O caso de uso: como Pickle Robot implanta Encord
Pickle Robot uses Encord for data curation, annotation, and model evaluation to train the AI models behind its truck-unloading robots. It replaced outsourced labeling from other providers and integrated Encord with its Google Cloud Platform based data engine.
Outros resultados informados
Números publicados no estudo de caso de Encord. Eles não são medidos de forma independente pelo usedby.
30% improvement in annotation accuracy
15% Improvement in robotic grasping accuracy with better training data
Nas palavras do cliente
For our AI initiatives, rapid iteration is critical. Encord and our ML infrastructure allow us to prototype learning tasks efficiently. The composability of Encord enables us to merge diverse data sources, facilitating extensive experimentation. With a well-integrated SDK, it's a matter of a few lines of code to achieve seamless integration and functionality.Usuários de Encord no setor Inteligência artificial
Empresas do mesmo setor, com evidências públicas.
Archetype AIConfirmado
Standard AIConfirmado
Thoro.aiConfirmado
UIPathConfirmado
UVeyeConfirmado
Weave RoboticsConfirmadoIr direto à fonte
Com base no estudo de caso publicado por Encord. Verificamos as evidências públicas; os resultados são informados pelo fornecedor.
encord.com- Fonte publicada em
- 8 de jun. de 2026
- Última verificação
- 7 de out. de 2026
Abrir a captura da fonte O que o estudo de caso afirma e o que verificamos
O que comparamos com a página.
- O número: 60%Verificado
Impresso palavra por palavra na página, perto do nome de Pickle Robot.
- O trecho citado acimaVerificado
Copiado palavra por palavra da página, perto do nome de Pickle Robot.
- A data de publicaçãoVerificado
Lida nos próprios metadados da página, nunca adivinhada.
- Pickle Robot usa EncordVerificado
Linha de nível Confirmado.
- O resultado em siNão verificado
Nós o citamos; não o medimos.
Since Pickle Robot partnered with Encord, Pickle Robot has seen a drastic improvement in the AI and ML engineers’ productivity, improved precision in task execution, and faster time-to-model improvement.