Best 8 ai assisted data labeling Tools in 2024

모든 데이터 유형에 대한 유연한 데이터 레이블링
컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성, 음성 및 비디오 모델 지원
사용자 지정 태그 및 레이블링 템플릿
웹훅, Python SDK 및 API를 통한 ML/AI 파이프라인 통합
ML보조 레이블링 및 백엔드 통합
클라우드 객체 저장소(S3와 GCP)와의 연결
데이터 관리자를 통한 고급 데이터 관리
여러 프로젝트와 사용자 지원
다양한 데이터 레이블링이 필요한 데이터 과학자 커뮤니티 신뢰

레이블 스튜디오를 사용하려면 다음 단계를 따르십시오: 1. pip, brew를 통해 레이블 스튜디오 패키지를 설치하거나 GitHub에서 저장소를 복제합니다. 2. 설치된 패키지 또는 Docker를 사용하여 레이블 스튜디오를 실행합니다. 3. 데이터를 레이블 스튜디오로 가져옵니다. 4. 데이터 유형(이미지, 오디오, 텍스트, 시계열, 다중 도메인 또는 비디오)을 선택하고 특정 레이블링 작업(예: 이미지 분류, 객체 감지, 오디오 전사)을 선택합니다. 5. 사용자 지정 태그 및 템플릿을 사용하여 데이터에 대한 레이블링을 시작합니다. 6. 웹훅, Python SDK 또는 API를 사용하여 ML/AI 파이프라인에 연결하고 인증, 프로젝트 관리 및 모델 예측을 수행합니다. 7. 고급 필터를 사용하여 데이터 관리자에서 데이터 세트를 탐색하고 관리합니다. 8. 레이블 스튜디오 플랫폼에서 여러 프로젝트, 사용 사례 및 사용자를 지원합니다.

다양한 산업에 대한 데이터 주석 서비스
인공지능 기반의 레이블링 플랫폼 (베이직 AI 클라우드)
자동 주석 및 객체 추적 기능
실시간 및 일괄 품질 보증
확장 가능한 레이블 관리
협업 및 팀 관리 기능

베이직 AI를 사용하려면 데이터 주석 서비스를 활용하거나 베이직 AI 클라우드라고 불리는 인공지능 기반의 데이터 레이블링 플랫폼을 사용할 수 있습니다. 이 플랫폼은 자동 주석, 객체 추적 및 확장 가능한 레이블 관리와 같은 기능을 제공합니다. 베이직 AI 클라우드를 사용하여 팀과의 협업을 진행하고 워크플로우를 관리하며 품질 보증을 확보할 수 있습니다.

Global data labeling platform
Elite workforce in 40+ languages
Integration with modern APIs and tools

To use Surge AI, simply sign in to the website and access the platform. From there, you can create labeling projects, set labeling instructions, and manage the labeling workforce.

컴퓨터 비전 및 NLP 모델을 위한 데이터 레이블링
경험있는 주석 작업자 팀
윤리적 아웃소싱 관행
인근 관리
경쟁력 있는 요금
데이터 보안 및 기밀 유지
고 품질의 주석 데이터

AI 모델을 위한 데이터 주석 작업을 아웃소싱하려면 저희에게 문의하세요.

AI를 활용한 텍스트 분석 및 레이블링
웹 리서치 에이전트를 통한 웹 크롤링 및 리서치 테이블 작성
콘텐츠 품질 분석으로 콘텐츠 및 설문 응답 평가 및 순위 매기기
Google Sheets와 Excel과의 원활한 통합
데이터 요구 사항에 따른 사용자 정의 AI 모델
빠르고 안정적인 성능
데이터 행에 대한 즉각적인 인텔리전스
향상된 효율성을 위한 반복 가능한 작업 흐름
모델을 사용 과정에 맞게 사용자화 및 적응 가능한 능력

프롬프트루프를 사용하려면 플러그인을 설치하고 스프레드시트 소프트웨어에 통합하면 됩니다. 그런 다음 스프레드시트 내에서 AI 모델을 직접적으로 사용하여 텍스트 분석, 레이블링, 분석, 웹 리서치 및 콘텐츠 품질 분석과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 또한 데이터 요구 사항에 따라 사용자 정의 AI 모델을 교육 및 활용할 수도 있습니다. 프롬프트루프는 복잡한 정보에서 가치 있는 통찰력을 추출하기 쉽도록 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다.

경험 많은 라벨러
고급 라벨링 도구
철저한 방법론
복잡한 프로젝트 처리 능력
클라이언트와의 협업 및 소통

People for AI 의 데이터 라벨링 서비스를 사용하려면 웹사이트를 통해 연락하거나 이메일을 보내야 합니다. 그들은 프로젝트 매니저를 할당해줄 것이며, 프로젝트 요구사항을 이해하고 데이터 라벨링 전략을 정의하기 위해 여러분과 함께 작업할 것입니다. 전략이 확정되면 전문 라벨러가 특수 도구를 사용하여 데이터셋을 라벨링하기 시작합니다. 프로젝트 동안 그들은 정기적인 소통과 진행 상황 업데이트를 제공하여 결과에 대한 만족도를 보장합니다.

1. 데이터 정제: 모델의 개선을 극대화하기 위해 가치 있는 레이블이 지정되지 않은 데이터를 정제합니다. 2. 메타데이터 등록: 데이터의 안전성과 접근성을 위해 메타데이터를 등록합니다. 3. 진단: 데이터 중심 툴킷을 사용하여 모델 실패 모드와 회귀를 식별합니다. 4. 액티브 러닝 마이너: 이 마이너를 사용하여 가장 가치 있는 레이블이 지정되지 않은 데이터를 샘플링합니다. 5. 레이블링 및 재교육 통합: Dioptra를 레이블링 및 재교육 스택과 통합합니다.

1. 도메인 커버리지와 모델 성능을 향상시키기 위해 가장 가치 있는 레이블이 지정되지 않은 데이터를 정제합니다. 2. 데이터가 안전하고 접근 가능하도록 Dioptra에 메타데이터를 등록합니다. 3. Dioptra의 데이터 중심 툴킷을 사용하여 모델 실패 모드와 회귀를 진단합니다. 4. 가장 가치 있는 레이블이 지정되지 않은 데이터를 샘플링하려면 액티브 러닝 마이너를 사용합니다. 5. Dioptra의 API를 사용하여 레이블링 및 재교육 스택과 통합합니다.

AI 기반 인사이트
인터랙티브하고 사용자 맞춤형 대시보드
데이터 제어 및 보안
클라우드 통합
단순하고 직관적인 인터페이스

쉽게 데이터 이야기에 빠져들고, 더 빠른 결정을 내리세요