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CloudFactory (Hasty GmbH) · Programación
Hasty es la herramienta de visión artificial de CloudFactory para anotar imágenes y vídeo. El etiquetado asistido por IA, el control de calidad automático y el entrenamiento sin código acortan el camino hasta un modelo funcional.
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About
Qué es Hasty
Hasty es una plataforma de anotación de imágenes y vídeo pensada para proyectos de visión artificial. Nació en Berlín en 2018 como herramienta independiente y CloudFactory la adquirió en 2022. Hoy funciona como la capa de visión artificial dentro de la plataforma de datos de CloudFactory, así que el mismo espacio de trabajo cubre el etiquetado asistido por software y, cuando hace falta, un equipo externo de anotadores.
La idea es sencilla. Etiquetar es la parte más lenta de casi cualquier proyecto de visión y Hasty intenta reducirla. Sus asistentes aprenden de las anotaciones que hace tu equipo y preetiquetan el siguiente lote. Cada proyecto entrenado genera su propio modelo, de modo que la herramienta resulta más útil cuanto más tiempo se trabaja sobre el mismo conjunto de datos.
También hay límites que conviene conocer. Los asistentes no funcionan en un proyecto vacío. Hacen falta unas diez imágenes anotadas por completo, o 25 clasificaciones, antes de que el primer modelo tenga señal suficiente. El precio se cotiza aparte y apunta a organizaciones con presupuesto real, así que un desarrollador que solo quiere probar una idea encontrará opciones más baratas.
Primeros pasos
- Entra en app.hasty.ai y regístrate con tu correo o con una cuenta de Google.
- Crea un proyecto y elige el tipo de tarea: detección de objetos, clasificación, segmentación semántica u otra.
- Sube imágenes o fotogramas de vídeo y etiqueta a mano el primer lote pequeño para dar datos de entrenamiento al sistema.
- Espera a que se entrene el modelo del proyecto y acepta o corrige las sugerencias de la IA en el resto de las imágenes.
- Revisa los elementos marcados, exporta el conjunto de datos y entrena o despliega un modelo desde el Model Playground.
Información del producto
Un vistazo rápido a los precios, las plataformas compatibles y el rendimiento de cloudfactory.com.
Ideal para
Los usuarios, tareas y casos de uso en los que esta herramienta encaja mejor.
Usuarios
- Ingenieros de machine learning y científicos de datos
- Responsables de equipos de anotación
- Equipos de producto sin especialistas en ML
Tareas
- Crear un conjunto de referencia para detección de objetos
- Auditar un conjunto ya etiquetado
- Prototipar un modelo de visión
Casos de uso
- Probar un caso de uso de visión artificial
- Etiquetar por encima de la capacidad interna
- Sectores regulados
Funciones clave
Anotación asistida por IA
Los asistentes de Hasty aprenden de las etiquetas que produce tu equipo y predicen las siguientes. En detección y segmentación, un clic puede colocar un polígono completo en lugar de una docena de puntos manuales. El arranque tiene truco: el primer modelo necesita unas diez imágenes bien anotadas, o 25 clasificaciones, para activarse.
Model Playground
El Model Playground entrena y compara modelos sin escribir código. Un equipo prueba un detector, mira las métricas, ajusta el conjunto de datos y vuelve a entrenar en la misma sesión. Sirve para responder pronto a una pregunta concreta: ¿este dato basta para construir algo serio?
Control de calidad automático
La puntuación por consenso compara anotaciones de distintas fuentes y marca las que no coinciden. En lugar de revisar una muestra a ojo, el revisor recibe una lista ordenada de etiquetas sospechosas. El efecto práctico: menos tiempo en imágenes limpias y más en las que de verdad necesitan una decisión.
Siete tipos de tarea de visión artificial
Un mismo espacio cubre clasificación, etiquetado, detección de objetos, segmentación de instancias, segmentación semántica, segmentación panóptica y predicción de atributos. Los equipos que cambian de tarea no tienen que migrar los datos a otra herramienta, algo que importa cuando un proyecto empieza como detección y luego pide máscaras a nivel de píxel.
Plantilla de anotación gestionada
Como Hasty vive dentro de CloudFactory, un proyecto puede pasar parte de la cola a anotadores formados. Se mantienen el mismo proyecto, las mismas guías y las mismas reglas de calidad. Esta es la diferencia principal frente a las herramientas de etiquetado independientes y explica por qué la conversación de precio suele empezar con un documento de alcance.
Seguridad y cumplimiento
CloudFactory cuenta con ISO 9001:2015, ISO 27001, SOC 2, HIPAA y GDPR. Para equipos de salud o automoción, esos papeles muchas veces deciden si un proveedor se puede usar, por bueno que sea el software de etiquetado.
Ventajas y desventajas
Ventajas
- Los asistentes de IA reducen el trabajo repetitivo después de un periodo corto de anotación manual.
- La puntuación por consenso convierte el control de calidad en una lista de revisión y no en un muestreo manual.
- Siete tipos de tarea en un solo espacio, así que un proyecto puede pasar de detección a segmentación sin migrar.
- Acceso directo a los anotadores gestionados de CloudFactory cuando la capacidad interna se agota.
- Cobertura de cumplimiento que cumple los requisitos de compra de sectores regulados.
Desventajas
- No hay tarifa pública. Presupuestar exige hablar con ventas y recibir una cotización con alcance.
- Las funciones de IA siguen dormidas hasta que el proyecto acumula anotaciones manuales, lo que frena el primer día.
- El producto Hasty independiente ya no existe. La documentación y el soporte asumen la plataforma CloudFactory completa, así que los tutoriales antiguos pueden quedar desfasados.
- Los equipos pequeños pueden encontrar el modelo empresarial y sus contratos más pesados de lo que necesitan.
Preguntas frecuentes
Hasty sirve para construir conjuntos de entrenamiento de visión artificial. Se suben imágenes o vídeo, se etiquetan objetos y regiones, se pasan controles de calidad y se entrena un modelo dentro del mismo espacio de trabajo.
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