Prijsscore

Tasq Prijs Profiel

Tasq.ai orkestreert de ML- en GenAI-levenscyclus door modellen van wereldklasse te combineren met naadloze menselijke begeleiding voor toonaangevende AI-beoefenaars.

Hoofdkantoor

San Francisco, Californië, VS

Categorie:

Belangrijkste opmerkingen

AI-gestuurde automatisering

Het platform van Tasq maakt gebruik van machine learning algoritmen om te helpen bij de eerste labeling van gegevens, waardoor er minder handmatige inspanning nodig is voor grote datasets.

Hoog volume

Tasq is ontworpen om grootschalige annotatieprojecten aan te kunnen, waardoor het geschikt is voor organisaties met uitgebreide datasets die snel en nauwkeurig gelabeld moeten worden.

Menselijke verificatie

Na het geautomatiseerde labelproces beoordelen en verfijnen menselijke annotators de labels om ervoor te zorgen dat ze voldoen aan de vereiste nauwkeurigheids- en kwaliteitsnormen. Deze combinatie van AI en menselijk toezicht verbetert de efficiëntie en precisie van gegevensannotaties.

Productoverzicht

Tasq is een bedrijf dat gespecialiseerd is in het leveren van data labeling en annotatie diensten voor machine learning (ML) en kunstmatige intelligentie (AI) projecten. Tasq maakt gebruik van een combinatie van automatisering en human-in-the-loop (HITL) processen om data-annotaties van hoge kwaliteit op schaal te garanderen, waardoor het geschikt is voor industrieën die afhankelijk zijn van grote datasets om machine learning-modellen te trainen. Tasq's platform is ontworpen om complexe data annotatietaken te verwerken in verschillende datatypes, zoals afbeeldingen, video's, tekst en audio, om de ontwikkeling van AI- en ML-modellen te versnellen.

Tasq's platform biedt een schaalbare, efficiënte en flexibele oplossing voor het annoteren van data in meerdere formaten en ondersteunt diverse gebruikssituaties in sectoren zoals computervisie, natuurlijke taalverwerking (NLP) en spraakherkenning. Door AI-ondersteunde automatisering te integreren met menselijke kwaliteitscontrole, zorgt Tasq ervoor dat de uiteindelijke gelabelde data accuraat en consistent zijn en klaar voor het trainen van robuuste machine learning modellen.

INSIGHTS

Onze inzichten over Tasq prijzen

Demo beschikbaar

Biedt offertes op maat

Prijsinformatie is niet openbaar

Beschikbare prijsmodellen

Hoeveel kost Tasq?

Tasq publiceert haar prijzen niet op haar website, omdat de kosten kunnen variëren op basis van factoren zoals de grootte van het bedrijf, de geselecteerde producten en specifieke vereisten. Voor de meest nauwkeurige en persoonlijke prijsinformatie kunt u het beste rechtstreeks contact opnemen met Tasq via hun website of spreken met een vertegenwoordiger.

Tasq Prijswaardering

Team Samenwerking: 4.8/5

Het platform biedt functies om de communicatie tussen projectmanagers, annotators en kwaliteitsbewakingsteams te vergemakkelijken, de workflow te stroomlijnen en de teamcoördinatie te verbeteren.

Integratie: 4.7/5

Tasq biedt API-ondersteuning voor eenvoudige integratie met workflows voor machinaal leren. Hierdoor kunnen gebruikers het annotatieplatform verbinden met hun bestaande datapijplijnen en modeltrainingssystemen.

Aangepaste workflows: 4.9/5

Het platform is in hoge mate aanpasbaar, waardoor gebruikers workflows, labelregels en categorieën kunnen definiëren die passen bij de unieke behoeften van hun projecten.

FAQ over Tasq prijzen

Wat is het meest gebruikte afbeeldingslabelsysteem voor objectdetectie?

Beeldannotatie kan worden gedefinieerd als het selecteren van bepaalde objecten in afbeeldingen en deze labelen met de juiste attributen, klassen en tags om een trainingsset met gegevens te creëren voor het trainen van modellen voor machinaal leren. Geannoteerde gegevens worden gebruikt in verschillende sectoren en digitale processen waarbij objectherkenning een van de belangrijkste voorkeuren en doelen is, zoals luchtvisie en -beeldvorming, videobewaking, autonoom rijden, VR/AR-apparaten, enz. Het belang van goede annotatie blijkt uit het feit dat bijna 80% van de tijd tijdens Machine Learning-processen wordt besteed aan het voorbereiden en verwerken van gegevens.

Wat is het beste hulpmiddel voor het labelen van afbeeldingen om objecten te detecteren?

Het labelen van gegevens staat hoog op de lijst van ontwikkelingen op het gebied van kunstmatige intelligentie en machinaal leren. Het labelen van gegevens kan worden gedaan door mensen of door het trainen van Machine Learning-modellen. Initieel labelen wordt meestal gedaan door mensen, maar met meer training met die gegevens kunnen computers de precisie in voorspellingsmogelijkheden verhogen. Er zijn enkele data labeling tools die het proces automatiseren, maar het is altijd een betere optie om professionele bedrijven en medewerkers in te huren, zoals Tasq.ai.

Hoe werkt de AI-ondersteunde annotatie van Tasq?

Tasq maakt gebruik van machine learning algoritmes om gegevens automatisch te labelen, die vervolgens worden beoordeeld en verfijnd door menselijke annotators. Het AI-systeem genereert de initiële annotaties, terwijl menselijke medewerkers deze waar nodig verifiëren en corrigeren om nauwkeurige labels van hoge kwaliteit te garanderen. Deze human-in-the-loop (HITL) benadering optimaliseert de snelheid en nauwkeurigheid van het labelproces.

Kan ik Tasq integreren met mijn bestaande ML pipeline?

Ja, Tasq biedt API-integratie om zijn platform te verbinden met uw bestaande workflows voor machinaal leren. Dit maakt het eenvoudig om gelabelde data direct op te nemen in uw modeltrainings- en testprocessen. Tasq ondersteunt ook het exporteren van data in verschillende formaten (CSV, JSON, XML, enz.) voor eenvoudige integratie met andere tools en platforms.