Prijsscore

Roseman Labs Prijsoverzicht

Met het platform van Roseman Labs kunt u meerdere gegevenssets coderen, koppelen en analyseren, terwijl de privacy en commerciële gevoeligheid van de onderliggende gegevens gewaarborgd blijft.

Hoofdkantoor

New York, VS

Categorie:

Belangrijkste opmerkingen

Geautomatiseerd labelen

Roseman Labs gebruikt modellen voor machinaal leren om te helpen bij het automatisch labelen van gegevens, zoals afbeeldingen, tekst en video's. De AI leert van door mensen gelabelde gegevens en kan labels voorstellen voor nieuwe datasets. De AI leert van door mensen gelabelde gegevens en kan labels voorstellen voor nieuwe datasets, waardoor het annotatieproces wordt versneld.

Actief leren

Het platform maakt gebruik van actieve leertechnieken om zijn modellen voortdurend te verfijnen en te verbeteren op basis van feedback van gebruikers, waardoor het na verloop van tijd efficiënter en nauwkeuriger wordt.

Kwaliteitscontrole

Terwijl de AI een groot deel van het labelen voor zijn rekening neemt, controleren en valideren menselijke experts de labels om een hoge nauwkeurigheid en correctheid te garanderen. Dit is vooral belangrijk voor complexe of dubbelzinnige gegevens waar AI-modellen moeite mee zouden kunnen hebben.

Productoverzicht

Roseman Labs is een bedrijf dat zich richt op het leveren van data labeling en annotatie oplossingen aangedreven door machine learning en human-in-the-loop technologieën. Het bedrijf biedt een uitgebreid platform voor het efficiënt voorbereiden van datasets voor het trainen van AI en machine learning modellen. Door automatisering te combineren met menselijke expertise zorgt Roseman Labs voor hoogwaardige, nauwkeurige datalabeling, wat essentieel is voor het bouwen van succesvolle machine learning-toepassingen.

Roseman Labs biedt een flexibel en schaalbaar data-annotatieplatform dat is ontworpen om te voldoen aan de behoeften van industrieën die grote, nauwkeurige datasets nodig hebben voor machine-leertaken, waaronder computervisie, natuurlijke taalverwerking (NLP) en meer. Hun platform is op maat gemaakt voor zowel kleine als grootschalige annotatieprojecten, waarbij gebruik wordt gemaakt van AI om het proces te versnellen terwijl menselijk toezicht wordt gehandhaafd om de kwaliteit van de annotaties te waarborgen.

INSIGHTS

Onze inzichten over Roseman Labs prijzen

Demo beschikbaar

Biedt offertes op maat

Prijsinformatie is niet openbaar

Beschikbare prijsmodellen

Hoeveel kost Roseman Labs?

Roseman Labs maakt zijn prijzen niet openbaar op zijn website, omdat de kosten kunnen variëren op basis van factoren zoals bedrijfsgrootte, de geselecteerde producten en specifieke vereisten. Voor de meest nauwkeurige en persoonlijke prijsinformatie kunt u het beste rechtstreeks contact opnemen met Roseman Labs via hun website of spreken met een vertegenwoordiger.

Wat gebruikers zeggen over Roseman Labs prijzen

Eline van den Heuvel

Het beste is dat het oplossingen biedt voor domeinspecifieke automatiseringsbehoeften, zodat klanten zich kunnen richten op snellere en slimmere besluitvormingsmogelijkheden. Er is geen code nodig om AI te bouwen en te implementeren. Het is zeer gebruiksvriendelijk en heeft een gestroomlijnd proces van het integreren tot het implementeren/leveren van de modellen, waardoor integratie eenvoudig is.

Femke v. d. Wall

Werken met gegevens in de gezondheidszorg wordt vaak zo ingewikkeld en tijdrovend gemaakt. Roseman Labs maakt het snel en gemakkelijk om gericht onderzoek te doen in de gezondheidszorg.

Ako Madomi

Het is snel, veilig en accuraat. We krijgen de inzichten die we nodig hebben om onze burgers te helpen, zonder ooit hun persoonlijke gegevens te zien.

Nationaal Cyber Security Centrum NL

We ondersteunen specifieke initiatieven die van vitaal belang zijn voor onze Europese en nationale cyberveiligheid en strategische autonomie. De oplossing van Roseman Labs is zo'n initiatief.

Eline van den Heuvel

Ako Madomi

Het is snel, veilig en accuraat. We krijgen de inzichten die we nodig hebben om onze burgers te helpen, zonder ooit hun persoonlijke gegevens te zien.

Femke v. d. Wall

Werken met gegevens in de gezondheidszorg wordt vaak zo ingewikkeld en tijdrovend gemaakt. Roseman Labs maakt het snel en gemakkelijk om gericht onderzoek te doen in de gezondheidszorg.

Nationaal Cyber Security Centrum NL

We ondersteunen specifieke initiatieven die van vitaal belang zijn voor onze Europese en nationale cyberveiligheid en strategische autonomie. De oplossing van Roseman Labs is zo'n initiatief.

Roseman Labs Prijswaardering

Team Samenwerking: 4.8/5

Het platform ondersteunt samenwerking tussen meerdere gebruikers en teams. Dit zorgt voor een efficiëntere en gestroomlijnde workflow, met rollen en rechten die zijn afgestemd op de behoeften van verschillende gebruikers.

Grootschalige projecten: 4.7/5

Roseman Labs is ontworpen om te schalen, zodat gebruikers annotatieprojecten van elke grootte aankunnen. Of het nu gaat om het annoteren van een paar honderd of miljoenen datapunten, het platform kan grote datasets aan zonder aan kwaliteit of efficiëntie in te boeten.

Aangepaste workflows: 4.9/5

Gebruikers kunnen specifieke workflows definiëren op basis van hun behoeften. Roseman Labs ondersteunt verschillende configuraties om complexe, branchespecifieke annotatietaken uit te voeren.

FAQ over Roseman Labs prijzen

Wat is meerpartijencomputatie?

Multi-Party Computation (MPC) is een privacyverbeterende technologie waarmee meerdere partijen samen gegevens kunnen analyseren zonder de feitelijke gegevens aan elkaar prijs te geven. Het maakt berekeningen mogelijk zoals gemiddelden en vergelijkingen tussen verschillende datasets terwijl de individuele records in de gegevens privé blijven.

MPC versleutelt en verdeelt gegevens bij de bron in 'geheime delen'. Deze shares, die op zichzelf niets onthullen, worden vervolgens verdeeld over drie servers die samenwerken als een engine. De servers voeren berekeningen uit op de geheime delen en alleen het eindresultaat wordt ontcijferd en gedeeld met de analist - ervan uitgaande dat de analyse is goedgekeurd.

Dit zorgt ervoor dat gevoelige gegevens beschermd blijven tijdens het analyseproces en biedt een veilige manier om inzichten te verkrijgen uit meerdere gegevensbronnen zonder de privacy in gevaar te brengen.

Wat voor soort berekeningen kunnen worden uitgevoerd op gegevens in Roseman Labs?

Veel gangbare soorten berekeningen voor gegevensanalyse kunnen worden uitgevoerd in de Roseman Labs engine, inclusief complexere berekeningen zoals logistische en lineaire regressie en K-nearest neighbors. Onze engine vertaalt elke Python-code die u schrijft zodat deze kan worden uitgevoerd zonder de onderliggende gegevens te onthullen, dankzij de expertise van het cryptografieteam van Roseman Labs.

Hoe kan de kwaliteit van invoergegevens worden gegarandeerd als deze niet zichtbaar is?

Als onderdeel van onze functionaliteit voor het opvragen van gegevens bevat Roseman Labs robuuste functies voor gegevensvalidatie. Wanneer een gegevensverzoek wordt geïnitieerd, kan de gebruiker validatieregels definiëren, zoals specifieke kolomnamen, gegevenstypen en beperkingen zoals minimum- en maximumwaarden, verplichte tekenreeksen of de optie om een kolom leeg te laten.

Deze validatiecontroles worden client-side uitgevoerd en zorgen ervoor dat de gegevens voldoen aan de gespecificeerde schema's en regels voordat ze worden geüpload naar ons platform. Dit betekent dat de gegevens van de deelnemer grondig worden gevalideerd op hun apparaat, waarbij de privacy wordt gehandhaafd en de kwaliteit wordt gewaarborgd zonder dat de gegevens worden blootgesteld.

Hoe veilig is Roseman Labs?

De engine draait op drie servers in verschillende clouds (OVHcloud, Fuga en Scaleway), die elk door verschillende cloudbeheerders worden beheerd. Door het gebruikte Multi-Party Computation protocol zou een meerderheid van deze partijen moeten samenspannen om de onderliggende gevoelige gegevens te onthullen. Het is wiskundig bewezen dat er geen gegevens onthuld kunnen worden zolang de partijen die de servers beheren niet samenspannen.