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
Best 8 ai assisted data labeling Tools in 2024
https://peoplefor.ai/, Innovatiana, Surge AI, 베이직 AI, Label Studio, CleverCharts AI, Dioptra, 프롬프트루프 are the best paid / free ai assisted data labeling tools.
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베이직 AI는 데이터 주석 서비스와 데이터 레이블링 플랫폼을 통해 인공지능 및 기계 학습 모델의 정확도를 향상시키는 인공지능 주도 훈련 데이터 솔루션을 제공합니다.
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ai assisted data labeling이란 무엇인가요?
AI지원 데이터 레이블링은 인공지능을 활용하여 데이터 주석 작업의 효율성을 향상시키고 간소화하는 프로세스입니다. AI 알고리즘을 통합하면 수작업 주석 작업에 비해 더 정확하고 시간 단축이 가능합니다. 이 방법은 컴퓨터 비전, 자연어 처리 및 기타 AI 관련 분야의 대규모 데이터 세트에 특히 유용합니다.
상위 8는 무엇인가요? ai assisted data labeling 용 AI 도구는 무엇인가요?
핵심 기능
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가격
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사용 방법
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Label Studio | 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. | ||
Surge AI | Global data labeling platform | 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. | |
베이직 AI | 다양한 산업에 대한 데이터 주석 서비스 | 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. | |
Innovatiana | 컴퓨터 비전 및 NLP 모델을 위한 데이터 레이블링 | AI 모델을 위한 데이터 주석 작업을 아웃소싱하려면 저희에게 문의하세요. | |
프롬프트루프 | AI를 활용한 텍스트 분석 및 레이블링 | 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. | |
Dioptra | 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. | |
https://peoplefor.ai/ | 경험 많은 라벨러 | 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. | |
CleverCharts AI | AI 기반 인사이트 | 쉽게 데이터 이야기에 빠져들고, 더 빠른 결정을 내리세요 |
최신 ai assisted data labeling AI 웹사이트
ai assisted data labeling 핵심 기능
AI 모델을 사용한 자동 프리 레이블링
주석 작업자의 전문성을 기반으로 한 지능적인 작업 할당
AI 알고리즘을 사용한 품질 관리 및 검증
사람의 피드백을 통한 AI 모델의 지속적인 학습 및 개선
ai assisted data labeling은 무엇을 할 수 있나요?
자율 주행 자동차 회사는 인식 모델의 학습을 위해 도로 장면, 교통 표지판 및 보행자 등을 주석으로 달기 위해 AI지원 데이터 레이블링을 사용합니다.
의료 기관은 진단 AI 도구 개발을 위해 X-선 및 CT 스캔과 같은 의료 이미지에 주석을 달기 위해 AI지원 데이터 레이블링을 채용합니다.
전자 상거래 플랫폼은 상품 이미지를 분류하고 속성을 지정하기 위해 AI지원 데이터 레이블링을 활용합니다.
ai assisted data labeling Review
사용자들은 효율성, 정확성 및 복잡한 주석 작업 처리 능력 등을 강조하여 AI지원 데이터 레이블링을 찬양했습니다. 그러나, 초기 설정과 구성은 시간이 소요될 수 있으며, 일부 플랫폼의 비용은 소규모 조직에게는 부담스러울 수 있습니다. 전반적으로, 대부분의 사용자들은 AI지원 데이터 레이블링을 AI 프로젝트를 가속화하고 학습 데이터의 품질을 향상시키기 위한 가치있는 도구로 인정하였습니다.
ai assisted data labeling은 누가 사용하기에 적합하나요?
사용자는 이미지 데이터 세트를 업로드하고 객체 감지 작업을 선택합니다. AI 모델은 이미지의 객체를 자동으로 레이블링하고 사용자는 필요에 따라 검토 및 수정합니다.
사용자는 텍스트 분류 작업을 여러 주석 작업자에게 할당합니다. AI지원 플랫폼은 주석 작업자의 전문성과 성과에 기반하여 작업을 지능적으로 분배합니다.
ai assisted data labeling은 어떻게 작동하나요?
AI지원 데이터 레이블링을 구현하려면 다음 단계를 따르세요: 1) 데이터 세트를 준비하고 주석 작업 요구 사항을 정의합니다. 2) 프로젝트에 맞는 AI지원 데이터 레이블링 플랫폼이나 도구를 선택합니다. 3) AI 모델과 작업 설정을 프로젝트 사양에 맞게 구성합니다. 4) 생성된 AI 레이블을 검토하고 수정할 주석 작업자에게 주석 작업을 할당합니다. 5) 주석 작업의 진행 상황과 품질을 모니터링하고 필요에 따라 AI 모델에게 피드백을 제공합니다. 6) 사람이 유효한 레이블을 기반으로 AI 모델을 반복적으로 개선하여 정확도를 향상시킵니다.
ai assisted data labeling의 장점
수작업 주석에 비해 시간과 비용을 절감합니다.
레이블의 정확성과 일관성을 향상시킵니다.
대규모 데이터 세트 및 복잡한 주석 작업에 확장성을 제공합니다.
AI 프로젝트의 빠른 반복 및 개발 주기를 위한 도구입니다.
ai assisted data labeling에 대한 자주 묻는 질문
- AI지원 데이터 레이블링은 무엇인가요?
- AI지원 데이터 레이블링은 어떻게 정확성을 향상시킵니까?
- AI지원 데이터 레이블링은 복잡한 주석 작업을 처리할 수 있나요?
- AI지원 데이터 레이블링은 작은 데이터 세트에 적합한가요?
- AI지원 데이터 레이블링은 품질 관리를 어떻게 보장합니까?
- AI지원 데이터 레이블링을 구현하기 위한 전제 조건은 무엇인가요?
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