Punteggio dei prezzi

7.1

Profilo dei prezzi di Roseman Labs

La piattaforma Roseman Labs consente di criptare, collegare e analizzare più serie di dati, salvaguardando la privacy e la sensibilità commerciale dei dati sottostanti.

Punti di forza

Etichettatura automatizzata

Roseman Labs utilizza modelli di apprendimento automatico per assistere nell'etichettatura automatica dei dati, come immagini, testi e video. L'intelligenza artificiale impara dai dati etichettati dall'uomo e può suggerire etichette per nuovi set di dati, accelerando il processo di annotazione.

Apprendimento attivo

La piattaforma impiega tecniche di apprendimento attivo per perfezionare e migliorare continuamente i suoi modelli in base al feedback degli utenti, rendendoli più efficienti e precisi nel tempo.

Controllo qualità

Mentre l'intelligenza artificiale gestisce gran parte dell'etichettatura, gli esperti umani rivedono e convalidano le etichette per garantire un'elevata precisione e correttezza. Questo aspetto è particolarmente importante per i dati complessi o ambigui che i modelli di IA potrebbero avere difficoltà a gestire.

Panoramica del prodotto

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Roseman Labs è un'azienda che si occupa di fornire soluzioni di etichettatura e annotazione dei dati basate sull'apprendimento automatico e sulle tecnologie human-in-the-loop. L'azienda offre una piattaforma completa per preparare in modo efficiente i set di dati per l'addestramento di modelli di intelligenza artificiale e apprendimento automatico. Combinando l'automazione con l'esperienza umana, Roseman Labs garantisce un'etichettatura dei dati accurata e di alta qualità, essenziale per creare applicazioni di apprendimento automatico di successo.

Roseman Labs offre una piattaforma di annotazione dei dati flessibile e scalabile, progettata per soddisfare le esigenze dei settori che richiedono set di dati accurati e di grandi dimensioni per le attività di apprendimento automatico, tra cui la computer vision, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e altro ancora. La piattaforma è adatta a progetti di annotazione sia di piccole che di grandi dimensioni, sfruttando l'intelligenza artificiale per accelerare il processo e mantenendo la supervisione umana per garantire la qualità delle annotazioni.

APPROFONDIMENTI

Le nostre intuizioni sui prezzi di Roseman Labs

01

Demo disponibile

02

Offre preventivi personalizzati

03

Le informazioni sui prezzi non sono disponibili al pubblico

Modelli di prezzo disponibili

Quanto costa Roseman Labs?

Roseman Labs non divulga pubblicamente i prezzi sul proprio sito web, poiché i costi possono variare in base a fattori quali le dimensioni dell'azienda, i prodotti selezionati e le esigenze specifiche. Per informazioni più precise e personalizzate sui prezzi, è meglio contattare Roseman Labs direttamente attraverso il suo sito web o parlare con un rappresentante di vendita.

Cosa dicono gli utenti dei prezzi di Roseman Labs

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Eline van den Heuvel

L'aspetto migliore è che fornisce soluzioni per le esigenze di automazione specifiche del settore, consentendo ai clienti di concentrarsi su capacità decisionali più rapide e intelligenti. Non richiede codice per costruire e distribuire l'intelligenza artificiale. È molto facile da usare e ha un processo semplificato, dall'integrazione alla distribuzione/consegna dei modelli, che garantisce la facilità di integrazione.

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Femke v. d. Wall

Lavorare con i dati nel settore sanitario è spesso complicato e richiede molto tempo. Roseman Labs rende facile e veloce la ricerca sanitaria mirata.

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Ako Madomi

È veloce, sicuro e accurato. Otteniamo le informazioni di cui abbiamo bisogno per aiutare i nostri cittadini, senza mai vedere i loro dati personali.

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Centro nazionale per la sicurezza informatica NL

Sosteniamo iniziative specifiche vitali per la nostra sicurezza informatica europea e nazionale e per l'autonomia strategica. La soluzione di Roseman Labs è una di queste iniziative.

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Eline van den Heuvel

L'aspetto migliore è che fornisce soluzioni per le esigenze di automazione specifiche del settore, consentendo ai clienti di concentrarsi su capacità decisionali più rapide e intelligenti. Non richiede codice per costruire e distribuire l'intelligenza artificiale. È molto facile da usare e ha un processo semplificato, dall'integrazione alla distribuzione/consegna dei modelli, che garantisce la facilità di integrazione.

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Ako Madomi

È veloce, sicuro e accurato. Otteniamo le informazioni di cui abbiamo bisogno per aiutare i nostri cittadini, senza mai vedere i loro dati personali.

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Femke v. d. Wall

Lavorare con i dati nel settore sanitario è spesso complicato e richiede molto tempo. Roseman Labs rende facile e veloce la ricerca sanitaria mirata.

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Centro nazionale per la sicurezza informatica NL

Sosteniamo iniziative specifiche vitali per la nostra sicurezza informatica europea e nazionale e per l'autonomia strategica. La soluzione di Roseman Labs è una di queste iniziative.

Valutazione dei prezzi dei laboratori Roseman

Collaborazione di squadra: 4.8/5

La piattaforma supporta la collaborazione tra più utenti e team. Ciò consente un flusso di lavoro più efficiente e snello, con ruoli e autorizzazioni adattati alle esigenze dei diversi utenti.

Progetti su larga scala: 4.7/5

Roseman Labs è progettato per essere scalabile, consentendo agli utenti di gestire progetti di annotazione di qualsiasi dimensione. Che si tratti di annotare poche centinaia o milioni di punti di dati, la piattaforma è in grado di gestire grandi insiemi di dati senza sacrificare la qualità o l'efficienza.

Flussi di lavoro personalizzati: 4.9/5

Gli utenti possono definire flussi di lavoro specifici in base alle loro esigenze. Roseman Labs supporta diverse configurazioni per gestire attività di annotazione dei dati complesse e specifiche del settore.

FAQ sui prezzi dei laboratori Roseman

Che cos'è il calcolo a più parti?

L'MPC (Multi-Party Computation) è una tecnologia di miglioramento della privacy che consente a più parti di analizzare i dati insieme senza rivelare i dati effettivi l'una all'altra. Consente di effettuare calcoli come medie e confronti tra diversi insiemi di dati, mantenendo la riservatezza dei singoli record.

Il cuore dell'MPC è la crittografia e la suddivisione dei dati alla fonte in "quote segrete". Queste azioni, che di per sé non rivelano nulla, vengono poi distribuite su tre server che lavorano insieme come un motore. I server eseguono i calcoli sulle azioni segrete e solo il risultato finale viene decifrato e condiviso con l'analista, sempre che l'analisi sia stata approvata.

Questo garantisce che i dati sensibili rimangano protetti durante l'intero processo di analisi, offrendo un modo sicuro per ottenere informazioni da più fonti di dati senza compromettere la privacy.

Che tipo di calcoli si possono fare sui dati dei laboratori Roseman?

Molti tipi comuni di calcoli per l'analisi dei dati possono essere eseguiti nel motore di Roseman Labs, compresi i calcoli più complessi come la regressione logistica e lineare, nonché i K-nearest neighbors. Il nostro motore traduce il codice Python scritto dall'utente in modo che possa essere eseguito senza rivelare i dati sottostanti, grazie all'esperienza del team di crittografia di Roseman Labs.

Come si può garantire la qualità dei dati di input se non sono visibili?

Come parte della nostra funzionalità di richiesta dati, Roseman Labs include solide funzioni di convalida dei dati. Quando viene avviata una richiesta di dati, l'utente può definire regole di convalida come nomi di colonne specifiche, tipi di dati e vincoli come valori minimi e massimi, stringhe obbligatorie o l'opzione di lasciare una colonna vuota.

Questi controlli di convalida vengono eseguiti lato client, assicurando che i dati soddisfino lo schema e le regole specificate prima di essere caricati sulla nostra piattaforma. Ciò significa che i dati dei partecipanti vengono accuratamente convalidati sul loro dispositivo, mantenendo la privacy e garantendo la qualità senza esporre i dati.

Quanto sono sicuri i laboratori Roseman?

Il motore opera su tre server in diversi cloud (OVHcloud, Fuga e Scaleway), ciascuno controllato da diversi amministratori di cloud. A causa del protocollo di calcolo multiparte utilizzato, la maggioranza di queste parti dovrebbe colludere per rivelare i dati sensibili sottostanti. È matematicamente dimostrato che non è possibile rivelare alcun dato finché le parti che gestiscono i server non colludono.