Preisgestaltung

Tasq Preisprofil

Tasq.ai orchestriert den ML- und GenAI-Lebenszyklus durch die Kombination von erstklassigen Modellen und nahtloser menschlicher Anleitung für führende KI-Praktiker.

Standort des Hauptquartiers

San Francisco, Kalifornien, USA

Kategorie:

Wichtigste Erkenntnisse

KI-gestützte Automatisierung

Die Plattform von Tasq nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens, um bei der anfänglichen Kennzeichnung von Daten zu helfen und so den manuellen Aufwand für große Datensätze zu reduzieren.

Hohe Lautstärke

Tasq ist für die Bearbeitung umfangreicher Annotationsprojekte konzipiert und eignet sich daher für Unternehmen mit umfangreichen Datensätzen, die schnell und präzise beschriftet werden müssen.

Menschliche Verifizierung

Nach dem automatischen Beschriftungsprozess überprüfen und verfeinern menschliche Kommentatoren die Beschriftungen, um sicherzustellen, dass sie die erforderlichen Genauigkeits- und Qualitätsstandards erfüllen. Diese Kombination aus KI und menschlicher Aufsicht verbessert die Effizienz und Präzision der Datenkommentare.

Produktübersicht

Tasq ist ein Unternehmen, das sich auf die Bereitstellung von Datenetikettierungs- und Annotationsdiensten für Projekte des maschinellen Lernens (ML) und der künstlichen Intelligenz (KI) spezialisiert hat. Tasq nutzt eine Kombination aus Automatisierung und Human-in-the-Loop-Prozessen (HITL), um qualitativ hochwertige Datenannotationen in großem Umfang zu gewährleisten, und eignet sich daher für Branchen, die auf große Datensätze zum Trainieren von Machine-Learning-Modellen angewiesen sind. Die Plattform von Tasq ist darauf ausgelegt, komplexe Datenannotationen für verschiedene Datentypen wie Bilder, Videos, Text und Audio zu verarbeiten, um die Entwicklung von KI- und ML-Modellen zu beschleunigen.

Die Plattform von Tasq bietet eine skalierbare, effiziente und flexible Lösung für die Annotation von Daten in verschiedenen Formaten und unterstützt verschiedene Anwendungsfälle in Branchen wie Computer Vision, Natural Language Processing (NLP) und Spracherkennung. Durch die Integration von KI-gestützter Automatisierung mit menschlicher Qualitätskontrolle stellt Tasq sicher, dass die endgültigen beschrifteten Daten genau und konsistent sind und für das Training robuster maschineller Lernmodelle bereitstehen.

INSIGHTS

Unsere Erkenntnisse über die Preisgestaltung von Tasq

Demo verfügbar

Bietet individuelle Kostenvoranschläge

Preisinformationen sind nicht öffentlich zugänglich

Verfügbare Preismodelle

Wie viel kostet Tasq?

Tasq 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 Tasq direkt über die Website kontaktieren oder mit einem Vertriebsmitarbeiter sprechen.

Tasq Preisgestaltung Bewertung

Teamzusammenarbeit: 4.8/5

Die Plattform bietet Funktionen zur Erleichterung der Kommunikation zwischen Projektmanagern, Kommentatoren und Qualitätssicherungs-Teams, wodurch der Arbeitsablauf rationalisiert und die Teamkoordination verbessert wird.

Integration: 4.7/5

Tasq bietet API-Unterstützung für die einfache Integration in Workflows für maschinelles Lernen. Dadurch können Benutzer die Annotationsplattform mit ihren bestehenden Datenpipelines und Modellschulungssystemen verbinden.

Benutzerdefinierte Arbeitsabläufe: 4.9/5

Die Plattform ist in hohem Maße anpassbar und ermöglicht es den Benutzern, Arbeitsabläufe, Kennzeichnungsregeln und Kategorien zu definieren, die den besonderen Anforderungen ihrer Projekte entsprechen.

FAQ zur Preisgestaltung von Tasq

Welches ist das am häufigsten verwendete Bildbeschriftungswerkzeug zur Objekterkennung?

Bildkommentierung kann definiert werden als die Auswahl bestimmter Objekte in Bildern und deren Kennzeichnung mit geeigneten Attributen, Klassen und Tags, um einen Trainingsdatensatz für das Training maschineller Lernmodelle zu erstellen. Kommentierte Daten werden in verschiedenen Sektoren und digitalen Prozessen verwendet, bei denen die Objekterkennung eine der wichtigsten Präferenzen und Ziele ist, wie z. B. bei der Luftbilddarstellung, der Videoüberwachung, dem autonomen Fahren, VR/AR-Geräten usw. Wie wichtig eine korrekte Annotation ist, zeigt die Tatsache, dass fast 80% der Zeit während der Prozesse des maschinellen Lernens für die Datenaufbereitung und -verarbeitung aufgewendet wird.

Welches ist das beste Bildbeschriftungswerkzeug für die Objekterkennung?

Die Kennzeichnung von Daten nimmt in der Entwicklung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen einen hohen Stellenwert ein. Die Kennzeichnung von Daten kann von Menschen oder durch das Training von Modellen des maschinellen Lernens vorgenommen werden. Die anfängliche Kennzeichnung wird in der Regel von Menschen vorgenommen, aber mit mehr Training mit diesen Daten erhöhen Computer die Präzision der Vorhersagefähigkeiten. Es gibt einige Datenbeschriftungstools, die den Prozess automatisieren, aber es ist immer eine bessere Option, professionelle Unternehmen und Mitarbeiter zu beauftragen, wie z. B. Tasq.ai.

Wie funktioniert die KI-gestützte Annotation von Tasq?

Tasq verwendet Algorithmen des maschinellen Lernens, um Daten automatisch zu kennzeichnen, die dann von menschlichen Kommentatoren überprüft und verfeinert werden. Das KI-System generiert anfängliche Anmerkungen, während menschliche Mitarbeiter diese bei Bedarf überprüfen und korrigieren, um qualitativ hochwertige und genaue Beschriftungen zu gewährleisten. Dieser Human-in-the-Loop-Ansatz (HITL) optimiert die Geschwindigkeit und Genauigkeit des Beschriftungsprozesses.

Kann ich Tasq in meine bestehende ML-Pipeline integrieren?

Ja, Tasq bietet eine API-Integration, um seine Plattform mit Ihren bestehenden Workflows für maschinelles Lernen zu verbinden. Auf diese Weise können Sie gelabelte Daten direkt in Ihre Modellschulungs- und -testprozesse einbinden. Tasq unterstützt auch den Export von Daten in verschiedenen Formaten (CSV, JSON, XML usw.) zur einfachen Integration in andere Tools und Plattformen.