Preisgestaltung

Roseman Labs Preisprofil

Die Plattform von Roseman Labs ermöglicht es Ihnen, mehrere Datensätze zu verschlüsseln, zu verknüpfen und zu analysieren, wobei der Datenschutz und die kommerzielle Sensibilität der zugrunde liegenden Daten gewahrt bleiben.

Standort des Hauptquartiers

New York, USA

Kategorie:

Wichtigste Erkenntnisse

Automatisierte Etikettierung

Roseman Labs verwendet Modelle des maschinellen Lernens, um die automatische Beschriftung von Daten wie Bildern, Texten und Videos zu unterstützen. Die KI lernt aus von Menschen beschrifteten Daten und kann Beschriftungen für neue Datensätze vorschlagen, wodurch der Beschriftungsprozess beschleunigt wird.

Aktives Lernen

Die Plattform setzt aktive Lerntechniken ein, um ihre Modelle auf der Grundlage von Nutzerfeedback kontinuierlich zu verfeinern und zu verbessern, so dass sie mit der Zeit immer effizienter und genauer wird.

Qualitätskontrolle

Während die KI einen Großteil der Beschriftung übernimmt, überprüfen und validieren menschliche Experten die Beschriftungen, um eine hohe Genauigkeit und Korrektheit zu gewährleisten. Dies ist besonders wichtig für komplexe oder mehrdeutige Daten, mit denen KI-Modelle Schwierigkeiten haben könnten.

Produktübersicht

Roseman Labs ist ein Unternehmen, das sich auf die Bereitstellung von Lösungen für die Kennzeichnung und Annotation von Daten spezialisiert hat, die auf maschinellem Lernen und Human-in-the-Loop-Technologien basieren. Das Unternehmen bietet eine umfassende Plattform für die effiziente Vorbereitung von Datensätzen für das Training von KI- und maschinellen Lernmodellen. Durch die Kombination von Automatisierung und menschlichem Fachwissen gewährleistet Roseman Labs eine qualitativ hochwertige und genaue Datenbeschriftung, die für die Entwicklung erfolgreicher maschineller Lernanwendungen unerlässlich ist.

Roseman Labs bietet eine flexible und skalierbare Plattform für Datenannotationen an, die auf die Bedürfnisse von Branchen zugeschnitten ist, die große, genaue Datensätze für maschinelle Lernaufgaben benötigen, darunter Computer Vision, Natural Language Processing (NLP) und andere. Die Plattform ist sowohl auf kleine als auch auf große Annotationsprojekte zugeschnitten und nutzt KI, um den Prozess zu beschleunigen, während die Qualität der Annotationen durch menschliche Aufsicht gewährleistet wird.

INSIGHTS

Unsere Erkenntnisse über die Preisgestaltung von Roseman Labs

Demo verfügbar

Bietet individuelle Kostenvoranschläge

Preisinformationen sind nicht öffentlich zugänglich

Verfügbare Preismodelle

Wie viel kosten die Roseman Labs?

Roseman Labs veröffentlicht seine Preise nicht auf seiner Website, da die Kosten von Faktoren wie der Unternehmensgröße, den ausgewählten Produkten und spezifischen Anforderungen abhängen können. Die genauesten und individuellsten Preisinformationen erhalten Sie am besten, wenn Sie Roseman Labs direkt über die Website kontaktieren oder mit einem Vertriebsmitarbeiter sprechen.

Was Benutzer über die Preise von Roseman Labs sagen

Eline van den Heuvel

Das Beste daran ist, dass es Lösungen für domänenspezifische Automatisierungsbedürfnisse bietet, so dass sich die Kunden auf schnellere und intelligentere Entscheidungsfindungsfunktionen konzentrieren können. Für die Entwicklung und Bereitstellung von KI ist kein Code erforderlich. Es ist sehr benutzerfreundlich und hat einen rationalisierten Prozess von der Integration bis zur Bereitstellung der Modelle, was eine einfache Integration gewährleistet.

Femke v. d. Wall

Die Arbeit mit Daten im Gesundheitswesen ist oft so kompliziert und zeitaufwändig. Roseman Labs macht es schnell und einfach, gezielte Gesundheitsforschung zu betreiben.

Ako Madomi

Es geht schnell, ist sicher und genau. Wir erhalten die Einblicke, die wir brauchen, um unseren Bürgern zu helfen, ohne dass wir jemals ihre persönlichen Daten sehen.

Nationales Zentrum für Cybersicherheit NL

Wir unterstützen spezifische Initiativen, die für unsere europäische und nationale Cybersicherheit und strategische Autonomie entscheidend sind. Die Lösung von Roseman Labs ist eine solche Initiative.

Eline van den Heuvel

Ako Madomi

Es geht schnell, ist sicher und genau. Wir erhalten die Einblicke, die wir brauchen, um unseren Bürgern zu helfen, ohne dass wir jemals ihre persönlichen Daten sehen.

Femke v. d. Wall

Die Arbeit mit Daten im Gesundheitswesen ist oft so kompliziert und zeitaufwändig. Roseman Labs macht es schnell und einfach, gezielte Gesundheitsforschung zu betreiben.

Nationales Zentrum für Cybersicherheit NL

Roseman Labs Preisgestaltung Bewertung

Teamzusammenarbeit: 4.8/5

Die Plattform unterstützt die Zusammenarbeit zwischen mehreren Benutzern und Teams. Dies ermöglicht einen effizienteren und gestrafften Arbeitsablauf, mit Rollen und Berechtigungen, die auf die Bedürfnisse der verschiedenen Nutzer zugeschnitten sind.

Groß angelegte Projekte: 4.7/5

Roseman Labs ist skalierbar, so dass die Benutzer Annotationsprojekte jeder Größe bearbeiten können. Egal, ob einige hundert oder Millionen von Datenpunkten annotiert werden, die Plattform kann große Datensätze verarbeiten, ohne dass die Qualität oder Effizienz darunter leidet.

Benutzerdefinierte Arbeitsabläufe: 4.9/5

Die Benutzer können je nach Bedarf spezifische Arbeitsabläufe definieren. Roseman Labs unterstützt verschiedene Konfigurationen zur Bearbeitung komplexer, branchenspezifischer Datenkommentaraufgaben.

FAQ zu den Preisen von Roseman Labs

Was ist Mehrparteienberechnung?

Multi-Party Computation (MPC) ist eine Technologie zur Verbesserung des Datenschutzes, die es mehreren Parteien ermöglicht, Daten gemeinsam zu analysieren, ohne die eigentlichen Daten gegenseitig preiszugeben. Sie ermöglicht Berechnungen wie Durchschnittswerte und Vergleiche über verschiedene Datensätze hinweg, wobei die einzelnen Datensätze privat bleiben.

Im Kern verschlüsselt MPC die Daten an der Quelle und unterteilt sie in "geheime Anteile". Diese Anteile, die für sich genommen nichts verraten, werden dann auf drei Server verteilt, die als Engine zusammenarbeiten. Die Server führen Berechnungen mit den geheimen Anteilen durch, und nur das Endergebnis wird entschlüsselt und dem Analysten mitgeteilt - vorausgesetzt, die Analyse wurde genehmigt.

Dadurch wird sichergestellt, dass sensible Daten während des gesamten Analyseprozesses geschützt bleiben, und es wird eine sichere Möglichkeit geboten, Erkenntnisse aus mehreren Datenquellen zu gewinnen, ohne den Datenschutz zu gefährden.

Welche Arten von Berechnungen können mit den Daten in Roseman Labs durchgeführt werden?

Mit der Roseman Labs-Engine können viele gängige Berechnungen zur Datenanalyse durchgeführt werden, darunter auch komplexere Berechnungen wie logistische und lineare Regression sowie K-nearest neighbors. Unsere Engine übersetzt jeden von Ihnen geschriebenen Python-Code so, dass er ausgeführt werden kann, ohne dass die zugrundeliegenden Daten offengelegt werden, dank der Expertise des Kryptografie-Teams von Roseman Labs.

Wie kann die Qualität der Eingabedaten sichergestellt werden, wenn sie nicht sichtbar ist?

Als Teil unserer Datenabfragefunktionalität bietet Roseman Labs robuste Datenvalidierungsfunktionen. Wenn eine Datenabfrage initiiert wird, kann der Benutzer Validierungsregeln definieren, z. B. bestimmte Spaltennamen, Datentypen und Einschränkungen wie Mindest- und Höchstwerte, erforderliche Zeichenfolgen oder die Option, eine Spalte leer zu lassen.

Diese Validierungsprüfungen werden clientseitig durchgeführt, um sicherzustellen, dass die Daten dem vorgegebenen Schema und den Regeln entsprechen, bevor sie auf unsere Plattform hochgeladen werden. Das bedeutet, dass die Daten des Teilnehmers auf seinem Gerät gründlich validiert werden, wodurch die Privatsphäre gewahrt und die Qualität sichergestellt wird, ohne dass die Daten offengelegt werden.

Wie sicher ist Roseman Labs?

Die Maschine läuft auf drei Servern in verschiedenen Clouds (OVHcloud, Fuga und Scaleway), die jeweils von verschiedenen Cloud-Administratoren kontrolliert werden. Aufgrund des verwendeten Multi-Party-Computation-Protokolls müsste sich eine Mehrheit dieser Parteien absprechen, um die zugrunde liegenden sensiblen Daten offenzulegen. Es ist mathematisch bewiesen, dass keine Daten offengelegt werden können, solange die Parteien, die die Server betreiben, sich nicht absprechen.