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Encord
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V7 Darwin
V7 Darwin
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Segments de marché
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Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
  • Les utilisateurs rapportent que V7 excelle en Facilité d'installation avec un score de 9,7, ce qui en fait un choix privilégié pour ceux qui privilégient une mise en œuvre rapide. En revanche, le score de 8,3 d'Encord indique un processus d'installation plus complexe, que certains utilisateurs trouvent fastidieux.
  • Les critiques mentionnent qu'Encord brille en Qualité du support, atteignant un score parfait de 10,0. Les utilisateurs apprécient la réactivité et l'utilité de l'équipe de support, tandis que V7, avec un score de 9,6, est également bien considéré mais n'atteint pas le même niveau d'excellence.
  • Les utilisateurs de G2 soulignent les capacités supérieures de Human-in-the-Loop de V7, avec un score de 9,4, ce qui améliore la qualité de l'étiquetage des données. Encord, cependant, surpasse en Qualité des tâches avec un score de 9,8, indiquant que les utilisateurs trouvent la sortie des tâches plus fiable et précise.
  • Les utilisateurs sur G2 rapportent que les deux produits offrent de solides fonctionnalités de Formation de modèles, mais le score parfait de 10,0 de V7 dans ce domaine suggère un ensemble d'outils plus robuste pour les utilisateurs cherchant à optimiser leurs modèles efficacement par rapport au score de 9,7 d'Encord.
  • Les critiques mentionnent que les fonctionnalités d'Automatisation d'Encord, en particulier dans le Routage automatique de l'étiquetage, obtiennent un score de 9,6, que les utilisateurs trouvent bénéfique pour rationaliser les flux de travail. V7, bien que également efficace, obtient un score légèrement inférieur de 9,5, indiquant qu'Encord peut offrir une expérience automatisée plus efficace.
  • Les utilisateurs disent que la Scalabilité de V7 est impressionnante, avec un score de 9,8, ce qui le rend adapté aux entreprises en croissance. Encord égalise ce score mais les utilisateurs rapportent que l'interface utilisateur de V7 et l'expérience globale rendent l'extension plus facile et plus intuitive.

Encord vs V7 Darwin

Lors de l'évaluation des deux solutions, les examinateurs ont trouvé V7 Darwin plus facile à utiliser, à configurer et à administrer. Les examinateurs ont également préféré faire des affaires avec V7 Darwin dans l'ensemble.

  • Les évaluateurs ont estimé que V7 Darwin répond mieux aux besoins de leur entreprise que Encord.
  • En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que Encord est l'option préférée.
  • Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de Encord à V7 Darwin.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
Encord
Simple and scalable pricing
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V7 Darwin
Free Plan
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Essai gratuit
Encord
Essai gratuit disponible
V7 Darwin
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Évaluations
Répond aux exigences
9.3
46
9.5
37
Facilité d’utilisation
9.5
47
9.6
37
Facilité d’installation
8.5
11
9.7
16
Facilité d’administration
7.8
10
9.4
15
Qualité du service client
10.0
45
9.6
35
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
9.3
10
9.9
14
Orientation du produit (% positif)
9.7
46
9.6
31
Fonctionnalités
déploiement
9.4
6
Pas assez de données disponibles
9.5
7
9.4
6
9.8
7
9.7
5
9.8
8
9.0
7
9.8
8
9.8
7
déploiement
10.0
6
Pas assez de données disponibles
9.5
7
9.3
5
9.5
7
9.7
6
9.6
8
9.2
6
10.0
8
9.8
7
management
9.8
7
9.3
5
9.8
8
10.0
6
10.0
6
Pas assez de données disponibles
9.8
8
Pas assez de données disponibles
Opérations
10.0
6
9.7
6
9.7
6
Pas assez de données disponibles
10.0
9
10.0
6
management
10.0
7
10.0
5
10.0
8
9.7
5
9.8
7
9.3
5
IA générative
Pas assez de données disponibles
Fonction non disponible
Pas assez de données disponibles
Fonction non disponible
Plateformes de science des données et d'apprentissage automatiqueMasquer 34 fonctionnalitésAfficher 34 fonctionnalités
9.7
7
Pas assez de données
Système
9.0
5
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Développement de modèles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
9.7
6
Pas assez de données disponibles
10.0
5
Pas assez de données disponibles
9.7
6
Pas assez de données disponibles
Développement de modèles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
9.7
5
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Services d’apprentissage automatique/profond
9.5
7
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
9.7
5
Pas assez de données disponibles
Services d’apprentissage automatique/profond
9.7
5
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
9.7
5
Pas assez de données disponibles
déploiement
10.0
7
Pas assez de données disponibles
9.8
7
Pas assez de données disponibles
9.5
7
Pas assez de données disponibles
déploiement
10.0
5
Pas assez de données disponibles
9.7
6
Pas assez de données disponibles
9.7
5
Pas assez de données disponibles
IA générative
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Agentic AI - Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Qualité
9.5
31
9.4
20
9.8
30
9.5
23
9.6
31
9.3
20
9.8
29
9.4
21
Automatisation
9.7
25
9.3
15
9.5
24
9.5
13
Annotation d’image
9.6
30
9.4
26
9.3
27
9.6
23
9.1
23
9.1
16
9.7
24
9.1
17
Annotation en langage naturel
9.5
14
9.2
12
9.6
14
9.0
8
9.6
16
9.3
9
Annotation vocale
9.5
14
7.6
7
9.5
13
8.1
7
Pas assez de données
Pas assez de données
Type de reconnaissance
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Fonction non disponible
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Reconnaissance faciale
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Étiquetage
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
déploiement
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données
Pas assez de données
Entraînement et optimisation des modèles - Outils d’apprentissage actif
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Gestion et annotation des données - Outils d’apprentissage actif
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Performances et analyse des modèles - Outils d’apprentissage actif
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données
Pas assez de données
Intégration - Apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Apprentissage - Apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Catégories
Catégories
Catégories partagées
Encord
Encord
V7 Darwin
V7 Darwin
EncordetV7 Darwin est catégorisé comme Étiquetage des donnéesetPlateformes MLOps
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
Encord
Encord
Petite entreprise(50 employés ou moins)
51.7%
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
41.7%
Entreprise(> 1000 employés)
6.7%
V7 Darwin
V7 Darwin
Petite entreprise(50 employés ou moins)
56.9%
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
37.3%
Entreprise(> 1000 employés)
5.9%
Industrie des évaluateurs
Encord
Encord
Logiciels informatiques
36.7%
Dispositifs médicaux
11.7%
Hôpital et soins de santé
11.7%
Aliments et boissons
10.0%
Technologies et services d’information
6.7%
Autre
23.3%
V7 Darwin
V7 Darwin
Technologies et services d’information
25.5%
Logiciels informatiques
19.6%
Recherche
7.8%
Hôpital et soins de santé
5.9%
Automatisation industrielle
3.9%
Autre
37.3%
Avis les plus utiles
Encord
Encord
Avis favorable le plus utile
Jack B.
JB
Jack B.
Utilisateur vérifié à Logiciels informatiques

Une plateforme très facile à utiliser pour l'annotation d'images. La hiérarchie des données facilite la réutilisation des images pour différentes tâches. L'équipe est également très accommodante et ouverte aux commentaires.

Avis critique le plus utile
BT
Bipul T.
Utilisateur vérifié à Technologie de l'information et services

La fonction de zoom. Son mécanisme de fonctionnement est exactement opposé par rapport au reste des plateformes dans le monde informatique. Cela pourrait être mieux en ne supprimant pas le mécanisme de fonctionnement opposé.

V7 Darwin
V7 Darwin
Avis favorable le plus utile
Desmond A.
DA
Desmond A.
Utilisateur vérifié à Technologie de l'information et services

L'interface utilisateur de la plateforme est l'un de mes aspects préférés de cet outil d'annotation. Parce que tout ce dont vous avez besoin pour travailler est facilement accessible et que les raccourcis clavier sont si bien implémentés, vous pourrez...

Avis critique le plus utile
Utilisateur vérifié
U
Utilisateur vérifié à Technologie de l'information et services

l'outil n'est pas convivial ni intuitif, ce qui rend difficile pour les utilisateurs de naviguer et d'utiliser toutes ses fonctionnalités, et je pense donc que l'interface et la fonction d'aide doivent être améliorées

Meilleures alternatives
Encord
Encord Alternatives
Dataloop
Dataloop
Ajouter Dataloop
Labelbox
Labelbox
Ajouter Labelbox
SAP HANA Cloud
SAP HANA Cloud
Ajouter SAP HANA Cloud
Vertex AI
Vertex AI
Ajouter Vertex AI
V7 Darwin
V7 Darwin Alternatives
SuperAnnotate
SuperAnnotate
Ajouter SuperAnnotate
Dataloop
Dataloop
Ajouter Dataloop
Labelbox
Labelbox
Ajouter Labelbox
Databricks Data Intelligence Platform
Databricks Data Intelligence Platform
Ajouter Databricks Data Intelligence Platform
Discussions
Encord
Discussions Encord
Monty la Mangouste pleure
Encord n'a aucune discussion avec des réponses
V7 Darwin
Discussions V7 Darwin
Monty la Mangouste pleure
V7 Darwin n'a aucune discussion avec des réponses