Beste 16 Data Labeling Tools in 2024

https://peoplefor.ai/, Innovatiana, Label Studio, BasicAI, Scale AI (规模人工智能), Dioptra, LayerNext, cloudfactory.com, Surge AI, Unitlab sind die besten kostenpflichtigen / kostenlosen Data Labeling Tools.

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8.51%
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People for AI bietet hochwertige Data-Labeling-Services mit erfahrenen Labelern und fortschrittlichen Tools an.
64.4K
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Label Studio: Open-Source-Tool zur Beschriftung von Daten in verschiedenen Modellen.
23.5K
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BasicAI bietet KI-gesteuerte Trainingsdatenlösungen, einschließlich Datenkennzeichnungsdienste und einer Datenkennzeichnungsplattform, um KI- und maschinelle Lernmodelle zu verbessern.
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Scale AI (规模人工智能) 提供可靠的高质量训练数据用于各种人工智能应用。
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Dioptra ist eine Open Source-Plattform für die Datenkuratierung und -verwaltung im Bereich Computer Vision und NLP.
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LayerNext ist eine AI-Datenverwaltungsplattform für Computer-Vision-Daten.
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CloudFactory bietet Hasty, eine Plattform für Vision AI, die einen einfachen Übergang von Rohdaten zu produktionsbereiten Modellen ohne MLops-Fähigkeiten ermöglicht.
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Erstellen Sie leistungsstarke Datensätze mit der globalen Datenbeschriftungsplattform von Surge AI.
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Unitlab bietet KI-gesteuertes Datenmanagement und -kennzeichnung für Computer Vision-Aufgaben.
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Annotab Studio ist ein webbasiertes Tool zur Beschriftung und Annotation von Daten, insbesondere von Bildern.
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Kollaborative Plattform für Menschen und KI-Modelle.
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Zusammenfassung: PromptLoop ist ein vielseitiges KI-Tool für die Datenverarbeitung und Webrecherche in Google Sheets und Excel.
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Steigern Sie den Umsatz und die Kundenzufriedenheit, indem Sie KI-Assistenten für Kunden bereitstellen.
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"Lettria ist eine No-Code-AI-Plattform, die Benutzern hilft, Textdaten effektiv zu strukturieren und zu analysieren."
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"Lobe ist eine benutzerfreundliche App zum Trainieren und Integrieren benutzerdefinierter Machine Learning-Modelle."
End

Was ist Data Labeling?

Data-Labeling ist der Prozess, bei dem sinnvolle Labels oder Tags für Rohdaten wie Texte, Bilder oder Videos identifiziert und zugewiesen werden. Dieser Schritt ist entscheidend für die Vorbereitung von Daten für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenzanwendungen, da mit gelabelten Daten KI-Modelle trainiert und validiert werden. Daten-Labeling hilft Maschinen, Daten zu verstehen und zu interpretieren, um spezifische Aufgaben wie Bildklassifizierung, Sentimentanalyse oder Objekterkennung auszuführen.

Welches sind die besten 10 KI-Tools für Data Labeling ?

Wesentliche Merkmale
Preis
Wie verwenden

Scale AI (规模人工智能)

Scale AI (规模人工智能)的核心功能包括高质量的训练数据、经验丰富的专家团队进行数据标记和注释、用户友好的平台界面以及可扩展性,以满足各种人工智能应用的需求。

要使用 Scale AI (规模人工智能),公司可以访问他们的平台并上传数据,然后由他们的专家团队进行标记和注释。该平台提供用户友好的界面来简化数据标注过程。

Label Studio

Flexible Datenbeschriftung für alle Datentypen
Unterstützung für Computer Vision, natürliche Sprachverarbeitung, Sprache, Stimme und Video-Modelle
Anpassbare Tags und Beschriftungsvorlagen
Integration in ML/AI-Pipelines über Webhooks, Python SDK und API
ML-unterstützte Beschriftung mit Backend-Integration
Verbindung zu Cloud-Objektspeichern (S3 und GCP)
Erweiterte Datenverwaltung mit dem Datensatzverwalter
Unterstützung mehrerer Projekte und Benutzer
Von einer großen Community von Datenwissenschaftlern vertraut

Um Label Studio zu verwenden, können Sie folgende Schritte befolgen: 1. Installieren Sie das Label Studio-Paket über pip, brew oder klonen Sie das Repository von GitHub. 2. Starten Sie Label Studio mit dem installierten Paket oder Docker. 3. Importieren Sie Ihre Daten in Label Studio. 4. Wählen Sie den Datentyp (Bilder, Audio, Text, Zeitreihen, Multidomäne oder Video) und wählen Sie die spezifische Beschriftungsaufgabe (z. B. Bildklassifizierung, Objekterkennung, Audio-Transkription). 5. Beginnen Sie mit der Beschriftung Ihrer Daten unter Verwendung anpassbarer Tags und Vorlagen. 6. Verbinden Sie sich mit Ihrer ML/AI-Pipeline und verwenden Sie Webhooks, das Python SDK oder die API zur Authentifizierung, Projektverwaltung und Modellvorhersage. 7. Daten in der Datensatzverwaltung mit erweiterten Filtern erkunden und verwalten. 8. Unterstützung mehrerer Projekte, Anwendungsfälle und Benutzer innerhalb der Label Studio-Plattform.

Lettria

Textsammlung und -verwaltung
Textbereinigung
Textbeschriftung
Wörterbuchverwaltung
Taxonomieverwaltung
Ontologieverwaltung
AutoLettria NLP-Training

Um Lettria zu verwenden, können Sie zunächst ein kostenloses Konto auf der Plattform erstellen. Sobald Sie angemeldet sind, können Sie auf verschiedene NLP-Funktionen von Lettria zugreifen, wie z.B. Textsammlung und -verwaltung, Textbereinigung, Textbeschriftung, Wörterbuchverwaltung, Taxonomieverwaltung und Ontologieverwaltung. Sie können auch NLP-Modelle mit Lettrias AutoLettria-Tool trainieren und bewerten. Lettrias Plattform ist benutzerfreundlich gestaltet und erfordert keine Programmierkenntnisse. Folgen Sie einfach der intuitiven Benutzeroberfläche und nutzen Sie die verfügbaren Funktionen, um Ihre Textdaten zu verarbeiten und zu analysieren.

Lobe

Benutzerfreundliche visuelle Programmierschnittstelle
Bildklassifizierung
Objekterkennung (bald verfügbar)
Datenklassifizierung (bald verfügbar)
Automatisches Modelltraining
Live visuelle Ergebnisse
Export des Modells in industrieübliche Formate
Unterstützung für TensorFlow, CoreML, ONNX, TF.js und TFLite

Um Lobe zu verwenden, laden Sie einfach die App auf Ihren Mac oder Windows-Computer herunter. Sammeln und beschriften Sie Ihre Bilder oder Daten, um einen Machine Learning-Datensatz zu erstellen. Lobe trainiert Ihr Modell automatisch basierend auf den beschrifteten Beispielen. Sie können dann Ihr trainiertes Modell mit Ihrer Webcam oder Bildern verwenden, seine Vorhersagen verbessern und es schließlich für die Bereitstellung in Ihrer App exportieren.

Surge AI

Globale Datenbeschriftungsplattform
Elite-Arbeitskräfte in über 40 Sprachen
Integration mit modernen APIs und Tools

Um Surge AI zu nutzen, melden Sie sich einfach auf der Website an und greifen Sie auf die Plattform zu. Von dort aus können Sie Beschriftungsprojekte erstellen, Beschriftungsanweisungen festlegen und die Beschriftungsarbeitnehmer verwalten.

Innovatiana

Datenbeschriftung für Computer Vision und NLP-Modelle
Erfahrenes Team von Beschriftungsmitarbeitern
Ethical Outsourcing-Praktiken
Proximity-Management
Wettbewerbsfähige Preise
Datensicherheit und Vertraulichkeit
Hochwertige beschriftete Daten

Kontaktieren Sie uns, um Ihre Datenbeschriftungsaufgaben für KI-Modelle auszulagern.

BasicAI

Datenkennzeichnungsdienste für verschiedene Branchen
KI-gesteuerte Kennzeichnungsplattform (BasicAI Cloud)
Auto-Kennzeichnung und Objektverfolgungsfunktionen
Echtzeit- und Stapel-Qualitätssicherung
Skalierbares Label-Management
Zusammenarbeit und Team-Management-Funktionen

Um BasicAI zu nutzen, können Sie ihre Datenkennzeichnungsdienste nutzen oder ihre KI-gesteuerte Datenkennzeichnungsplattform namens BasicAI Cloud verwenden. Die Plattform bietet Funktionen wie Auto-Kennzeichnung, Objektverfolgung und skalierbares Label-Management. Sie können mit Ihrem Team zusammenarbeiten, Workflows verwalten und die Qualitätssicherung mit BasicAI Cloud gewährleisten.

cloudfactory.com

Annotation von Rohbildern und -videos
KI-basiertes Modelltraining
Automatisierte Annotation
KI-basierte Qualitätskontrolle
Modellerstellung, -vergleich und -bereitstellung
Datenbesitz und Sicherheit

Um Hasty zu verwenden, laden Sie einfach Ihre Rohbilder oder -videos auf die Plattform hoch. Die Annotationslösung von Hasty ermöglicht es Ihnen, diese Dateien zu annotieren, und die Annotationen werden dann zum Trainieren von KI-Modellen verwendet. Die Plattform bietet auch automatisierte Annotation, KI-basierte Qualitätskontrolle, Modellerstellung und die Möglichkeit, Modelle in Ihrer eigenen Umgebung zu exportieren und bereitzustellen.

Unitlab

KI-gesteuerte Datenannotationsplattform
Automatische Datensammlung
Zusammenarbeit mit menschlichen Annotatoren
KI-Assistent für effiziente Kennzeichnung
Qualitätskontrolle und Kommentarfunktionen

Produkte

Um Unitlab zu verwenden, befolgen Sie diese Schritte: 1. Registrieren Sie sich auf der Unitlab-Website. 2. Laden Sie Ihre Rohdaten auf die Plattform hoch. 3. Arbeiten Sie mit menschlichen Annotatoren zusammen, um genaue Markierungen zu generieren. 4. Überprüfen und verbessern Sie die markierten Daten mithilfe von KI-Assistenten. 5. Verwenden Sie die markierten Daten, um Ihre maschinellen Lernmodelle zu trainieren.

PromptLoop

KI-unterstützte Textanalyse und Labeling
Webrecherche-Agenten, die das Web durchsuchen und Forschungstabellen ausfüllen können
Inhaltsqualitätsanalyse zur Bewertung und Reihung von Inhalten und Umfrageantworten
Nahtlose Integration mit Google Sheets und Excel
Benutzerdefinierte KI-Modelle für spezifische Datenanforderungen
Schnelle und zuverlässige Leistung
Sofortige Intelligenz für Datenzeilen
Wiederholbare Workflows für verbesserte Effizienz
Möglichkeit zur Anpassung und Anpassung von Modellen an Arbeitsprozesse

Um PromptLoop zu verwenden, installieren Sie einfach das Plug-In und integrieren es in Ihre Tabellenkalkulationssoftware. Sie können dann direkt in Ihren Tabellenkalkulationen auf die KI-Modelle zugreifen, um Aufgaben wie intelligentes Tagging, Labeling, Analyse, Webrecherchen und Inhaltsqualitätsanalyse durchzuführen. Es ermöglicht Ihnen auch das Trainieren und Nutzen von benutzerdefinierten KI-Modellen, die speziell auf Ihre Datenanforderungen zugeschnitten sind. PromptLoop bietet eine benutzerfreundliche Benutzeroberfläche, die es jedem ermöglicht, wertvolle Erkenntnisse aus komplexen Informationen zu extrahieren.

Neueste Data Labeling AI Websites

Erstellen Sie leistungsstarke Datensätze mit der globalen Datenbeschriftungsplattform von Surge AI.
Ethische Datenbeschriftung für KI-Modelle auslagern.
Kollaborative Plattform für Menschen und KI-Modelle.

Data Labeling Hauptmerkmale

Daten mit relevanten Labels oder Tags annotieren

Daten in vordefinierte Klassen oder Kategorien kategorisieren

Wichtige Merkmale, Objekte oder Entitäten in Daten identifizieren

Sentiment oder Absicht Textdaten zuweisen

Bilder oder Videos in unterschiedliche Regionen oder Objekte segmentieren

Was kann Data Labeling tun?

Im Gesundheitswesen wird Data-Labeling verwendet, um medizinische Bilder wie Röntgenaufnahmen oder MRTs zu annotieren, um KI-Modelle für die Krankheitsdiagnose und Behandlungsplanung zu trainieren.

In autonomen Fahrzeugen wird Data-Labeling verwendet, um Videoaufnahmen und Sensordaten zu annotieren und KI-Modelle für die Objekterkennung, Spurverfolgung und Navigation zu trainieren.

Im E-Commerce wird Data-Labeling verwendet, um Produktbilder und Bewertungen zu taggen, um die Suche, Empfehlungssysteme und Personalisierung zu verbessern.

Im Kundenservice wird Data-Labeling verwendet, um Kundenanfragen und -feedback nach Thema, Sentiment oder Dringlichkeit zu kategorisieren und weiterzuleiten.

Data Labeling Review

Data-Labeling-Plattformen und -Dienstleistungen haben im Allgemeinen positive Bewertungen von Benutzern erhalten, die ihre Benutzerfreundlichkeit, Flexibilität und Fähigkeit zur Optimierung des Labeling-Prozesses loben. Einige Benutzer haben jedoch Herausforderungen beim Management von groß angelegten Labeling-Projekten, der Sicherstellung der konsistenten Qualität unter Annotatoren und dem Umgang mit komplexen oder mehrdeutigen Daten hervorgehoben. Insgesamt gilt Data-Labeling als eine kritische, aber oft zeitaufwändige und ressourcenintensive Aufgabe in der KI-Entwicklung.

Für wen ist Data Labeling geeignet?

Ein Benutzer lädt eine Sammlung von Produktbildern hoch und weist jedem Bild relevante Labels wie 'Elektronik', 'Kleidung' oder 'Haushaltswaren' für ein E-Commerce-Empfehlungssystem zu.

Ein Benutzer markiert Social-Media-Beiträge mit Sentiment-Labels wie 'positiv', 'negativ' oder 'neutral', um ein Sentiment-Analysemodell zu trainieren.

Ein Benutzer annotiert medizinische Bilder mit Labels, die das Vorhandensein oder Fehlen bestimmter Zustände oder Abnormalitäten anzeigen.

Wie funktioniert Data Labeling?

Um Daten-Labeling umzusetzen, befolgen Sie diese Schritte: 1. Definieren Sie das Labeling-Schema und die Richtlinien basierend auf der spezifischen KI-Aufgabe und den Anforderungen. 2. Wählen Sie eine repräsentative Stichprobe von Daten, die gelabelt werden sollen. 3. Wählen Sie ein Daten-Labeling-Tool oder eine Plattform, die Ihren Bedürfnissen entspricht, wie Amazon SageMaker Ground Truth, LabelBox oder Supervisely. 4. Rekrutieren und schulen Sie menschliche Annotatoren, um die Daten genau und konsistent zu labeln. 5. Führen Sie Qualitätskontrollmaßnahmen durch, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der gelabelten Daten sicherzustellen. 6. Überarbeiten und verfeinern Sie den Labeling-Prozess bei Bedarf basierend auf der Modellleistung und dem Feedback.

Vorteile von Data Labeling

Ermöglicht Maschinen das Verstehen und Lernen aus Rohdaten

Verbessert die Genauigkeit und Leistung von KI-Modellen

Ermöglicht die Erstellung hochwertiger Trainingsdatensätze

Fördert die Entwicklung von domänenspezifischen KI-Anwendungen

Spart Zeit und Aufwand bei der manuellen Datenverarbeitung und -analyse

FAQ über Data Labeling

Was ist Data-Labeling?
Warum ist Data-Labeling für KI wichtig?
Welche sind einige häufige Arten von Data-Labeling?
Wie viele Daten müssen für KI gelabelt werden?
Kann Data-Labeling automatisiert werden?
Was sind einige Best Practices für Data-Labeling?