Fonctionnalités de Encord
Quelles sont les fonctionnalités de Encord?
Qualité
- Qualité de l’étiqueteuse
- Qualité des tâches
- Qualité des données
- Humain dans la boucle
Automatisation
- Pré-étiquetage Machine Learning
- Routage automatique de l’étiquetage
Annotation d’image
- Segmentation d’image
- Détection d’objets
- Suivi des objets
- Types de données
Annotation en langage naturel
- Reconnaissance d’entité nommée
- Détection des sentiments
- Ocr
Annotation vocale
- Transcription
- Reconnaissance des émotions
Meilleures alternatives à Encord les mieux notées
Encord Catégories sur G2
Filtrer par fonctionnalités
Développement de modèles
Prise en charge linguistique | Prend en charge les langages de programmation tels que Java, C ou Python. Prend en charge les langages frontaux tels que HTML, CSS et JavaScript | Pas assez de données disponibles | |
Glissez et déposez | Offre aux développeurs la possibilité de glisser-déposer des morceaux de code ou des algorithmes lors de la création de modèles | Pas assez de données disponibles | |
Algorithmes prédéfinis | Fournit aux utilisateurs des algorithmes prédéfinis pour simplifier le développement de modèles | Pas assez de données disponibles | |
Formation sur modèle | Fournit de grands ensembles de données pour la formation de modèles individuels | Pas assez de données disponibles | |
Algorithmes prédéfinis | Fournit aux utilisateurs des algorithmes prédéfinis pour simplifier le développement de modèles | Pas assez de données disponibles | |
Formation sur modèle | Fournit de grands ensembles de données pour la formation de modèles individuels | Pas assez de données disponibles | |
Ingénierie des fonctionnalités | Transforme les données brutes en fonctionnalités qui représentent mieux le problème sous-jacent aux modèles prédictifs | Pas assez de données disponibles |
Services d’apprentissage automatique/profond
Vision par ordinateur | Offre des services de reconnaissance d’images | Pas assez de données disponibles | |
Traitement du langage naturel | Offre des services de traitement du langage naturel | Pas assez de données disponibles | |
Génération de langage naturel | Offre des services de génération de langage naturel | Pas assez de données disponibles | |
Réseaux de neurones artificiels | Offre des réseaux de neurones artificiels pour les utilisateurs | Pas assez de données disponibles | |
Vision par ordinateur | Offre des services de reconnaissance d’images | Pas assez de données disponibles | |
Compréhension du langage naturel | Offre des services de compréhension du langage naturel | Pas assez de données disponibles | |
Génération de langage naturel | Offre des services de génération de langage naturel | Pas assez de données disponibles | |
Apprentissage profond | Fournit des capacités d’apprentissage profond | Pas assez de données disponibles |
déploiement
Service géré | Gère l’application intelligente pour l’utilisateur, réduisant ainsi le besoin d’infrastructure | Pas assez de données disponibles | |
Application | Permet aux utilisateurs d’insérer l’apprentissage automatique dans les applications d’exploitation | Pas assez de données disponibles | |
Évolutivité | Fournit des applications et une infrastructure d’apprentissage automatique facilement évolutives | Pas assez de données disponibles | |
Flexibilité linguistique | Permet aux utilisateurs d’entrer des modèles créés dans une variété de langues. | Pas assez de données disponibles | |
Flexibilité du cadre | Permet aux utilisateurs de choisir le framework ou l’atelier de leur choix. | Pas assez de données disponibles | |
Gestion des versions | Le contrôle de version des enregistrements en tant que modèles est itéré. | Pas assez de données disponibles | |
Facilité de déploiement | Fournit un moyen de déployer rapidement et efficacement des modèles de machine learning. | Pas assez de données disponibles | |
Évolutivité | Offre un moyen d’adapter l’utilisation des modèles d’apprentissage automatique à l’échelle d’une entreprise. | Pas assez de données disponibles | |
Service géré | Gère l’application intelligente pour l’utilisateur, réduisant ainsi le besoin d’infrastructure | Pas assez de données disponibles | |
Application | Permet aux utilisateurs d’insérer l’apprentissage automatique dans les applications d’exploitation | Pas assez de données disponibles | |
Évolutivité | Fournit des applications et une infrastructure d’apprentissage automatique facilement évolutives | Pas assez de données disponibles | |
Flexibilité linguistique | Permet aux utilisateurs d’entrer des modèles créés dans une variété de langues. | Pas assez de données disponibles | |
Flexibilité du cadre | Permet aux utilisateurs de choisir le framework ou l’atelier de leur choix. | Pas assez de données disponibles | |
Gestion des versions | Le contrôle de version des enregistrements en tant que modèles est itéré. | Pas assez de données disponibles | |
Facilité de déploiement | Fournit un moyen de déployer rapidement et efficacement des modèles de machine learning. | Pas assez de données disponibles | |
Évolutivité | Offre un moyen d’adapter l’utilisation des modèles d’apprentissage automatique à l’échelle d’une entreprise. | Pas assez de données disponibles | |
Intégrations | Peut bien s’intégrer avec d’autres logiciels. | Pas assez de données disponibles |
management
Catalogage | Enregistre et organise tous les modèles de machine learning qui ont été déployés dans l’ensemble de l’entreprise. | Pas assez de données disponibles | |
Surveillance | Suit les performances et la précision des modèles d’apprentissage automatique. | Pas assez de données disponibles | |
Gouvernant | Provisionne les utilisateurs en fonction de l’autorisation de déployer et d’itérer sur des modèles Machine Learning. | Pas assez de données disponibles | |
Registre des modèles | Permet aux utilisateurs de gérer les artefacts de modèle et de suivre les modèles déployés en production. | Pas assez de données disponibles | |
Catalogage | Enregistre et organise tous les modèles de machine learning qui ont été déployés dans l’ensemble de l’entreprise. | Pas assez de données disponibles | |
Surveillance | Suit les performances et la précision des modèles d’apprentissage automatique. | Pas assez de données disponibles | |
Gouvernant | Provisionne les utilisateurs en fonction de l’autorisation de déployer et d’itérer sur des modèles Machine Learning. | Pas assez de données disponibles |
Système
Ingestion de données et querelles | Permet à l’utilisateur d’importer diverses sources de données pour une utilisation immédiate | Pas assez de données disponibles | |
Prise en charge linguistique | Prend en charge les langages de programmation tels que Java, C ou Python. Prend en charge les langages frontaux tels que HTML, CSS et JavaScript | Pas assez de données disponibles | |
Glissez et déposez | Offre aux développeurs la possibilité de glisser-déposer des morceaux de code ou des algorithmes lors de la création de modèles | Pas assez de données disponibles |
Qualité
Qualité de l’étiqueteuse | Basé sur 30 Encord avis. Fournit à l’utilisateur une métrique pour déterminer la qualité des étiqueteuses de données, en fonction des scores de cohérence, de la connaissance du domaine, de la réalité dynamique du terrain, etc. | 95% (Basé sur 30 avis) | |
Qualité des tâches | Garantit que les tâches d’étiquetage sont précises grâce au consensus, à la révision, à la détection des anomalies, etc. Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 29 avis. Encord | 98% (Basé sur 29 avis) | |
Qualité des données | Garantit que les données sont de haute qualité par rapport au benchmark. Les 30 évaluateurs de Encord ont donné leur avis sur cette fonctionnalité | 96% (Basé sur 30 avis) | |
Humain dans la boucle | Permet à l’utilisateur de consulter et de modifier les étiquettes. Les 28 évaluateurs de Encord ont donné leur avis sur cette fonctionnalité | 98% (Basé sur 28 avis) |
Automatisation
Pré-étiquetage Machine Learning | Basé sur 24 Encord avis. Utilise des modèles pour prédire l’étiquette correcte pour une entrée donnée (image, vidéo, audio, texte, etc.). | 97% (Basé sur 24 avis) | |
Routage automatique de l’étiquetage | Basé sur 23 Encord avis. Acheminez automatiquement les entrées vers l’étiqueteuse ou le service d’étiquetage optimal en fonction de la vitesse et du coût prévus. | 96% (Basé sur 23 avis) |
Annotation d’image
Segmentation d’image | A la capacité de placer des boîtes ou des polygones imaginaires autour d’objets ou de pixels dans une image. Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 29 avis. Encord | 96% (Basé sur 29 avis) | |
Détection d’objets | a la capacité de détecter des objets dans les images. Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 26 avis. Encord | 94% (Basé sur 26 avis) | |
Suivi des objets | Tel que rapporté dans 22 Encord avis. Suivre des ID d’objet uniques sur plusieurs images vidéo | 91% (Basé sur 22 avis) | |
Types de données | Tel que rapporté dans 23 Encord avis. Prend en charge une gamme de différents types d’images (satellite, caméras thermiques, etc.) | 97% (Basé sur 23 avis) |
Annotation en langage naturel
Reconnaissance d’entité nommée | Basé sur 13 Encord avis. Permet à l’utilisateur d’extraire des entités du texte (telles que des emplacements et des noms). | 97% (Basé sur 13 avis) | |
Détection des sentiments | Permet à l’utilisateur de baliser le texte en fonction de son sentiment. Les 13 évaluateurs de Encord ont donné leur avis sur cette fonctionnalité | 100% (Basé sur 13 avis) | |
Ocr | Permet à l’utilisateur d’étiqueter et de vérifier les données textuelles d’une image. Les 15 évaluateurs de Encord ont donné leur avis sur cette fonctionnalité | 99% (Basé sur 15 avis) |
Annotation vocale
Transcription | Tel que rapporté dans 13 Encord avis. Permet à l’utilisateur de transcrire l’audio. | 99% (Basé sur 13 avis) | |
Reconnaissance des émotions | Tel que rapporté dans 12 Encord avis. Donne à l’utilisateur la possibilité d’étiqueter les émotions dans l’audio enregistré. | 99% (Basé sur 12 avis) |
Opérations
Métriques | Contrôler l’utilisation et les performances du modèle en production | Pas assez de données disponibles | |
Gestion de l’infrastructure | Déployez des applications ML stratégiques où et quand vous en avez besoin | Pas assez de données disponibles | |
Collaboration | Comparez facilement les expériences (code, hyperparamètres, métriques, prédictions, dépendances, métriques système, etc.) pour comprendre les différences de performances du modèle. | Pas assez de données disponibles |
Type de reconnaissance
Détection des émotions | Fournit la capacité de reconnaître et de détecter les émotions. | Pas assez de données disponibles | |
Détection d’objets | Permet de reconnaître différents types d’objets dans divers scénarios et paramètres. | Pas assez de données disponibles | |
Détection de texte | Permet de reconnaître des textes. | Pas assez de données disponibles | |
Analyse de mouvement | Traite des séquences vidéo ou d’images pour suivre des objets ou des individus. | Pas assez de données disponibles | |
Détection de logo | Permet aux utilisateurs de détecter les logos dans les images. | Pas assez de données disponibles | |
Détection de contenu explicite | Détecte le matériel inapproprié dans les images. | Pas assez de données disponibles | |
Détection vidéo | Permet de détecter des objets, des humains, etc. dans des séquences vidéo. | Pas assez de données disponibles |
Reconnaissance faciale
Analyse faciale | Permettez aux utilisateurs d’analyser les attributs du visage, par exemple si le visage sourit ou si les yeux sont ouverts. | Pas assez de données disponibles | |
Comparaison des visages | Donnez aux utilisateurs la possibilité de comparer différents visages les uns aux autres. | Pas assez de données disponibles |
Étiquetage
Formation sur modèle | Permet aux utilisateurs de former le modèle et de fournir des commentaires sur les résultats du modèle. | Pas assez de données disponibles | |
Cadres englobants | Permet aux utilisateurs de sélectionner des éléments donnés dans une image à des fins de reconnaissance d’image. | Pas assez de données disponibles | |
Détection d’image personnalisée | Permet de créer des modèles de détection d’images personnalisés. | Pas assez de données disponibles |
Entraînement et optimisation des modèles - Outils d’apprentissage actif
Modéliser l’efficacité de l’entraînement | Permet une sélection intelligente des données à annoter afin de réduire le temps et les coûts globaux de formation. | Pas assez de données disponibles | |
Réentraînement automatisé des modèles | Permet le réentraînement automatique des modèles avec des données nouvellement annotées pour une amélioration continue. | Pas assez de données disponibles | |
Mise en œuvre d’un processus d’apprentissage actif | Facilite la mise en place d’un processus d’apprentissage actif adapté à des projets d’IA spécifiques. | Pas assez de données disponibles | |
Création d’une boucle d’entraînement itérative | Permet aux utilisateurs d’établir une boucle de rétroaction entre l’annotation des données et l’entraînement du modèle. | Pas assez de données disponibles | |
Découverte de cas limites | Permet d’identifier et de traiter les cas limites afin d’améliorer la robustesse du modèle. | Pas assez de données disponibles |
Gestion et annotation des données - Outils d’apprentissage actif
Triage intelligent des données | Permet un tri efficace des données d’entraînement afin d’identifier les points de données à étiqueter ensuite. | Pas assez de données disponibles | |
Amélioration du flux de travail d’étiquetage des données | Rationalise le processus d’étiquetage des données grâce à des outils conçus pour l’efficacité et la précision. | Pas assez de données disponibles | |
Identification des erreurs et des valeurs aberrantes | Automatise la détection des anomalies et des valeurs aberrantes dans les données d’apprentissage à corriger. | Pas assez de données disponibles | |
Optimisation de la sélection des données | Offre des outils permettant d’optimiser la sélection des données pour l’étiquetage en fonction de l’incertitude du modèle. | Pas assez de données disponibles | |
Des informations exploitables pour la qualité des données | Fournit des informations exploitables sur la qualité des données, ce qui permet d’améliorer de manière ciblée l’étiquetage des données. | Pas assez de données disponibles |
Performances et analyse des modèles - Outils d’apprentissage actif
Informations sur les performances des modèles | Fournit des informations détaillées sur les facteurs ayant un impact sur les performances du modèle et suggère des améliorations. | Pas assez de données disponibles | |
Amélioration rentable du modèle | Permet d’améliorer le modèle au coût le plus bas possible en se concentrant sur les données les plus percutantes. | Pas assez de données disponibles | |
Intégration de cas limites | Intègre la gestion des cas limites dans la boucle d’entraînement du modèle pour une amélioration continue des performances. | Pas assez de données disponibles | |
Réglage fin de la précision du modèle | Permet d’affiner les modèles pour une précision et une spécialisation accrues pour des cas d’utilisation de niche. | Pas assez de données disponibles | |
Analyse des valeurs aberrantes d’étiquettes | Offre des outils avancés pour analyser les valeurs aberrantes et les erreurs d’étiquette afin d’éclairer l’entraînement ultérieur du modèle. | Pas assez de données disponibles |
Intégration - Apprentissage automatique
Intégration | Prend en charge l'intégration avec plusieurs sources de données pour une saisie de données fluide. | Pas assez de données disponibles |
Apprentissage - Apprentissage automatique
Données d'entraînement | Améliore la précision et la vitesse de sortie grâce à une ingestion efficace et un traitement des données d'entraînement. | Pas assez de données disponibles | |
Idées exploitables | Génère des informations exploitables en appliquant des schémas appris aux problèmes clés. | Pas assez de données disponibles | |
Algorithme | S'améliore et s'adapte continuellement aux nouvelles données en utilisant des algorithmes spécifiés. | Pas assez de données disponibles |
