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V7Labs
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Etiquetado de datos (3)

V7Labs

Sistema completo para entrenar datos en negocios.

Información de la herramienta

V7 es una poderosa herramienta de IA que ayuda a los usuarios a optimizar la gestión de datos y mejorar la precisión de las aplicaciones de visión por computadora e IA generativa.

En su núcleo, V7 actúa como un motor de datos de IA específicamente diseñado para las necesidades de visión por computadora e IA generativa. Proporciona un marco sólido para gestionar los datos de entrenamiento empresarial, abarcando todo, desde el etiquetado y los flujos de trabajo hasta los conjuntos de datos. Una característica destacada es la capacidad de incorporar supervisión humana, conocida como entrenamiento con humano en el bucle, que ayuda a refinar el proceso de aprendizaje.

V7 ofrece una variedad de opciones de anotación para mejorar la calidad de los datos utilizados por los modelos de IA. Con características inteligentes como la autoanotación y herramientas especializadas para imágenes médicas conocidas como anotación DICOM, elimina el trabajo arduo de preparar conjuntos de datos. Además, V7 se encarga tanto de la gestión de conjuntos de datos como de modelos, automatizando y simplificando esas tareas para los usuarios.

Ya sea que estés trabajando con imágenes o videos, las herramientas de anotación de V7 están diseñadas para mejorar la precisión del etiquetado de datos. La plataforma también permite a los usuarios crear y automatizar tuberías de datos personalizadas, lo que la hace súper flexible. Además, incluye características para automatizar el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y flujos de trabajo centrados en el procesamiento inteligente de documentos (IDP).

Lo genial es que V7 permite a los usuarios externalizar sus tareas de anotación, por lo que no tienes que hacerlo todo tú mismo. Es lo suficientemente versátil como para ser utilizado en diversas industrias como agricultura, automotriz, construcción, energía, alimentos y bebidas, atención médica y muchas más. La colaboración también es muy fácil, con capacidades de anotación en equipo en tiempo real y herramientas para analizar el rendimiento de etiquetadores y modelos.

Para colmo, V7 simplifica los flujos de trabajo de anotación y entrenamiento de modelos con su interfaz fácil de usar. Gracias a su avanzada función de AutoAnotación, la velocidad y precisión de las anotaciones mejoran notablemente. La plataforma también se integra sin problemas con servicios importantes como AWS, Databricks y Voxel51, soportando una amplia gama de tipos de datos, incluyendo video, imagen y texto.

Pros y Contras

Pros

  • Flujos de trabajo automatizados con roles humanos
  • Soporta anotación de video
  • Automatización de flujos de trabajo OCR e IDP
  • Muchas propiedades de anotación
  • Maneja varios formatos de datos
  • Capacidad de gestión de conjuntos de datos
  • Función de autoetiquetado
  • Interfaz fácil de usar
  • Anotación DICOM para imágenes médicas
  • Proyectos completamente gestionados
  • Visualización de datos
  • Automatización de tuberías de datos personalizadas
  • Función de entrenamiento con humano en el bucle
  • Optimizado para la precisión de datos
  • Soporta imágenes de ultra alta resolución
  • Funciona con AWS
  • Características para anotación de imágenes
  • Acceso a etiquetadores profesionales
  • HIPAA
  • imagen
  • Control de versiones del conjunto de datos
  • Función de procesamiento de documentos
  • Anotadores expertos en el dominio
  • Integración de API REST y biblioteca de Python
  • Herramientas para la anotación de imágenes y videos
  • Función de gestión de modelos
  • Soporte de integración para modelos externos
  • Enrutamiento flexible de datos de entrenamiento
  • Función de autoanotación
  • Opción de externalizar tareas de anotación
  • Acceso a más de 500 conjuntos de datos abiertos
  • y filtrado
  • Soporta diferentes tipos de anotación
  • datos de texto
  • Herramientas específicas de la industria
  • Colaboración en anotación en equipo en tiempo real
  • Mejoras en la Auto Anotación
  • Mejoras en la función AutoAnnotate
  • Opciones de selección múltiple y selección única
  • Gestión de la biblioteca de modelos
  • Análisis del rendimiento de etiquetadores y modelos
  • Voxel51
  • Integración con varias plataformas de ML-Ops
  • ordenamiento
  • Cumple con SOC2
  • y ISO27001
  • Databricks
  • Soporta video
  • Sistema de datos de entrenamiento empresarial
  • Integraciones listas para usar con herramientas de ML
  • Utilizable en diferentes industrias

Contras

  • Estadísticas de rendimiento de etiquetadores poco claras
  • Sin ayuda técnica directa
  • HIPAA
  • Pocas características de BoundingBox
  • La externalización de tareas carece de privacidad
  • Pocas opciones de conexión
  • Herramienta exclusiva de Auto-Anotación
  • Soporte limitado de formatos de datos
  • Sin configuración en el sitio
  • Solo cumple con SOC2
  • Estándares ISO27001