10x
“10x annotation speed improvement on tracking data”
Tal como se publicó en encord.com, abril de 2026. Capturado por usedby el 7 oct 2026.
Qué pasó
Hudl's Applied Machine Learning team uses Encord as the central annotation and data management layer in its MLOps pipeline, annotating sports video and sensor data for model training. Hudl's own models pre-label the data, a validation agent flags errors, and annotators and data scientists work together in one workflow.
Resumen escrito por usedby a partir de la página de origen, en inglés. Las cifras son de Encord y de Hudl, no nuestras.
- 40%“With the validation agent in place, the same process is now 40% faster.”
By integrating Hudl's own pre-labelling pipeline into Encord, use cases that previously required approximately 10 hours of manual annotation now take around 1 hour.
Encord has broken down barriers between annotation and data science. Pre-labelling has probably been the biggest game changer for us. We've seen a 10x speed improvement on some of our most demanding projects.
Lo que dice la historia, y lo que verificamos
Comparamos la historia con su página en línea el 7 oct 2026.
- La cifra: 10xVerificadoImpresa palabra por palabra en la página, cerca del nombre de Hudl.
- El pasaje citado arribaVerificadoCopiado palabra por palabra de la página, cerca del nombre de Hudl.
- La fecha de publicaciónVerificadoLeída en los metadatos de la propia página, nunca adivinada.
- Hudl usa EncordVerificadoLínea de nivel Confirmado. Última verificación entre todas las fuentes: 7 oct 2026.
- El resultado en síNo verificadoLo citamos; no lo medimos.
Más historias
Misma empresa, misma herramienta o mismo sector.
