페이지 4 - 대안 - Labelbox

JFrog

JFrog

jfrog.com

신뢰할 수 있는 소프트웨어를 신속하게 제공하세요. 신뢰할 수 있는 릴리스 제공을 자동화하기 위한 엔드투엔드 가시성, 보안 및 제어 기능을 제공하는 유일한 소프트웨어 공급망 플랫폼입니다. 대규모 확장이 가능한 하이브리드 JFrog 플랫폼은 개방적이고 유연하며 소프트웨어 공급망을 구성하는 모든 패키지 기술 및 도구와 통합되어 있습니다. 조직은 ML 모델, 엣지에서 실행되는 소프트웨어, 프로덕션 데이터 센터에 배포된 소프트웨어를 포함하여 모든 유형의 릴리스 및 배포 환경에 대한 완전한 추적 가능성의 이점을 누릴 수 있습니다.

WhyLabs

WhyLabs

whylabs.ai

WhyLabs를 통해 팀은 정밀성과 제어 기능을 통해 AI의 성능을 활용할 수 있습니다. Fortune 100대 기업부터 AI 우선 스타트업까지, 팀은 ML 및 생성 AI 애플리케이션의 실시간 관리를 모니터링하고 수행하기 위해 WhyLabs의 도구를 채택했습니다. WhyLabs를 사용하면 팀은 수동 작업을 80% 이상 줄이고 AI 사고 해결 시간을 20배 단축할 수 있습니다. WhyLabs AI 제어 플랫폼은 사용자 프롬프트, RAG 컨텍스트, LLM 응답 및 애플리케이션 메타데이터의 데이터를 실시간으로 평가하여 잠재적인 위협을 드러냅니다. 추론 환경에서 직접 실행되도록 최적화된 지연 시간이 짧은 위협 탐지기를 통해 WhyLabs는 관련 비용, 성능 또는 데이터 개인 정보 보호 문제 없이 안전성을 극대화합니다.

Xelex

Xelex

xelex.ai

Xelex AI는 대규모 언어 모델 생성 및 개선을 위한 데이터를 전문으로 하는 데이터 큐레이션 서비스 제공업체입니다. 우리의 고객은 고객을 위해 자체 모델을 구축하고 개선하는 기술 회사의 데이터 과학 팀인 경우가 많습니다. 우리가 근무하는 분야는 주로 의료, 컨택 센터 애플리케이션을 위한 비즈니스 인텔리전스, 소비자 경험 애플리케이션입니다. 우리의 도메인 전문 분야는 의료입니다. WebChartMD 브랜드는 지난 17년 동안 uh에서 사용되었거나 40,000명 이상의 의료 서비스 제공자가 임상 문서 작업 흐름을 관리하는 데 사용해온 플랫폼입니다.

iMerit

iMerit

imerit.net

iMerit는 대기업을 위한 기계 학습 및 인공 지능 애플리케이션을 지원하는 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 콘텐츠 서비스 전반에 걸쳐 고품질 데이터를 제공하는 선도적인 AI 데이터 솔루션 회사입니다. iMerit는 농업 AI, 자율주행차, 상업, 지리공간, 정부, 금융 서비스, 의료 AI 및 기술을 포함한 다양한 산업 분야의 Fortune 500대 기업에 엔드투엔드 데이터 라벨링 기술과 솔루션을 제공합니다. iMerit는 미국에 본사를 두고 있으며 인도, 미국, 부탄 및 유럽에 대규모 CV 및 NLP 팀이 있습니다. iMerit 투자자는 Omidyar Network, Dell.org, Khosla Ventures 및 British International Investment입니다.

Segments.ai

Segments.ai

segments.ai

로봇 공학 및 자율 주행을 위한 다중 센서 라벨링 플랫폼입니다. Segments.ai는 다중 센서 데이터 주석을 위한 빠르고 정확한 데이터 라벨링 플랫폼입니다. 이미지, 비디오, 3D 포인트 클라우드(LIDAR 및 RGBD)에 대한 직관적인 라벨링 인터페이스를 통해 분할 라벨, 벡터 라벨 등을 얻을 수 있습니다. Segments.ai는 필요할 때 핵심 엔지니어 팀의 전담 지원을 받는 셀프 서비스 플랫폼입니다. * 마침내 의미가 있는 Python SDK * 설정을 매우 쉽게 만드는 문서 * 막혔을 때만 지원을 받아 셀프 서비스를 제공하므로 속도가 느려지지 않습니다. * 웹후크를 사용하여 자동으로 작업 실행 * 클라우드 제공업체(AWS, Google Cloud, Azure)를 연결하세요. * 인기 있는 ML 프레임워크(PyTorch, TensorFlow, Hugging Face)로 내보내기 인력을 온보딩하거나 인력 파트너 중 하나를 이용하세요. 우리의 관리 도구를 사용하면 대규모 데이터 세트에 쉽게 레이블을 지정하고 함께 검토할 수 있습니다.

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