Punteggio dei prezzi

7.6

Profilo dei prezzi di Tasq

Tasq.ai orchestra il ciclo di vita di ML e GenAI combinando modelli di livello mondiale e una guida umana continua per i principali professionisti dell'IA.

Punti di forza

Automazione alimentata dall'intelligenza artificiale

La piattaforma di Tasq utilizza algoritmi di apprendimento automatico per assistere l'etichettatura iniziale dei dati, riducendo la quantità di lavoro manuale necessario per i set di dati di grandi dimensioni.

Alto volume

Tasq è stato progettato per gestire progetti di annotazione su larga scala, il che lo rende adatto alle organizzazioni con vasti set di dati che devono essere etichettati in modo rapido e accurato.

Verifica umana

Dopo il processo di etichettatura automatica, gli annotatori umani rivedono e perfezionano le etichette per garantire che soddisfino gli standard di accuratezza e qualità richiesti. Questa combinazione di intelligenza artificiale e supervisione umana migliora l'efficienza e la precisione delle annotazioni dei dati.

Panoramica del prodotto

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Tasq è un'azienda specializzata nella fornitura di servizi di etichettatura e annotazione dei dati per progetti di machine learning (ML) e intelligenza artificiale (AI). Tasq sfrutta una combinazione di automazione e processi HITL (human-in-the-loop) per garantire annotazioni di dati di alta qualità su scala, rendendola adatta ai settori che si affidano a grandi insiemi di dati per addestrare i modelli di apprendimento automatico. La piattaforma di Tasq è progettata per gestire complesse attività di annotazione dei dati su vari tipi di dati, come immagini, video, testo e audio, per accelerare lo sviluppo di modelli di AI e ML.

La piattaforma di Tasq offre una soluzione scalabile, efficiente e flessibile per l'annotazione dei dati in più formati, supportando diversi casi d'uso in settori quali la computer vision, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e il riconoscimento vocale. Integrando l'automazione assistita dall'intelligenza artificiale con il controllo di qualità umano, Tasq garantisce che i dati etichettati finali siano accurati, coerenti e pronti per l'addestramento di solidi modelli di apprendimento automatico.

APPROFONDIMENTI

I nostri approfondimenti sui prezzi di Tasq

01

Demo disponibile

02

Offre preventivi personalizzati

03

Le informazioni sui prezzi non sono disponibili al pubblico

Modelli di prezzo disponibili

Quanto costa Tasq?

Tasq 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 i requisiti specifici. Per ottenere informazioni sui prezzi più precise e personalizzate, è meglio contattare Tasq direttamente attraverso il suo sito web o parlare con un rappresentante di vendita.

Valutazione dei prezzi di Tasq

Collaborazione di squadra: 4.8/5

La piattaforma offre funzioni che facilitano la comunicazione tra project manager, annotatori e team di controllo qualità, snellendo il flusso di lavoro e migliorando il coordinamento del team.

Integrazione: 4.7/5

Tasq offre un supporto API per una facile integrazione con i flussi di lavoro di apprendimento automatico. Ciò consente agli utenti di collegare la piattaforma di annotazione con le pipeline di dati e i sistemi di formazione dei modelli esistenti.

Flussi di lavoro personalizzati: 4.9/5

La piattaforma è altamente personalizzabile e consente agli utenti di definire flussi di lavoro, regole di etichettatura e categorie per soddisfare le esigenze specifiche dei loro progetti.

FAQ sui prezzi di Tasq

Qual è lo strumento di etichettatura delle immagini comunemente utilizzato per il rilevamento degli oggetti?

L'annotazione delle immagini può essere definita come la selezione di determinati oggetti nelle immagini e la loro etichettatura con attributi, classi e tag appropriati per creare un set di dati per l'addestramento dei modelli di apprendimento automatico. I dati annotati sono utilizzati in vari settori e processi digitali in cui il riconoscimento degli oggetti è una delle preferenze e degli obiettivi principali, come la visione e l'imaging aereo, la videosorveglianza, la guida autonoma, i dispositivi VR/AR, ecc. L'importanza di un'annotazione corretta si evince dal fatto che quasi l'80% del tempo durante i processi di Machine Learning viene consumato per la preparazione e l'elaborazione dei dati.

Qual è il miglior strumento di etichettatura delle immagini per il rilevamento degli oggetti?

L'etichettatura dei dati occupa un posto di rilievo nello sviluppo dell'Intelligenza Artificiale e del Machine Learning. L'etichettatura dei dati può essere gestita dall'uomo o attraverso l'addestramento di modelli di apprendimento automatico. L'etichettatura iniziale viene comunemente eseguita dall'uomo, ma con una maggiore formazione sui dati, i computer aumentano la precisione delle capacità di previsione. Esistono alcuni strumenti di etichettatura dei dati che automatizzano il processo, ma è sempre meglio affidarsi a società e collaboratori professionisti, come Tasq.ai.

Come funziona l'annotazione basata sull'intelligenza artificiale di Tasq

Tasq utilizza algoritmi di apprendimento automatico per etichettare automaticamente i dati, che vengono poi rivisti e perfezionati da annotatori umani. Il sistema di intelligenza artificiale genera le annotazioni iniziali, mentre gli operatori umani le verificano e le correggono secondo necessità per garantire etichette accurate e di alta qualità. Questo approccio human-in-the-loop (HITL) ottimizza la velocità e la precisione del processo di etichettatura.

Posso integrare Tasq con la mia pipeline ML esistente?

Sì, Tasq offre un'integrazione API per collegare la sua piattaforma ai flussi di lavoro di apprendimento automatico esistenti. In questo modo è facile incorporare i dati etichettati direttamente nei processi di formazione e test dei modelli. Tasq supporta anche l'esportazione dei dati in diversi formati (CSV, JSON, XML, ecc.) per una facile integrazione con altri strumenti e piattaforme.