As soluções Software de Rotulagem de Dados abaixo são as alternativas mais comuns que os usuários e revisores comparam com Bounding Boxes for Machine Learning and Computer Vision Datasets. Outros fatores importantes a considerar ao pesquisar alternativas para Bounding Boxes for Machine Learning and Computer Vision Datasets incluem confiabilidade e facilidade de uso. A melhor alternativa geral para Bounding Boxes for Machine Learning and Computer Vision Datasets é Prolific. Outros aplicativos semelhantes a Bounding Boxes for Machine Learning and Computer Vision Datasets são SuperAnnotate, Dataloop, Encord, e Clarifai. Bounding Boxes for Machine Learning and Computer Vision Datasets alternativas podem ser encontradas em Software de Rotulagem de Dados mas também podem estar em Ferramentas de Pesquisa de Usuário ou Ferramentas de Aprendizagem Ativa.
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SuperAnnotate é a plataforma líder para construir, ajustar, iterar e gerenciar seus modelos de IA mais rapidamente com os dados de treinamento da mais alta qualidade.
Uma plataforma de anotação baseada em nuvem de ponta a ponta, com ferramentas e automações integradas para produzir conjuntos de dados de alta qualidade de forma mais eficiente.
As equipes de aprendizado de máquina e operações de dados de todos os tamanhos usam os aplicativos colaborativos, recursos de automação e APIs da Encord para anotar, gerenciar e avaliar seus conjuntos de dados para visão computacional.
O núcleo da tecnologia da Clarifai é uma API de aprendizado profundo de alto desempenho sobre a qual uma nova geração de aplicativos inteligentes está sendo construída. Ela permite que a Clarifai combata problemas cotidianos com soluções de alta tecnologia, fornecendo os sistemas de aprendizado de máquina mais poderosos para todos de maneiras novas e inovadoras.
O V7 Darwin é uma plataforma de rotulagem de dados usada por desenvolvedores de IA que precisam treinar modelos especializados de visão computacional. Ele suporta diversos tipos de dados, incluindo imagens, vídeos e formatos de imagem médica como DICOM ou WSI. A plataforma oferece rotulagem assistida por IA, gerenciamento de dados e ferramentas de orquestração de fluxo de trabalho para ajudar empresas, clínicas e laboratórios de pesquisa a criar dados de treinamento de alta qualidade para construir soluções de IA sofisticadas. É especialmente útil para gerenciar processos de revisão complexos e colaboração em tempo real entre várias equipes de anotadores, engenheiros e especialistas de domínio. O V7 Darwin integra-se com frameworks e infraestruturas de ML populares e mantém altos padrões de segurança e conformidade (SOC 2, HIPAA), o que o torna adequado para indústrias como saúde, varejo, segurança e manufatura.
O desafio de hoje para treinar modelos de aprendizado de máquina não é obter os dados em si - mas obter os dados rotulados limpos - para evitar um ciclo de "lixo entra, lixo sai". Enquanto a transformação digital atual pela IA é impulsionada por modelos de aprendizado de máquina, esse processo de anotação de dados torna-se crítico. A Kili Technology serve como a solução de dados de treinamento para facilitar a anotação de dados para imagem, vídeo e texto para várias tarefas de Visão Computacional e PLN com uma ferramenta robusta para gerenciar a qualidade dos dados e simplificar a colaboração.
Uma plataforma completa de dados de treinamento para IA.
Nós nos especializamos em anotar imagens e vídeos e criar dados consistentes de alta qualidade para seus modelos de aprendizado de máquina. Criamos dados de qualidade superior que são respaldados por um excelente serviço ao cliente. Trabalhamos com você para encontrar a melhor estratégia para o seu projeto. Ao combinar ferramentas avançadas com anotadores profissionais internos, garantimos resultados incríveis. Acreditamos que qualquer Inteligência Artificial só pode desempenhar tão bem quanto os dados de treinamento usados para criá-la, e isso sempre começa com um toque humano. Feita corretamente, a anotação de dados tem potencial ilimitado.
A plataforma BasicAI permite a anotação da maioria dos tipos de dados não estruturados para uma ampla variedade de aplicações e casos de uso na indústria.