Note de tarification

Profil de tarification de Tasq

Tasq.ai orchestre le cycle de vie de la ML et de la GenAI en combinant des modèles de classe mondiale et des conseils humains transparents pour les principaux praticiens de l'IA.

Emplacement du siège

San Francisco, Californie, États-Unis

Catégorie :

Principaux enseignements

L'automatisation par l'IA

La plateforme de Tasq utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour aider à l'étiquetage initial des données, réduisant ainsi le travail manuel nécessaire pour les grands ensembles de données.

Volume élevé

Tasq est conçu pour gérer des projets d'annotation à grande échelle, ce qui le rend adapté aux organisations disposant de vastes ensembles de données qui doivent être étiquetés rapidement et avec précision.

Vérification humaine

Après le processus d'étiquetage automatisé, des annotateurs humains examinent et affinent les étiquettes pour s'assurer qu'elles répondent aux normes de précision et de qualité requises. Cette combinaison d'IA et de supervision humaine améliore l'efficacité et la précision des annotations de données.

Aperçu du produit

Tasq est une entreprise spécialisée dans la fourniture de services d'étiquetage et d'annotation de données pour les projets d'apprentissage machine (ML) et d'intelligence artificielle (IA). Tasq s'appuie sur une combinaison d'automatisation et de processus human-in-the-loop (HITL) pour garantir des annotations de données de haute qualité à l'échelle, ce qui la rend adaptée aux industries qui s'appuient sur de grands ensembles de données pour former des modèles d'apprentissage automatique. La plateforme de Tasq est conçue pour gérer des tâches d'annotation de données complexes à travers différents types de données, tels que les images, les vidéos, le texte et l'audio, afin d'accélérer le développement de modèles d'IA et de ML.

La plateforme de Tasq offre une solution évolutive, efficace et flexible pour l'annotation de données dans de multiples formats, prenant en charge divers cas d'utilisation dans des secteurs tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel (NLP) et la reconnaissance vocale. En intégrant l'automatisation assistée par l'IA et le contrôle qualité humain, Tasq garantit que les données étiquetées finales sont précises, cohérentes et prêtes pour l'entraînement de modèles d'apprentissage automatique robustes.

REGARDS

Notre point de vue sur la tarification de Tasq

Démonstration disponible

Offre de devis personnalisés

Les informations sur les prix ne sont pas accessibles au public

Modèles de tarification disponibles

Combien coûte Tasq ?

Tasq 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 Tasq directement sur son site Web ou de parler à un représentant commercial.

Tasq Pricing Rating

Collaboration d'équipe : 4.8/5

La plateforme offre des fonctionnalités qui facilitent la communication entre les chefs de projet, les annotateurs et les équipes d'assurance qualité, rationalisant ainsi le flux de travail et améliorant la coordination de l'équipe.

Intégration : 4.7/5

Tasq fournit un support API pour une intégration facile avec les flux de travail d'apprentissage automatique. Cela permet aux utilisateurs de connecter la plateforme d'annotation à leurs pipelines de données existants et à leurs systèmes d'apprentissage de modèles.

Workflows personnalisés : 4.9/5

La plateforme est hautement personnalisable, ce qui permet aux utilisateurs de définir des flux de travail, des règles d'étiquetage et des catégories pour répondre aux besoins uniques de leurs projets.

FAQ sur la tarification de Tasq

Quel est l'outil d'étiquetage d'images couramment utilisé pour la détection d'objets ?

L'annotation d'images peut être définie comme la sélection de certains objets dans les images et leur attribution d'attributs, de classes et d'étiquettes appropriés afin de créer un ensemble de données d'entraînement pour les modèles d'apprentissage automatique. Les données annotées sont utilisées dans divers secteurs et processus numériques où la reconnaissance des objets est l'une des principales préférences et l'un des principaux objectifs, tels que la vision et l'imagerie aériennes, la vidéosurveillance, la conduite autonome, les dispositifs VR/AR, etc. L'importance d'une annotation correcte est illustrée par le fait que près de 80% du temps consacré aux processus d'apprentissage automatique est consacré à la préparation et au traitement des données.

Quel est le meilleur outil d'étiquetage d'images pour la détection d'objets ?

L'étiquetage des données occupe une place importante dans le développement de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique. L'étiquetage des données peut être effectué par des humains ou par la formation de modèles d'apprentissage automatique. L'étiquetage initial est généralement effectué par des humains, mais avec plus d'entraînement avec ces données, les ordinateurs améliorent la précision des capacités de prédiction. Certains outils d'étiquetage des données permettent d'automatiser le processus, mais il est toujours préférable d'engager des entreprises et des contributeurs professionnels, tels que Tasq.ai.

Comment fonctionne l'annotation assistée par l'IA de Tasq ?

Tasq utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour étiqueter automatiquement les données, qui sont ensuite examinées et affinées par des annotateurs humains. Le système d'IA génère les annotations initiales, tandis que les travailleurs humains les vérifient et les corrigent si nécessaire pour garantir des étiquettes précises et de haute qualité. Cette approche "human-in-the-loop" (HITL) optimise la vitesse et la précision du processus d'étiquetage.

Puis-je intégrer Tasq à mon pipeline de ML existant ?

Oui, Tasq propose une intégration API pour connecter sa plateforme à vos flux de travail d'apprentissage automatique existants. Il est ainsi facile d'incorporer des données étiquetées directement dans les processus d'apprentissage et de test de vos modèles. Tasq prend également en charge l'exportation des données dans plusieurs formats (CSV, JSON, XML, etc.) pour faciliter l'intégration avec d'autres outils et plateformes.