Il est conçu pour être adaptable et évolutif afin de répondre aux exigences de diverses tâches d'étiquetage. Datasaur peut s'adapter pour gérer de grands ensembles de données, en fonction de l'ampleur du projet. L'infrastructure fournie par Datasaur permet l'étiquetage en groupe par de nombreux utilisateurs, ce qui améliore la précision et la cohérence des données étiquetées. Étant donné que Datasaur s'interface avec des cadres d'apprentissage automatique populaires comme TensorFlow et PyTorch, l'utilisation des données étiquetées pour l'entraînement de modèles est simple. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Je n'aime pas la lenteur sporadique et la lourdeur du logiciel dans le traitement des données. Le processus, les outils d'étiquetage et l'interface utilisateur peuvent ne pas être entièrement personnalisables pour répondre aux exigences de chaque utilisateur. Pour les organisations qui nécessitent une aide à l'étiquetage multilingue, le support linguistique actuel de Datasaur est limité, ce qui peut être un inconvénient. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
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