Note de tarification

Profil de tarification de Roseman Labs

La plateforme de Roseman Labs vous permet de crypter, de relier et d'analyser de multiples ensembles de données, tout en préservant la confidentialité et la sensibilité commerciale des données sous-jacentes.

Emplacement du siège

New York, États-Unis

Catégorie :

Principaux enseignements

Étiquetage automatisé

Roseman Labs utilise des modèles d'apprentissage automatique pour aider à l'étiquetage automatique des données, telles que les images, les textes et les vidéos. L'IA apprend à partir des données étiquetées par l'homme et peut suggérer des étiquettes pour de nouveaux ensembles de données, accélérant ainsi le processus d'annotation.

Apprentissage actif

La plateforme utilise des techniques d'apprentissage actif pour affiner et améliorer en permanence ses modèles sur la base des commentaires des utilisateurs, ce qui la rend plus efficace et plus précise au fil du temps.

Contrôle de la qualité

Alors que l'IA prend en charge une grande partie de l'étiquetage, des experts humains examinent et valident les étiquettes afin d'en garantir la précision et l'exactitude. Cela est particulièrement important pour les données complexes ou ambiguës avec lesquelles les modèles d'IA pourraient avoir des difficultés.

Aperçu du produit

Roseman Labs est une entreprise qui fournit des solutions d'étiquetage et d'annotation de données basées sur des technologies d'apprentissage automatique et d'intégration de l'homme dans la boucle. L'entreprise propose une plateforme complète permettant de préparer efficacement les ensembles de données pour la formation des modèles d'IA et d'apprentissage automatique. En combinant l'automatisation et l'expertise humaine, Roseman Labs garantit un étiquetage précis et de haute qualité des données, ce qui est essentiel pour créer des applications d'apprentissage automatique performantes.

Roseman Labs propose une plateforme d'annotation de données flexible et évolutive conçue pour répondre aux besoins des industries qui nécessitent de grands ensembles de données précises pour les tâches d'apprentissage automatique, y compris la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel (NLP), et plus encore. Cette plateforme est conçue pour les projets d'annotation de petite ou de grande envergure. Elle s'appuie sur l'IA pour accélérer le processus tout en maintenant une supervision humaine pour garantir la qualité des annotations.

REGARDS

Notre point de vue sur la tarification de Roseman Labs

Démonstration disponible

Offre de devis personnalisés

Les informations sur les prix ne sont pas accessibles au public

Modèles de tarification disponibles

Combien coûte Roseman Labs ?

Roseman Labs ne divulgue pas publiquement ses prix sur son site Web, car les coûts peuvent varier en fonction de facteurs tels que la taille de l'entreprise, les produits sélectionnés et les exigences spécifiques. Pour obtenir les informations les plus précises et les plus personnalisées sur les prix, il est préférable de contacter Roseman Labs directement sur son site Web ou de parler à un représentant commercial.

Ce que les utilisateurs disent de Roseman Labs pricing

Eline van den Heuvel

Le plus intéressant est qu'il fournit des solutions pour les besoins d'automatisation spécifiques à un domaine, permettant aux clients de se concentrer sur des capacités de prise de décision plus rapides et plus intelligentes. Il n'y a pas besoin de code pour construire et déployer l'IA. Il est très convivial et dispose d'un processus rationalisé, de l'intégration au déploiement/livraison des modèles, ce qui garantit la facilité d'intégration.

Femke c. d. Wall

Travailler avec des données dans le domaine des soins de santé est souvent compliqué et prend beaucoup de temps. Roseman Labs facilite et accélère la réalisation de recherches ciblées dans le domaine de la santé.

Ako Madomi

C'est rapide, sûr et précis. Nous obtenons les informations dont nous avons besoin pour aider nos citoyens, sans jamais voir leurs données personnelles.

Centre national de cybersécurité NL

Nous soutenons des initiatives spécifiques vitales pour notre cybersécurité européenne et nationale et notre autonomie stratégique. La solution de Roseman Labs est une telle initiative.

Eline van den Heuvel

Ako Madomi

C'est rapide, sûr et précis. Nous obtenons les informations dont nous avons besoin pour aider nos citoyens, sans jamais voir leurs données personnelles.

Femke c. d. Wall

Centre national de cybersécurité NL

Nous soutenons des initiatives spécifiques vitales pour notre cybersécurité européenne et nationale et notre autonomie stratégique. La solution de Roseman Labs est une telle initiative.

Roseman Labs Pricing Rating

Collaboration d'équipe : 4.8/5

La plateforme favorise la collaboration entre plusieurs utilisateurs et équipes. Cela permet un flux de travail plus efficace et rationalisé, avec des rôles et des autorisations adaptés aux besoins des différents utilisateurs.

Projets à grande échelle : 4.7/5

Roseman Labs est conçu pour s'adapter, ce qui permet aux utilisateurs de gérer des projets d'annotation de toute taille. Qu'il s'agisse d'annoter quelques centaines ou des millions de points de données, la plateforme peut prendre en charge de grands ensembles de données sans sacrifier la qualité ou l'efficacité.

Workflows personnalisés : 4.9/5

Les utilisateurs peuvent définir des flux de travail spécifiques en fonction de leurs besoins. Roseman Labs prend en charge différentes configurations pour gérer des tâches d'annotation de données complexes et spécifiques à l'industrie.

FAQ sur la tarification de Roseman Labs

Qu'est-ce que le calcul multipartite ?

Le calcul multipartite (MPC) est une technologie de protection de la vie privée qui permet à plusieurs parties d'analyser ensemble des données sans les révéler les unes aux autres. Elle permet d'effectuer des calculs tels que des moyennes et des comparaisons entre différents ensembles de données, tout en préservant la confidentialité des enregistrements individuels.

À la base, MPC crypte et divise les données à la source en "parts secrètes". Ces parts, qui ne révèlent rien en elles-mêmes, sont ensuite réparties entre trois serveurs qui fonctionnent ensemble comme un moteur. Les serveurs effectuent des calculs sur les parts secrètes, et seul le résultat final est décrypté et partagé avec l'analyste - à condition que l'analyse ait été approuvée.

Les données sensibles restent ainsi protégées tout au long du processus d'analyse, ce qui constitue un moyen sûr d'obtenir des informations à partir de sources de données multiples sans compromettre la confidentialité.

Quels types de calculs peuvent être effectués sur les données de Roseman Labs ?

De nombreux types courants de calculs d'analyse de données peuvent être effectués dans le moteur de Roseman Labs, y compris des calculs plus complexes tels que la régression logistique et linéaire, ainsi que les K-voisins les plus proches. Notre moteur traduit tout code Python que vous écrivez afin qu'il puisse être exécuté sans révéler les données sous-jacentes, grâce à l'expertise de l'équipe de cryptographie de Roseman Labs.

Comment assurer la qualité des données d'entrée si elles ne sont pas visibles ?

Dans le cadre de sa fonctionnalité de demande de données, Roseman Labs intègre de solides fonctions de validation des données. Lorsqu'une demande de données est lancée, l'utilisateur peut définir des règles de validation telles que des noms de colonnes spécifiques, des types de données et des contraintes telles que des valeurs minimales et maximales, des chaînes de caractères obligatoires ou l'option de laisser une colonne vide.

Ces contrôles de validation sont effectués côté client, garantissant que les données respectent le schéma et les règles spécifiés avant d'être téléchargées sur notre plateforme. Cela signifie que les données du participant sont entièrement validées sur son appareil, ce qui permet de préserver la confidentialité et de garantir la qualité sans exposer les données.

Quel est le niveau de sécurité de Roseman Labs ?

Le moteur fonctionne sur trois serveurs situés dans des nuages différents (OVHcloud, Fuga et Scaleway), chacun étant contrôlé par des administrateurs de nuages différents. En raison du protocole de calcul multipartite utilisé, une majorité de ces parties devraient s'entendre pour révéler les données sensibles sous-jacentes. Il est mathématiquement prouvé qu'aucune donnée ne peut être révélée tant que les parties exploitant les serveurs ne sont pas de connivence.