(4)
5.0 von 5
Website besuchen
Gesponsert
SuperAnnotate Funktionen
Welche Funktionen hat SuperAnnotate?
qualität
- Qualität des Etikettierers
- Qualität der Aufgaben
- Datenqualität
- Human-in-the-Loop
Automatisierung
- Vorbeschriftung durch maschinelles Lernen
- Automatisches Routing der Beschriftung
Bild-Anmerkung
- Bild-Segmentierung
- Objekt-Erkennung
- Objektverfolgung
- Datentypen
Annotation in natürlicher Sprache
- Erkennung benannter Entitäten
- Stimmungserkennung
- Ocr
Sprachanmerkung
- Transkription
- Emotions-Erkennung
Top-bewertete SuperAnnotate Alternativen
(4)
5.0 von 5
Website besuchen
Gesponsert
SuperAnnotate Kategorien auf G2
Filter für Funktionen
Einsatz
Sprachliche Flexibilität | Ermöglicht Benutzern die Eingabe von Modellen, die in einer Vielzahl von Sprachen erstellt wurden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Flexibilität des Rahmens | Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Versionsverwaltung | Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Einfache Bereitstellung | Bietet eine Möglichkeit zum schnellen und effizienten Bereitstellen von Machine Learning-Modellen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Skalierbarkeit | Bietet eine Möglichkeit, die Verwendung von Machine Learning-Modellen im gesamten Unternehmen zu skalieren. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Sprachliche Flexibilität | Ermöglicht Benutzern die Eingabe von Modellen, die in einer Vielzahl von Sprachen erstellt wurden. Diese Funktion wurde in 10 SuperAnnotate Bewertungen erwähnt. | 93% (Basierend auf 10 Bewertungen) | |
Flexibilität des Rahmens | Basierend auf 10 SuperAnnotate Bewertungen. Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen. | 95% (Basierend auf 10 Bewertungen) | |
Versionsverwaltung | Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden. 10 Rezensenten von SuperAnnotate haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 97% (Basierend auf 10 Bewertungen) | |
Einfache Bereitstellung | Wie in 10 SuperAnnotate Bewertungen berichtet. Bietet eine Möglichkeit zum schnellen und effizienten Bereitstellen von Machine Learning-Modellen. | 95% (Basierend auf 10 Bewertungen) | |
Skalierbarkeit | Bietet eine Möglichkeit, die Verwendung von Machine Learning-Modellen im gesamten Unternehmen zu skalieren. 10 Rezensenten von SuperAnnotate haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 93% (Basierend auf 10 Bewertungen) |
Management
Katalogisierung | Zeichnet alle Machine Learning-Modelle auf und organisiert sie, die im gesamten Unternehmen eingesetzt wurden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Überwachung | Verfolgt die Leistung und Genauigkeit von Machine Learning-Modellen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Regierend | Stellt Benutzer basierend auf der Autorisierung bereit, um Machine Learning-Modelle bereitzustellen und zu iterieren. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Modell-Registry | Ermöglicht Benutzern die Verwaltung von Modellartefakten und verfolgt, welche Modelle in der Produktion bereitgestellt werden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Katalogisierung | Zeichnet alle Machine Learning-Modelle auf und organisiert sie, die im gesamten Unternehmen eingesetzt wurden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Überwachung | Verfolgt die Leistung und Genauigkeit von Machine Learning-Modellen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Regierend | Stellt Benutzer basierend auf der Autorisierung bereit, um Machine Learning-Modelle bereitzustellen und zu iterieren. | Nicht genügend Daten verfügbar |
qualität
Qualität des Etikettierers | Bietet dem Benutzer eine Metrik zur Bestimmung der Qualität von Datenbeschriftungen, basierend auf Konsistenzbewertungen, Domänenwissen, dynamischer Grundwahrheit und mehr. 71 Rezensenten von SuperAnnotate haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 97% (Basierend auf 71 Bewertungen) | |
Qualität der Aufgaben | Stellt sicher, dass Bezeichnungsaufgaben durch Konsens, Überprüfung, Anomalieerkennung und mehr korrekt sind. Diese Funktion wurde in 69 SuperAnnotate Bewertungen erwähnt. | 96% (Basierend auf 69 Bewertungen) | |
Datenqualität | Stellt sicher, dass die Daten im Vergleich zum Benchmark von hoher Qualität sind. Diese Funktion wurde in 70 SuperAnnotate Bewertungen erwähnt. | 96% (Basierend auf 70 Bewertungen) | |
Human-in-the-Loop | Basierend auf 64 SuperAnnotate Bewertungen. Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Bezeichnungen zu überprüfen und zu bearbeiten. | 96% (Basierend auf 64 Bewertungen) |
Automatisierung
Vorbeschriftung durch maschinelles Lernen | Verwendet Modelle, um die richtige Beschriftung für eine bestimmte Eingabe (Bild, Video, Audio, Text usw.) vorherzusagen. Diese Funktion wurde in 53 SuperAnnotate Bewertungen erwähnt. | 93% (Basierend auf 53 Bewertungen) | |
Automatisches Routing der Beschriftung | Wie in 43 SuperAnnotate Bewertungen berichtet. Leiten Sie Eingaben automatisch an den optimalen Etikettierer oder Etikettierdienst weiter, basierend auf der prognostizierten Geschwindigkeit und den Kosten. | 95% (Basierend auf 43 Bewertungen) |
Bild-Anmerkung
Bild-Segmentierung | Wie in 66 SuperAnnotate Bewertungen berichtet. Verfügt über die Möglichkeit, imaginäre Rahmen oder Polygone um Objekte oder Pixel in einem Bild zu platzieren. | 94% (Basierend auf 66 Bewertungen) | |
Objekt-Erkennung | hat die Fähigkeit, Objekte in Bildern zu erkennen. 63 Rezensenten von SuperAnnotate haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 94% (Basierend auf 63 Bewertungen) | |
Objektverfolgung | Wie in 55 SuperAnnotate Bewertungen berichtet. Verfolgen Sie eindeutige Objekt-IDs über mehrere Videoframes hinweg | 92% (Basierend auf 55 Bewertungen) | |
Datentypen | Unterstützt eine Reihe verschiedener Arten von Bildern (Satelliten, Wärmebildkameras usw.) Diese Funktion wurde in 57 SuperAnnotate Bewertungen erwähnt. | 95% (Basierend auf 57 Bewertungen) |
Annotation in natürlicher Sprache
Erkennung benannter Entitäten | Basierend auf 42 SuperAnnotate Bewertungen. Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Entitäten aus Text (z. B. Positionen und Namen) zu extrahieren. | 93% (Basierend auf 42 Bewertungen) | |
Stimmungserkennung | Wie in 35 SuperAnnotate Bewertungen berichtet. Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Text basierend auf seiner Stimmung zu markieren. | 91% (Basierend auf 35 Bewertungen) | |
Ocr | Basierend auf 39 SuperAnnotate Bewertungen. Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Textdaten in einem Bild zu beschriften und zu überprüfen. | 96% (Basierend auf 39 Bewertungen) |
Sprachanmerkung
Transkription | Basierend auf 36 SuperAnnotate Bewertungen. Ermöglicht es dem Benutzer, Audio zu transkribieren. | 91% (Basierend auf 36 Bewertungen) | |
Emotions-Erkennung | Wie in 34 SuperAnnotate Bewertungen berichtet. Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Emotionen in aufgezeichneten Audioaufnahmen zu kennzeichnen. | 90% (Basierend auf 34 Bewertungen) |
Transaktionen
Metriken | Kontrollieren Sie die Modellnutzung und -leistung in der Produktion | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Infrastruktur-Management | Stellen Sie geschäftskritische ML-Anwendungen bereit, wo und wann immer Sie sie benötigen | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Zusammenarbeit | Vergleichen Sie ganz einfach Experimente – Code, Hyperparameter, Metriken, Vorhersagen, Abhängigkeiten, Systemmetriken und mehr –, um Unterschiede in der Modellleistung zu verstehen. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Generative KI
Textgenerierung | Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Textzusammenfassung | Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Prompt-Optimierungstools | Bietet den Benutzern die Möglichkeit, Eingabeaufforderungen zu testen und zu optimieren, um die Qualität und Effizienz der LLM-Ausgabe zu verbessern. Diese Funktion wurde in 10 SuperAnnotate Bewertungen erwähnt. | 95% (Basierend auf 10 Bewertungen) | |
Vorlagenbibliothek | Basierend auf 10 SuperAnnotate Bewertungen. Bietet den Benutzern eine Sammlung wiederverwendbarer Vorlagen für verschiedene LLM-Aufgaben, um die Entwicklung zu beschleunigen und die Ausgabe zu standardisieren. | 95% (Basierend auf 10 Bewertungen) |
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Modellvergleichs-Dashboard | Bietet Werkzeuge für Benutzer, um mehrere LLMs nebeneinander basierend auf Leistungs-, Geschwindigkeits- und Genauigkeitsmetriken zu vergleichen. Diese Funktion wurde in 10 SuperAnnotate Bewertungen erwähnt. | 95% (Basierend auf 10 Bewertungen) |
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Feinabstimmungsoberfläche | Wie in 10 SuperAnnotate Bewertungen berichtet. Bietet den Benutzern eine benutzerfreundliche Schnittstelle zur Feinabstimmung von LLMs auf ihre spezifischen Datensätze, was eine bessere Ausrichtung an den Geschäftsanforderungen ermöglicht. | 95% (Basierend auf 10 Bewertungen) |
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
SDK- und API-Integrationen | Gibt den Benutzern Werkzeuge, um LLM-Funktionalität in ihre bestehenden Anwendungen über SDKs und APIs zu integrieren, was die Entwicklung vereinfacht. 10 Rezensenten von SuperAnnotate haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 92% (Basierend auf 10 Bewertungen) |
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Ein-Klick-Bereitstellung | Bietet den Benutzern die Möglichkeit, Modelle schnell in Produktionsumgebungen mit minimalem Aufwand und Konfiguration bereitzustellen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Skalierbarkeitsmanagement | Bietet Benutzern Werkzeuge, um LLM-Ressourcen basierend auf der Nachfrage automatisch zu skalieren, was eine effiziente Nutzung und Kosteneffektivität gewährleistet. 10 Rezensenten von SuperAnnotate haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 95% (Basierend auf 10 Bewertungen) |
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Inhaltsmoderationsregeln | Benutzern die Möglichkeit geben, Grenzen und Filter festzulegen, um unangemessene oder sensible Ausgaben des LLM zu verhindern. 10 Rezensenten von SuperAnnotate haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 93% (Basierend auf 10 Bewertungen) | |
Richtlinienkonformitätsprüfer | Bietet den Nutzern Werkzeuge, um sicherzustellen, dass ihre LLMs den Compliance-Standards wie GDPR, HIPAA und anderen Vorschriften entsprechen, wodurch Risiko und Haftung reduziert werden. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Drift-Erkennungswarnungen | Benachrichtigt Benutzer, wenn die LLM-Leistung erheblich von den erwarteten Normen abweicht, was auf potenzielles Modell-Drift oder Datenprobleme hinweist. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Echtzeit-Leistungskennzahlen | Bietet den Nutzern Live-Einblicke in die Modellgenauigkeit, Latenz und Benutzerinteraktion, was ihnen hilft, Probleme schnell zu identifizieren und zu beheben. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Datenverschlüsselungswerkzeuge | Bietet Benutzern Verschlüsselungsfunktionen für Daten während der Übertragung und im Ruhezustand, um sichere Kommunikation und Speicherung bei der Arbeit mit LLMs zu gewährleisten. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Zugriffskontrollverwaltung | Bietet den Benutzern Werkzeuge, um Zugriffsberechtigungen für verschiedene Rollen festzulegen, wodurch sichergestellt wird, dass nur autorisiertes Personal mit LLM-Ressourcen interagieren oder diese ändern kann. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Anforderungsweiterleitungsoptimierung | Bietet Benutzern Middleware, um Anfragen effizient an das geeignete LLM basierend auf Kriterien wie Kosten, Leistung oder spezifischen Anwendungsfällen zu leiten. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Stapelverarbeitungsunterstützung | Benutzern Werkzeuge zur Verfügung stellen, um mehrere Eingaben parallel zu verarbeiten, was die Inferenzgeschwindigkeit und Kosteneffizienz für Szenarien mit hoher Nachfrage verbessert. | Nicht genügend Daten verfügbar |
