enmascaramiento dinámico de datos | Oculta y enmascara datos confidenciales automáticamente en función de los permisos del usuario | No hay suficientes datos disponibles | |
Linaje de datos | Proporciona información histórica sobre los orígenes de datos originales y las transformaciones realizadas en los conjuntos de datos | No hay suficientes datos disponibles |
Preparación de datos
Buscar | Ofrece capacidades de búsqueda simples para descubrir conjuntos de datos específicos | No hay suficientes datos disponibles | |
Calidad y limpieza de datos | Permite a los usuarios y administradores limpiar fácilmente los datos para mantener la calidad y la integridad | No hay suficientes datos disponibles | |
Transformación de datos | Convierte los formatos de datos de origen en el formato requerido para el sistema de informes sin errores | No hay suficientes datos disponibles | |
Modelado de datos | Herramientas para (re)estructurar los datos de una manera que permita extraer información de forma rápida y precisa | No hay suficientes datos disponibles |
Colaboración
Comentar | Permite a los usuarios comentar sobre conjuntos de datos para ayudar a los futuros usuarios a interactuar e interpretar mejor los datos | No hay suficientes datos disponibles | |
Elaboración de perfiles y clasificación | Permite la creación de perfiles de conjuntos de datos para una mayor organización, tanto por parte de los usuarios como del aprendizaje automático | No hay suficientes datos disponibles | |
Glosario de negocios y datos | Crea un glosario empresarial para una comprensión más rápida por parte del usuario empresarial promedio | No hay suficientes datos disponibles | |
Gestión de metadatos | Indexa descripciones de metadatos para facilitar la búsqueda y obtener información mejorada | No hay suficientes datos disponibles |
Inteligencia Artificial
Recomendaciones de aprendizaje automático | Automatiza las recomendaciones para los usuarios en función de la funcionalidad de aprendizaje automático | No hay suficientes datos disponibles | |
Consulta en lenguaje natural | Ofrece funcionalidad de consulta en lenguaje natural para usuarios no técnicos | No hay suficientes datos disponibles | |
Limpieza automática de datos | Limpia los datos para mejorar la calidad a través de la automatización | No hay suficientes datos disponibles |
conformidad
Compatible con GDPR | Cumple con los requisitos del RGPD para la seudonimización bajo los requisitos de protección de datos por diseño y por defecto. | No hay suficientes datos disponibles | |
Cumple con la CCPA | Cumple con los requisitos de desidentificación bajo la CCPA. | No hay suficientes datos disponibles |
Funcionalidad
Sedonimización estática | Ofrece desidentificación estática tradicional (también conocida como reemplazo consistente), donde los datos seudonimizados utilizan los mismos seudónimos en múltiples conjuntos de datos. Por ejemplo, John Smith es reemplazado por Robert Fox y el nombre Robert Fox se usa varias veces. Este tipo de seudonimización conlleva algunos riesgos de reidentificación si se combina con suficientes conjuntos de datos. | No hay suficientes datos disponibles | |
Sedonimización dinámica | Ofrece desidentificación dinámica (también conocida como reemplazo aleatorio), donde los datos seudonimizados utilizan diferentes seudónimos en múltiples conjuntos de datos. Por ejemplo, John Smith es reemplazado por Robert Fox una vez, y luego, la próxima vez que se usan los datos, el nombre cambia a Michael Jones. Este tipo de seudonimización conlleva un menor riesgo de reidentificación si se combina con muchos conjuntos de datos. | No hay suficientes datos disponibles | |
Desidentificación por lotes | Ofrece métodos para desidentificar grandes volúmenes de datos mediante archivos por lotes. | No hay suficientes datos disponibles |
Conectividad
SDK móvil | Se conecta a plataformas móviles mediante un SDK móvil. | No hay suficientes datos disponibles | |
API de servicios web | Ofrece API para conectar productos. | 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 10 de Shaip Cloud han proporcionado comentarios sobre esta función. | 83% (Basado en 10 reseñas) | |
Calidad de la tarea | Basado en 10 reseñas de Shaip Cloud. Garantiza que las tareas de etiquetado sean precisas a través del consenso, la revisión, la detección de anomalías y más. | 80% (Basado en 10 reseñas) | |
Calidad de los datos | Asegura que los datos sean de alta calidad en comparación con el punto de referencia. Los revisores de 10 de Shaip Cloud han proporcionado comentarios sobre esta función. | 88% (Basado en 10 reseñas) | |
Humano-en-el-bucle | Ofrece al usuario la posibilidad de revisar y editar etiquetas. Los revisores de 10 de Shaip Cloud han proporcionado comentarios sobre esta función. | 75% (Basado en 10 reseñas) |
Automatización
Preetiquetado de aprendizaje automático | Utiliza modelos para predecir la etiqueta correcta para una entrada determinada (imagen, vídeo, audio, texto, etc.). Los revisores de 10 de Shaip Cloud han proporcionado comentarios sobre esta función. | 85% (Basado en 10 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 10 de Shaip Cloud han proporcionado comentarios sobre esta función. | 87% (Basado en 10 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 10 reseñas de Shaip Cloud. | 83% (Basado en 10 reseñas) | |
Detección de objetos | Tiene la capacidad de detectar objetos dentro de imágenes. | No hay suficientes datos disponibles | |
Seguimiento de objetos | Realizar un seguimiento de identificadores de objetos únicos en varios fotogramas de vídeo | No hay suficientes datos disponibles | |
Tipos de datos | Según lo informado en 10 reseñas de Shaip Cloud. Admite una gama de diferentes tipos de imágenes (satélite, cámaras térmicas, etc.) | 87% (Basado en 10 reseñas) |
Anotación en lenguaje natural
Reconocimiento de entidad designada | Ofrece al usuario la capacidad de extraer entidades del texto (como ubicaciones y nombres). | No hay suficientes datos disponibles | |
Detección de sentimientos | Le da al usuario la capacidad de etiquetar texto en función de su sentimiento. | No hay suficientes datos disponibles | |
Ocr | Ofrece al usuario la capacidad de etiquetar y verificar los datos de texto de una imagen. | No hay suficientes datos disponibles |
Anotación de voz
Transcripción | Permite al usuario transcribir audio. Los revisores de 10 de Shaip Cloud han proporcionado comentarios sobre esta función. | 87% (Basado en 10 reseñas) | |
Reconocimiento de emociones | Le da al usuario la capacidad de etiquetar emociones en audio grabado. | No hay suficientes datos disponibles |
