Fonctionnalités de V7
Quelles sont les fonctionnalités de V7?
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
Meilleures alternatives à V7 les mieux notées
V7 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 | Tel que rapporté dans 20 V7 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. | 94% (Basé sur 20 avis) | |
Qualité des tâches | Garantit que les tâches d’étiquetage sont précises grâce au consensus, à la révision, à la détection des anomalies, etc. Les 23 évaluateurs de V7 ont donné leur avis sur cette fonctionnalité | 95% (Basé sur 23 avis) | |
Qualité des données | Garantit que les données sont de haute qualité par rapport au benchmark. Les 20 évaluateurs de V7 ont donné leur avis sur cette fonctionnalité | 93% (Basé sur 20 avis) | |
Humain dans la boucle | Basé sur 21 V7 avis. Permet à l’utilisateur de consulter et de modifier les étiquettes. | 94% (Basé sur 21 avis) |
Automatisation
Pré-étiquetage Machine Learning | Utilise des modèles pour prédire l’étiquette correcte pour une entrée donnée (image, vidéo, audio, texte, etc.). Les 15 évaluateurs de V7 ont donné leur avis sur cette fonctionnalité | 93% (Basé sur 15 avis) | |
Routage automatique de l’étiquetage | Acheminez automatiquement les entrées vers l’étiqueteuse ou le service d’étiquetage optimal en fonction de la vitesse et du coût prévus. Les 13 évaluateurs de V7 ont donné leur avis sur cette fonctionnalité | 95% (Basé sur 13 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 26 avis. V7 | 94% (Basé sur 26 avis) | |
Détection d’objets | a la capacité de détecter des objets dans les images. Les 23 évaluateurs de V7 ont donné leur avis sur cette fonctionnalité | 96% (Basé sur 23 avis) | |
Suivi des objets | Tel que rapporté dans 16 V7 avis. Suivre des ID d’objet uniques sur plusieurs images vidéo | 91% (Basé sur 16 avis) | |
Types de données | Prend en charge une gamme de différents types d’images (satellite, caméras thermiques, etc.) Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 17 avis. V7 | 91% (Basé sur 17 avis) |
Annotation en langage naturel
Reconnaissance d’entité nommée | Basé sur 12 V7 avis. Permet à l’utilisateur d’extraire des entités du texte (telles que des emplacements et des noms). | 92% (Basé sur 12 avis) | |
Détection des sentiments | Permet à l’utilisateur de baliser le texte en fonction de son sentiment. | Pas assez de données disponibles | |
Ocr | Permet à l’utilisateur d’étiqueter et de vérifier les données textuelles d’une image. | Pas assez de données disponibles |
Annotation vocale
Transcription | Permet à l’utilisateur de transcrire l’audio. | Pas assez de données disponibles | |
Reconnaissance des émotions | Donne à l’utilisateur la possibilité d’étiqueter les émotions dans l’audio enregistré. | Pas assez de données disponibles |
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 | |
Reconstitution de scène | Étant donné les images d’une scène ou d’une vidéo, la reconstruction de scène calcule un modèle 3D d’une scène. | 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 |
Système d'exploitation
Système d’exploitation PC | Prend en charge le système d’exploitation Microsoft Windows | Pas assez de données disponibles | |
Système d’exploitation Mac | Prend en charge le système d’exploitation macOS | Pas assez de données disponibles | |
Système d’exploitation Linux | Prend en charge le système d’exploitation Linux | Pas assez de données disponibles |
Traitement des documents
Type de fichier | Prend en charge une variété de types de fichiers (par exemple.DOC, XLS, PPT, PDF, JPG, PS, TIFF, etc.) | Pas assez de données disponibles | |
Extraction de données | Traite les données provenant de sources de données non structurées et semi-structurées | Pas assez de données disponibles | |
Capacité mobile | Permet le téléchargement mobile de documents et d’images | Pas assez de données disponibles | |
Traitement intelligent | Fournit des outils d’IA et d’apprentissage automatique pour accélérer l’analyse des données | Pas assez de données disponibles | |
Amélioration de l’image | Fournit une amélioration de l’image avant le traitement (par exemple, rotation, recadrage de l’image, suppression du bruit, amélioration du contraste, etc.) | Pas assez de données disponibles |
Fonctionnalités supplémentaires de la plate-forme
Intégration | S’intègre à d’autres applications pour prendre en charge le stockage de documents, la gestion de documents, l’automatisation des processus et/ou la gestion des flux de travail | Pas assez de données disponibles | |
Conversion de fichiers | Prend en charge la conversion des documents téléchargés vers d’autres types de fichiers | Pas assez de données disponibles | |
Windows et Mac | Prend en charge les opérations sur Windows et Mac | Pas assez de données disponibles |
Capture de données
Prise en charge multiformat | Permet à l’utilisateur de traiter des documents dans différents formats tels que PDF, DOCX et JPEG. | Pas assez de données disponibles | |
Capacités OCR | Permet à l’utilisateur de convertir différents types de documents en texte lisible par machine à l’aide de la reconnaissance optique de caractères (OCR). | Pas assez de données disponibles |
Extraction de données
Reconnaissance de l’entité | Permet à l’utilisateur d’identifier et d’extraire des entités spécifiques telles que des noms, des dates et des adresses à partir de documents. | Pas assez de données disponibles | |
Classification textuelle | Permet à l’utilisateur de classer des sections de texte dans le document en fonction de critères prédéfinis. | Pas assez de données disponibles |
Validation des données
Vérification de l’exactitude | Permet à l’utilisateur de valider l’exactitude des données extraites. | Pas assez de données disponibles |
Automatisation du flux de travail
Traitement par lots | Permet à l’utilisateur de traiter plusieurs documents en une seule opération par lots. | Pas assez de données disponibles | |
Intégration des processus | Permet à l’utilisateur de se connecter à une technologie d’automatisation, telle que l’automatisation robotisée des processus (RPA). | Pas assez de données disponibles |
Gestion des documents
Fonctionnalité de recherche | Permet aux utilisateurs d’effectuer facilement des recherches dans le contenu des documents traités. | Pas assez de données disponibles | |
Contrôle de version | Permet à l’utilisateur de suivre les modifications et de gérer différentes versions d’un document. | Pas assez de données disponibles |
Apprentissage automatique
Formation sur les modèles personnalisés | Permet à l’utilisateur de former des modèles d’apprentissage automatique personnalisés pour des tâches d’extraction de données spécifiques. | Pas assez de données disponibles |
Traitement du langage naturel
Analyse du sentiment | Permet à l’utilisateur d’analyser le sentiment exprimé dans le contenu textuel du document. | Pas assez de données disponibles |
Analyse sémantique
Compréhension contextuelle | Permet au système de comprendre le contexte des mots et des phrases pour une meilleure extraction et classification des données. | Pas assez de données disponibles |
Intégration des données
Prise en charge des API | Permet à l’utilisateur d’intégrer le système IDP dans d’autres applications via des API. | Pas assez de données disponibles |
Sécurité
Normes de conformité | Assure à l’utilisateur que le système est conforme aux réglementations de l’industrie telles que le RGPD. | Pas assez de données disponibles | |
Cryptage des données | Garantit que toutes les données traitées sont cryptées pour des raisons de sécurité. | 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 |
