Soluções image labeling sob medida

Explore ferramentas image labeling configuráveis para atender perfeitamente às suas demandas.

image labeling

  • O Dataset Gold oferece serviços de coleta e anotação de dados de alta qualidade.
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    O que é Golden Dataset?
    O Dataset Gold fornece serviços premium de coleta e anotação de dados que atendem a vários setores, incluindo tecnologia, saúde e finanças. Eles se esforçam para entregar conjuntos de dados de alta qualidade e precisos para aprimorar projetos de IA e aprendizado de máquina. Seus serviços incluem rotulagem de dados, anotação de imagens, reconhecimento de fala e mais. Ao utilizar ferramentas avançadas e uma força de trabalho qualificada, o Dataset Gold garante que as necessidades de dados das organizações sejam atendidas com precisão e eficiência.
    Recursos Principais do Golden Dataset
    • Rotulagem de Dados
    • Anotação de Imagens
    • Reconhecimento de Fala
    • Resumo de Texto
    Prós e Contras do Golden Dataset

    Contras

    Não há repositório de código aberto disponível
    Detalhes de preços não são transparentes no site
    Informações limitadas sobre comunidade ou suporte ao usuário

    Prós

    Fornece conjuntos de dados de alta qualidade e diversificados
    Facilita o desenvolvimento de IA orientado por dados
    Centraliza recursos de IA para acesso mais fácil
  • Uma ferramenta de rotulagem de dados de código aberto para todos os tipos de dados.
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    O que é Label Studio?
    O Label Studio é uma ferramenta robusta de rotulagem de dados de código aberto projetada para lidar com vários tipos de dados, como texto, imagens, áudio e vídeo. Ele permite que cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina criem dados de treinamento de alta qualidade. A plataforma oferece rotulagem interativa, avaliação de modelos e a integração de modelos populares de ML para tarefas de pré-rotulagem. O Label Studio suporta colaboração entre vários usuários e fornece versões comunitárias e empresariais para atender a diferentes necessidades.
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