Puntuación de los precios

Perfil de precios de Tasq

Tasq.ai orquesta el ciclo de vida de ML y GenAI combinando modelos de primera clase y orientación humana sin fisuras para los principales profesionales de la IA.

Ubicación de la sede central

San Francisco, California, EE.UU.

Categoría:

Puntos clave

Automatización con IA

La plataforma de Tasq utiliza algoritmos de aprendizaje automático para ayudar en el etiquetado inicial de los datos, reduciendo la cantidad de esfuerzo manual necesario para grandes conjuntos de datos.

Alto volumen

Tasq está diseñado para gestionar proyectos de anotación a gran escala, por lo que es adecuado para organizaciones con extensos conjuntos de datos que necesitan ser etiquetados con rapidez y precisión.

Verificación humana

Tras el proceso automatizado de etiquetado, los anotadores humanos revisan y perfeccionan las etiquetas para garantizar que cumplen las normas de precisión y calidad requeridas. Esta combinación de IA y supervisión humana mejora la eficacia y precisión de las anotaciones de datos.

Resumen del producto

Tasq es una empresa especializada en prestar servicios de etiquetado y anotación de datos para proyectos de aprendizaje automático (AM) e inteligencia artificial (IA). Tasq aprovecha una combinación de automatización y procesos humanos en bucle (HITL) para garantizar anotaciones de datos de alta calidad a escala, lo que la hace adecuada para sectores que dependen de grandes conjuntos de datos para entrenar modelos de aprendizaje automático. La plataforma de Tasq está diseñada para gestionar tareas complejas de anotación de datos en varios tipos de datos, como imágenes, vídeos, texto y audio, para acelerar el desarrollo de modelos de IA y ML.

La plataforma de Tasq ofrece una solución escalable, eficiente y flexible para la anotación de datos en múltiples formatos, compatible con diversos casos de uso en sectores como la visión por ordenador, el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el reconocimiento del habla. Al integrar la automatización asistida por IA con el control de calidad humano, Tasq garantiza que los datos etiquetados finales sean precisos, coherentes y estén listos para entrenar modelos sólidos de aprendizaje automático.

INSIGHTS

Nuestros puntos de vista sobre los precios de Tasq

Demo disponible

Ofrece presupuestos personalizados

La información sobre precios no está disponible públicamente

Modelos de precios disponibles

¿Cuánto cuesta Tasq?

Tasq no hace públicos sus precios en su sitio web, ya que los costes pueden variar en función de factores como el tamaño de la empresa, los productos seleccionados y los requisitos específicos. Para obtener la información de precios más precisa y personalizada, lo mejor es ponerse en contacto con Tasq directamente a través de su sitio web o hablar con un representante de ventas.

Valoración de Tasq

Colaboración en equipo: 4.8/5

La plataforma ofrece funciones para facilitar la comunicación entre jefes de proyecto, anotadores y equipos de control de calidad, agilizando el flujo de trabajo y mejorando la coordinación del equipo.

Integración: 4.7/5

Tasq proporciona soporte API para una fácil integración con los flujos de trabajo de aprendizaje automático. Esto permite a los usuarios conectar la plataforma de anotación con sus canalizaciones de datos y sistemas de entrenamiento de modelos existentes.

Flujos de trabajo personalizados: 4.9/5

La plataforma es altamente personalizable, lo que permite a los usuarios definir flujos de trabajo, reglas de etiquetado y categorías que se ajusten a las necesidades únicas de sus proyectos.

Preguntas frecuentes sobre los precios de Tasq

¿Cuál es la herramienta de etiquetado de imágenes más utilizada para la detección de objetos?

La anotación de imágenes puede definirse como la selección de determinados objetos en imágenes y su etiquetado con atributos, clases y etiquetas adecuados para crear un conjunto de datos de entrenamiento para la formación de modelos de aprendizaje automático. Los datos anotados se utilizan en diversos sectores y procesos digitales en los que el reconocimiento de objetos es una de las principales preferencias y objetivos, como la visión e imagen aéreas, la videovigilancia, la conducción autónoma, los dispositivos VR/AR, etc. La importancia de una anotación adecuada puede verse en el hecho de que casi 80% del tiempo durante los procesos de Aprendizaje Automático se consume en la preparación y procesamiento de los datos.

¿Cuál es la mejor herramienta de etiquetado de imágenes para la detección de objetos?

El etiquetado de datos ocupa un lugar destacado en el desarrollo de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático. El etiquetado de datos puede ser realizado por humanos o mediante el entrenamiento de modelos de Aprendizaje Automático. El etiquetado inicial lo suelen hacer los humanos, pero con más entrenamiento con esos datos, los ordenadores aumentan la precisión en la capacidad de predicción. Existen algunas herramientas de etiquetado de datos que automatizan el proceso, pero siempre es mejor contratar a empresas y colaboradores profesionales, como Tasq.ai.

¿Cómo funciona la anotación con IA de Tasq?

Tasq utiliza algoritmos de aprendizaje automático para etiquetar automáticamente los datos, que luego son revisados y refinados por anotadores humanos. El sistema de IA genera las anotaciones iniciales, mientras que los trabajadores humanos las verifican y corrigen según sea necesario para garantizar etiquetas precisas y de alta calidad. Este enfoque humano optimiza la velocidad y la precisión del proceso de etiquetado.

¿Puedo integrar Tasq con mi pipeline ML existente?

Sí, Tasq ofrece integración API para conectar su plataforma con tus flujos de trabajo de aprendizaje automático existentes. Esto facilita la incorporación de datos etiquetados directamente a tus procesos de entrenamiento y prueba de modelos. Tasq también admite la exportación de datos en múltiples formatos (CSV, JSON, XML, etc.) para facilitar la integración con otras herramientas y plataformas.