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。
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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.
Wesentliche Merkmale
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Preis
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Wie verwenden
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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 | 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 | 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 | 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 | 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 | Kontaktieren Sie uns, um Ihre Datenbeschriftungsaufgaben für KI-Modelle auszulagern. | |
BasicAI | Datenkennzeichnungsdienste für verschiedene Branchen | 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 | 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 | 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 | 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. |
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-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.
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.
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.
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