중량 AI의 중요 기능은 고품질 훈련 데이터, 데이터 레이블링 및 주석 처리를 위한 전문가 팀, 사용자 친화적인 플랫폼 인터페이스 및 다양한 AI 애플리케이션의 요구를 충족시키기 위한 확장성입니다.
Best 16 Data Labeling Tools in 2025
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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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클라우드팩토리는 비전 AI를 위한 Hasty라는 플랫폼을 제공하여, MLops 기술이 없이도 원시 데이터에서 생산준비 모델로 쉽게 전환할 수 있도록 지원합니다.
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Data Labeling이란 무엇인가요?
데이터 레이블링은 텍스트, 이미지 또는 비디오와 같은 원시 데이터에 의미 있는 레이블 또는 태그를 식별하고 할당하는 과정입니다. 레이블링된 데이터는 기계 학습 및 인공 지능 애플리케이션에 대한 데이터를 준비하는 중요한 단계로, 레이블이 지정된 데이터는 AI 모델을 훈련하고 유효성을 검증하는 데 사용됩니다. 데이터 레이블링은 기계가 특정 작업에 유용한 방식으로 데이터를 이해하고 해석할 수 있도록 돕습니다. 이미지 분류, 감성 분석 또는 물체 감지와 같은 작업에 유용합니다.
상위 10는 무엇인가요? Data Labeling 용 AI 도구는 무엇인가요?
핵심 기능
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가격
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사용 방법
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중량 AI | 중량 AI를 사용하려면 기업은 플랫폼에 접속하여 데이터를 업로드하고 전문가 팀에 의해 레이블링 및 주석 처리를 받을 수 있습니다. 이 플랫폼은 사용자 친화적 인터페이스를 제공하여 데이터 레이블링 프로세스를 간소화합니다. | ||
Label Studio | 모든 데이터 유형에 대한 유연한 데이터 레이블링 | 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. | |
레트리아 | 텍스트 수집 및 관리 | 레트리아를 사용하려면 플랫폼에서 무료 계정을 등록하는 것으로 시작할 수 있습니다. 로그인한 후에는 레트리아의 다양한 NLP 기능을 활용할 수 있습니다. 텍스트 수집 및 관리, 텍스트 정제, 텍스트 라벨링, 사전 관리, 분류체계 관리, 온톨로지 관리 등입니다. 또한, AutoLettria 도구를 사용하여 NLP 모델을 훈련하고 평가할 수 있습니다. 레트리아의 플랫폼은 사용자 친화적으로 설계되어 있으며 코딩 지식을 요구하지 않습니다. 직관적인 인터페이스를 따라가면서 제공되는 기능을 활용하여 텍스트 데이터를 처리하고 분석할 수 있습니다. | |
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. | |
유닛랩 | AI 기반 데이터 주석 플랫폼 | 제품 | 유닛랩을 사용하려면 다음 단계를 따르십시오: 1. 유닛랩 웹사이트에서 가입하십시오. 2. 플랫폼에 원시 데이터를 업로드하십시오. 3. 인간 주석가들과 협업하여 정확한 라벨을 생성합니다. 4. AI 보조 기능을 사용하여 주석이 달린 데이터를 검토하고 향상시킵니다. 5. 라벨이 지정된 데이터를 사용하여 기계 학습 모델을 훈련시킵니다. |
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. |
Data Labeling 핵심 기능
관련 레이블이나 태그로 데이터 주석 처리
미리 정의된 클래스 또는 범주로 데이터 분류
데이터 내에서 주요 기능, 물체 또는 엔터티 식별
텍스트 데이터에 감성 또는 의도 할당
이미지 또는 비디오를 구분된 영역 또는 물체로 분할
Data Labeling은 무엇을 할 수 있나요?
의료 분야에서는 데이터 레이블링이 질병 진단 및 치료 계획용 AI 모델을 훈련하는 데 사용됩니다.
자율 주행 차량에서는 비디오 영상과 센서 데이터에 주석을 달아 물체 감지, 차선 추적 및 네비게이션용 AI 모델을 훈련합니다.
전자상거래에서는 제품 이미지와 리뷰에 태그를 달아 검색 관련성, 추천 시스템 및 개인화를 개선합니다.
고객 서비스에서는 고객 문의 사항을 주제, 감정 또는 긴급성에 따라 분류하고 경로 설정하는 데 데이터 레이블링을 사용합니다.
Data Labeling Review
데이터 레이블링 플랫폼과 서비스는 사용자로부터 일반적으로 긍정적인 평가를 받았으며, 사용의 용이성, 유연성 및 레이블링 프로세스의 간소화 능력을 칭찬합니다. 그러나 일부 사용자는 대규모 레이블링 프로젝트를 관리하기 어렵다고 지적했으며, 주석자 간의 일관된 품질과 복잡하거나 모호한 데이터를 처리하는 문제에 대해 언급했습니다. 전반적으로 데이터 레이블링은 AI 개발에서 중요하지만 종종 시간과 자원을 많이 요구하는 작업으로 인식됩니다.
Data Labeling은 누가 사용하기에 적합하나요?
사용자가 전자상거래 추천 시스템을 위해 '전자제품', '의류' 또는 '가정용품'과 같은 관련 레이블을 각 이미지에 지정하여 제품 이미지 컬렉션을 업로드합니다.
사용자가 감성 레이블(긍정적, 부정적 또는 중립)을 소셜 미디어 게시물에 태그하여 감성 분석 모델을 훈련합니다.
사용자가 특정 상태 또는 이상의 존재 여부를 나타내는 레이블을 의료 이미지에 주석 달습니다.
Data Labeling은 어떻게 작동하나요?
데이터 레이블링을 구현하려면 다음 단계를 따르십시오: 1. 구체적인 AI 작업 및 요구 사항에 기반한 레이블링 체계 및 지침 정의 2. 레이블이 지정될 데이터의 대표적인 샘플 선택 3. Amazon SageMaker Ground Truth, LabelBox 또는 Supervisely와 같이 요구 사항에 맞는 데이터 레이블링 도구 또는 플랫폼 선택 4. 정확하고 일관된 방법으로 데이터에 레이블을 지정할 수 있도록 인간 주석 달자 고용 및 교육 5. 레이블이 지정된 데이터의 정확성과 신뢰성을 보장하기 위해 품질 관리 조치 수행 6. 모델 성능 및 피드백에 기초해 필요한 대로 레이블링 프로세스 반복 및 정제
Data Labeling의 장점
기계가 원시 데이터를 이해하고 학습할 수 있도록 함
AI 모델의 정확성과 성능을 향상시킴
고품질 훈련 데이터 세트를 작성하는 데 도움
도메인별 AI 응용 프로그램 개발을 촉진
수동 데이터 처리 및 분석에서 시간과 노력 절약
Data Labeling에 대한 자주 묻는 질문
- 데이터 레이블링이란 무엇인가요?
- AI에게 데이터 레이블링이 중요한 이유는 무엇인가요?
- 일반적인 데이터 레이블링의 유형은 무엇인가요?
- AI에 대해 얼마만큼의 데이터를 레이블링해야 하나요?
- 데이터 레이블링은 자동화될 수 있나요?
- 데이터 레이블링의 모범 사례는 무엇인가요?
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