Pontuação de preços

Perfil de preços do Tasq

A Tasq.ai orquestra o ciclo de vida do ML e da GenAI, combinando modelos de classe mundial e orientação humana sem falhas para os principais profissionais de IA.

Localização da sede

São Francisco, Califórnia, EUA

Categoria:

Principais conclusões

Automatização com base em IA

A plataforma Tasq utiliza algoritmos de aprendizagem automática para ajudar na rotulagem inicial dos dados, reduzindo a quantidade de esforço manual necessário para grandes conjuntos de dados.

Volume elevado

O Tasq foi concebido para lidar com projectos de anotação em grande escala, o que o torna adequado para organizações com extensos conjuntos de dados que precisam de ser rotulados com rapidez e precisão.

Verificação humana

Após o processo de etiquetagem automatizado, os anotadores humanos revêem e aperfeiçoam as etiquetas para garantir que cumprem as normas de exatidão e qualidade exigidas. Esta combinação de IA e supervisão humana melhora a eficiência e a precisão das anotações de dados.

Visão geral do produto

A Tasq é uma empresa especializada no fornecimento de serviços de etiquetagem e anotação de dados para projectos de aprendizagem automática (ML) e inteligência artificial (IA). A Tasq utiliza uma combinação de processos de automatização e de human-in-the-loop (HITL) para garantir anotações de dados de alta qualidade em escala, tornando-a adequada para indústrias que dependem de grandes conjuntos de dados para treinar modelos de aprendizagem automática. A plataforma Tasq foi concebida para lidar com tarefas complexas de anotação de dados em vários tipos de dados, como imagens, vídeos, texto e áudio, para acelerar o desenvolvimento de modelos de IA e ML.

A plataforma Tasq oferece uma solução escalável, eficiente e flexível para anotar dados em vários formatos, suportando diversos casos de uso em setores como visão computacional, processamento de linguagem natural (PNL) e reconhecimento de fala. Ao integrar a automatização assistida por IA com o controlo de qualidade humano, Tasq garante que os dados rotulados finais são precisos, consistentes e prontos para treinar modelos robustos de aprendizagem automática.

INSIGHTS

As nossas ideias sobre os preços de Tasq

Demonstração disponível

Oferece orçamentos personalizados

As informações sobre preços não estão disponíveis ao público

Modelos de preços disponíveis

Quanto custa o Tasq?

Tasq não divulga publicamente seus preços em seu site, pois os custos podem variar de acordo com fatores como o tamanho da empresa, os produtos selecionados e requisitos específicos. Para obter informações mais precisas e personalizadas sobre preços, é melhor contactar Tasq diretamente através do seu website ou falar com um representante de vendas.

Classificação de preços de Tasq

Colaboração em equipa: 4.8/5

A plataforma oferece funcionalidades para facilitar a comunicação entre gestores de projectos, anotadores e equipas de garantia de qualidade, simplificando o fluxo de trabalho e melhorando a coordenação da equipa.

Integração: 4.7/5

O Tasq fornece suporte de API para uma fácil integração com fluxos de trabalho de aprendizagem automática. Isto permite que os utilizadores liguem a plataforma de anotação aos seus pipelines de dados e sistemas de treino de modelos existentes.

Fluxos de trabalho personalizados: 4.9/5

A plataforma é altamente personalizável, permitindo aos utilizadores definir fluxos de trabalho, regras de rotulagem e categorias para corresponder às necessidades exclusivas dos seus projectos.

FAQ sobre os preços de Tasq

Qual é a ferramenta de etiquetagem de imagens normalmente utilizada para a deteção de objectos?

A anotação de imagens pode ser definida como a seleção de determinados objectos em imagens e a sua rotulagem com atributos, classes e etiquetas adequados para criar um conjunto de dados para o treino de modelos de aprendizagem automática. Os dados anotados são utilizados em vários sectores e processos digitais em que o reconhecimento de objectos é uma das principais preferências e objectivos, como a visão e a imagiologia aérea, a vigilância por vídeo, a condução autónoma, os dispositivos de RV/RA, etc. A importância de uma anotação adequada pode ser vista pelo facto de quase 80% do tempo durante os processos de aprendizagem automática ser consumido na preparação e processamento de dados.

Qual é a melhor ferramenta de etiquetagem de imagens para a deteção de objectos?

A etiquetagem de dados ocupa um lugar de destaque no desenvolvimento da Inteligência Artificial e da Aprendizagem Automática. A etiquetagem de dados pode ser efectuada por humanos ou através da formação de modelos de aprendizagem automática. A etiquetagem inicial é normalmente efectuada por humanos, mas com mais treino com esses dados, os computadores aumentam a precisão das capacidades de previsão. Existem algumas ferramentas de rotulagem de dados que estão a automatizar o processo, mas é sempre uma melhor opção contratar empresas e colaboradores profissionais, como Tasq.ai.

Como funciona a anotação baseada em IA do Tasq

O Tasq utiliza algoritmos de aprendizagem automática para rotular automaticamente os dados, que são depois revistos e aperfeiçoados por anotadores humanos. O sistema de IA gera anotações iniciais, enquanto os trabalhadores humanos as verificam e corrigem conforme necessário para garantir etiquetas precisas e de alta qualidade. Esta abordagem "human-in-the-loop" (HITL) optimiza a velocidade e a precisão do processo de rotulagem.

Posso integrar Tasq com meu pipeline de ML existente?

Sim, Tasq oferece integração de API para conectar sua plataforma com seus fluxos de trabalho de aprendizado de máquina existentes. Isso facilita a incorporação de dados rotulados diretamente em seus processos de treinamento e teste de modelos. Tasq também suporta a exportação de dados em vários formatos (CSV, JSON, XML, etc.) para facilitar a integração com outras ferramentas e plataformas.