최고의 AI 도구
데이터 라벨링 프로젝트의 효율을 높이는 15가지 팁
게시 시간: 6월 06 2024
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데이터 라벨링 프로젝트의 효율을 높이는 15가지 팁

**AI의 힘을 해제하기: 첨단 도구를 다루는 포괄적인 가이드** 오늘날 빠르게 발전하는 환경에서 인공 지능(AI)의 잠재력을 활용하는 것은 기업과 연구자 모두에게 중요합니다. 다양한 분야에서 AI의 미래를 형성하는 가장 혁신적인 도구를 소개하는 포괄적인 가이드를 살펴보세요. People for AI에 의한 전문 데이터 라벨링 서비스부터 BasicAI의 게임 체인지 AI 기반 훈련 데이터 솔루션, Surge AI의 글로벌 데이터 라벨링 플랫폼까지, 이러한 도구가 AI 모델의 정확도와 효율성을 높이는 방법을 알아보세요. 다양한 모델을 위한 원활한 데이터 라벨링을 가능하게 하는 Label Studio의 오픈 소스 접근 방식과, 컴퓨터 비전과 NLP에서 데이터 큐레이션 및 관리를 위한 혁신적인 플랫폼인 Dioptra를 탐색해 보세요. Crayon Data의 Maya, LayerNext의 컴퓨터 비전 데이터를 위한 AI 데이터 관리 플랫폼, 그리고 OSS Insight의 GPT 기반 쿼리 도구인 Data Explorer의 통찰력을 통해, 모든 AI 애호가의 요구를 충족시키는 도구의 스펙트럼을 제시합니다. 우리와 함께 AI 도구의 가능성을 풀어보고 혁신과 진보를 위한 길을 열어가는 AI 주도 솔루션의 복잡한 세계로 들어가보세요.

2025년 최고의 Data Labeling

People for AI

People for AI 는 경험 많은 라벨러와 고급 도구를 사용하여 고품질의 데이터 라벨링 서비스를 제공합니다.

People for AI 는 훈련 데이터셋에 대한 전문 데이터 라벨링 서비스를 제공하는 데이터 라벨링 회사입니다. 그들은 경험 많은 라벨러 팀, 고급 라벨링 도구 및 철저한 방법론을 가지고 최고 품질의 주석을 보장합니다.

사용 방법:

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.

특징:
  • 경험 많은 라벨러

  • 고급 라벨링 도구

  • 철저한 방법론

  • 복잡한 프로젝트 처리 능력

  • 클라이언트와의 협업 및 소통

People for AI은/는 기타 데이터 라벨링,훈련 데이터셋,전문 라벨러,라벨링 도구,방법론,주석 작업,복잡한 프로젝트,데이터 주석,데이터 태깅,품질,크라우드소싱,장기 라벨러,소통,전문성,사회적 영향,현미경,자율주행차,인프라,식품 및 소매를 제공하여 모든 이 AI 기능에 사용할 수 있습니다.

Innovatiana

인공지능 모델을 위한 윤리적 데이터 레이블링 아웃소싱.

데이터 레이블링 아웃소싱

사용 방법:

AI 모델을 위한 데이터 주석 작업을 아웃소싱하려면 저희에게 문의하세요.

특징:
  • 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

Innovatiana은/는 기타 데이터 레이블링,아웃소싱,AI 모델,컴퓨터 비전,NLP,데이터 수집,데이터 중재,문서 처리,자연어 처리를 제공하여 모든 이 AI 기능에 사용할 수 있습니다.

BasicAI Cloud

베이직 AI는 데이터 주석 서비스와 데이터 레이블링 플랫폼을 통해 인공지능 및 기계 학습 모델의 정확도를 향상시키는 인공지능 주도 훈련 데이터 솔루션을 제공합니다.

베이직 AI는 인공지능 주도 훈련 데이터 솔루션 제공업체로, 데이터 주석 서비스와 데이터 레이블링 플랫폼을 제공합니다. 7년 이상의 경험을 가진 베이직 AI는 인공지능 엔지니어와 데이터 레이블링 전문가를 연결하여 인공지능 및 기계 학습 모델의 정확도를 향상시킵니다.

사용 방법:

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.

특징:
  • 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

BasicAI Cloud은/는 AI 광고 어시스턴트 AI 데이터 솔루션,데이터 주석,데이터 레이블링,AI 모델,기계 학습,자동 주석,객체 추적,품질 보증,협업,팀 관리를 제공하여 모든 이 AI 기능에 사용할 수 있습니다.

surgehq.ai

Build powerful datasets with Surge AI's global data labeling platform.

Surge AI is the world's most powerful data labeling platform. It provides a global data labeling platform and workforce, allowing users to build powerful datasets for training AI models.

사용 방법:

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.

특징:
  • Global data labeling platform

  • Elite workforce in 40+ languages

  • Integration with modern APIs and tools

surgehq.ai은/는 대형 언어 모델 (LLMs) data labeling,AI training,language models,content moderation,sentiment analysis,customer support,financial categorization를 제공하여 모든 이 AI 기능에 사용할 수 있습니다.

Label Studio

레이블 스튜디오: 다양한 모델에 대한 데이터 레이블링 도구입니다.

레이블 스튜디오는 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성, 음성 및 비디오 모델을 위해 훈련 데이터를 준비하는 오픈 소스 데이터 레이블링 도구입니다. 모든 유형의 데이터에 대한 유연성을 제공합니다.

사용 방법:

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.

특징:
  • 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

Label Studio은/는 AI 개발 도구 데이터 레이블링,컴퓨터 비전,자연어 처리,음성,음성,비디오 모델,이미지 분류,객체 감지,의미적 세분화,오디오 분류,화자 다이어라이제이션,감정 인식,오디오 전사,문서 분류,명명 기관 추출,질문 응답,감정 분석,시계열 분류,이벤트 인식,대화 처리,광학 문자 인식,다중 도메인 응용 프로그램,웹훅,Python SDK,API,ML보조 레이블링,클라우드 저장소를 제공하여 모든 이 AI 기능에 사용할 수 있습니다.

Maya

크레이온 데이터는 수익 성장을 추진하기 위한 maya.ai 플랫폼을 제공합니다.

크레이온 데이터는 싱가포르에 기반을 둔 인공지능과 빅데이터 기업으로서 maya.ai 플랫폼을 제공하여 기업들이 개인화 인공지능을 통해 수익을 가속화할 수 있도록 도와줍니다. 이 플랫폼은 데이터의 가치를 해제하고 고객 참여를 증가시키며 수익 성장을 추진할 수 있게 합니다.

사용 방법:

크레이온 데이터의 maya.ai 플랫폼을 사용하려면 다음 단계를 따르면 됩니다: 1. 크레이온 데이터 계정을 등록합니다. 2. maya.ai 플랫폼에 접속하여 데이터, 추천, 사용자 경험 등이 포함된 모듈식 플랫폼 구조를 탐색합니다. 3. 관련된 생태계를 연결하고 특허 기술 알고리즘을 활용하여 맞춤형 추천을 각 고객에게 제공합니다. 4. 플랫폼의 모듈을 기존 시스템과 제품에 통합하기 위해 plug and play API를 이용합니다. 5. 데이터의 안전성을 보장하기 위해 플랫폼의 확장성, 보안 및 개인 정보 보호 기능을 활용합니다. 6. 소비자 은행, 핀테크, 여행, 기술 유통, 소매 등 다양한 업종에서 플랫폼의 인공지능 기능을 수익 성장에 적용할 수 있습니다. 7. 준비된 인공지능 기반 솔루션에 접근하고 실제 사례를 탐색해 maya.ai가 어떻게 수익을 증대시킬 수 있는지 확인합니다. 8. 크레이온 데이터의 파트너와 클라이언트 생태계에 참여하여 협업하고 더 나은 혁신을 이끌어냅니다.

특징:
  • 모듈식 플랫폼 구조

  • 개인화 추천을 위한 특허 기술 알고리즘

  • 통합을 위한 plug and play API

  • 확장성 및 클라우드 애니스트틱

  • 사용자 선호도에 기반한 실시간 추천

  • 데이터 보안 및 개인 정보 보호 조치

Maya은/는 AI 리더십 개발,AI 데이터 마이닝,대형 언어 모델 (LLMs),AI 광고 어시스턴트 AI 개인화,수익 가속화,빅데이터,maya.ai 플랫폼,모듈식 플랫폼,개인화 추천,데이터 가치화,고객 참여,산업별 솔루션,데이터 분석를 제공하여 모든 이 AI 기능에 사용할 수 있습니다.

LayerX.ai

레이어넥스트는 컴퓨터 비전 데이터를 위한 AI 데이터 관리 플랫폼입니다.

레이어넥스트는 대규모 컴퓨터 비전 데이터의 수집, 정리, 레이블링 및 검색을 용이하게 하는 종단 간 AI 데이터 관리 플랫폼입니다. 메타데이터, 레이블, 모델 실행 및 모든 컴퓨터 비전 데이터의 캡처, 저장, 색인화 및 검색을 위한 통합 인프라를 제공합니다.

사용 방법:

레이어넥스트를 사용하려면 가입하고 계정을 생성한 후 시작하세요. 데이터레이크 기능을 사용하여 모든 AI 데이터를 한 곳에서 탐색하고 시각화할 수 있습니다. 주석 스튜디오는 대규모 이미지 및 비디오 데이터에 레이블을 지정할 수 있으며, 데이터셋 관리자를 사용하여 훈련 데이터셋을 버전 관리할 수 있습니다. 레이어넥스트는 SDK 및 API를 통해 어떤 컴퓨터 비전 응용 프로그램이나 인프라와도 원활하게 통합할 수 있습니다. 또한, 특별 제작된 데이터 도구와 자동화 워크플로우를 통해 컴퓨터 비전 파이프라인을 자동화하고 생산성을 최적화할 수 있습니다.

특징:
  • DataLake: 모든 AI 데이터를 위한 통합 저장소

  • Annotation Studio: 대규모 이미지 및 비디오 데이터에 레이블 지정

  • Dataset Manager: 훈련 데이터셋 관리와 버전 관리

  • 통합 인프라: 컴퓨터 비전 데이터의 캡처, 저장, 색인화 및 검색

  • 시각화 및 탐색: DataLake 내에서 데이터를 쉽게 탐색 및 탐색

  • 조직화 및 공유: 대규모 데이터셋의 정리 및 조직화, 팀원들과 공유

  • 분석 및 디버깅: 데이터 효과성 이해, 간격 및 오류 식별

  • 통합 및 자동화: 컴퓨터 비전 응용 프로그램과 워크플로우 자동화에 신속하게 통합

  • 레이어넥스트 앱 및 타사 앱 통합: 하나의 데이터 레이크에 모든 데이터 저장 및 액세스

LayerX.ai은/는 AI 제품 설명 생성기 AI 데이터 인프라,컴퓨터 비전,CV 데이터,데이터 수집,데이터 정리,데이터 레이블링,데이터 검색,데이터 시각화,데이터 관리,SDK,API를 제공하여 모든 이 AI 기능에 사용할 수 있습니다.

DeepEyes Analytics

웹3 프로젝트를 위한 데이터 분석을 간편하게 만들어줍니다

웹3 프로젝트를 위한 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스를 간편하게 만들어줍니다

사용 방법:

자사 플랫폼은 고객, 사용자 및 홀더를 더 잘 이해하기 위해 데이터를 활용하는 비즈니스를 지원합니다. AI 및 데이터 분석을 통해 온체인 및 오프체인 데이터를 실질적인 인사이트로 변환하여 성장을 촉진시킵니다.

특징:
  • 사용 준비 완료 대시보드: 프로젝트에 대한 지표 대시보드를 몇 번의 클릭으로 생성할 수 있습니다. 인하우스 데이터 팀이 필요하지 않습니다

  • 데이터 통합: 온체인 데이터와 CRM, 지갑 라벨 등의 오프체인 데이터를 결합하여 더 많은 숨겨진 인사이트를 발견할 수 있습니다

  • 맞춤형 및 사용자 정의: 데이터 분석가 서비스를 이용하여 특별한 요청에 도움을 받을 수 있습니다. 또는 SQL 쿼리를 통해 직접 구축할 수 있습니다

  • 고객 프로필: 온체인 및 오프체인 데이터를 매핑하여 고객 프로필을 풍부하게 만들어 개인화된 캠페인을 만들거나 가장 수익성이 높은 사용자 그룹을 재타깃팅할 수 있습니다

  • 기본 분석: 위험군, 퍼널 및 고객 여정 분석을 통해 고객이 제품을 찾고 매입 또는 참여하는 방식을 이해합니다

  • 세분화: 가장 가치있는, 가장 활발한, 가장 참여도가 높은 사용자 등을 다른 그룹으로 분류하여 마케팅, 판매 또는 개발 계획을 최적화하고 개선할 수 있습니다

  • AI 어시스턴트: AI에게 중요한 지표를 업데이트하도록 요청하거나 미래의 활동(매입, 이탈, 이상거래 및 행동 등)을 예측하도록 할 수 있습니다

DeepEyes Analytics은/는 AI 분석 어시스턴트,AI 광고 어시스턴트,AI 데이터 마이닝,Web3,AI 차트,블록체인 데이터 분석,비즈니스 인텔리전스,웹3 프로젝트,온체인 데이터,오프체인 데이터,AI,고객 프로파일링,퍼널 분석,세분화,데이터 통합,지표,대시보드,마케팅,판매,개발,증강 분석,마케팅 기술,스마트 머니 추종,악용자 추적,최신 체인 대시보드,온체인 신용 추적를 제공하여 모든 이 AI 기능에 사용할 수 있습니다.

LLM Sandbox by Dioptra

Dioptra는 컴퓨터 비전 및 NLP에서 데이터 정제 및 관리를 위한 오픈 소스 플랫폼입니다.

Dioptra는 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP) 및 대규모 언어 모델(LLM)을 위한 오픈 소스 데이터 정제 및 관리 플랫폼입니다. 사용자는 가치 있는 레이블이 지정되지 않은 데이터를 정제하고 메타데이터를 등록하며 모델 실패 모드를 진단하고 레이블링 및 재교육 스택과 통합할 수 있도록 도와줍니다.

사용 방법:

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.

특징:
  • 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.

LLM Sandbox by Dioptra은/는 AI 광고 어시스턴트 오픈 소스,데이터 정제,데이터 관리,컴퓨터 비전,NLP,LLMs,모델 개선,메타데이터 등록,진단,액티브 러닝,레이블링 및 재교육,가격 정보,사용 사례를 제공하여 모든 이 AI 기능에 사용할 수 있습니다.

ods.ai

데이터 과학자들과 AI 열성가들을 위한 커뮤니티 웹사이트입니다.

Open Data Science은 데이터 과학자들과 인공 지능 열성가들을 위한 커뮤니티 웹사이트입니다.

사용 방법:

Open Data Science을 사용하려면 웹사이트에서 계정을 등록하고 다양한 트랙, 대회 및 프로젝트에 참여하면 됩니다.

특징:
  • 커뮤니티 포럼

  • 데이터 과학 대회

  • 머신 러닝 트랙

ods.ai은/는 AI 강좌,AI 분석 어시스턴트 데이터 과학,인공 지능,머신 러닝,커뮤니티,대회를 제공하여 모든 이 AI 기능에 사용할 수 있습니다.

Rose AI

데이터 활용, 시각화 및 통합을 위한 클라우드 플랫폼입니다.

사용자가 데이터를 찾고, 활용하며, 시각화하고 공유하는데 도움을 주기 위해 설계된 클라우드 데이터 플랫폼입니다. 내부 및 외부 데이터 통합을 가능하게 하며, 웹 애플리케이션에서 데이터 정제, 분석, 시각화를 위한 인프라 도구 및 데이터 마켓플레이스를 통해 데이터 미리보기, 구매 및 판매도 제공합니다.

사용 방법:

크라우드 데이터 플랫폼을 사용하기 위해서는 계정을 등록하고 로그인해야 합니다. 그런 다음 데이터를 검색하고, 외부 및 내부 데이터 원본을 통합하며, 데이터 정제, 분석 및 시각화를 위한 인프라 도구를 활용하고 데이터 마켓플레이스를 통해 데이터를 미리보기하고 구매, 판매할 수 있습니다.

특징:
  • 데이터 검색 및 탐색

  • 데이터 통합

  • 데이터 정제, 분석 및 시각화를 위한 인프라 도구

  • 데이터 마켓플레이스를 통한 데이터 미리보기, 구매 및 판매

Rose AI은/는 AI 분석 어시스턴트,AI 데이터 마이닝 크라우드 데이터 플랫폼,데이터 통합,데이터 시각화,데이터 마켓플레이스,데이터 정제,데이터 분석를 제공하여 모든 이 AI 기능에 사용할 수 있습니다.

OSS Insight

GitHub 실시간 데이터를 위한 GPT 기반 질의 도구입니다.

데이터 익스플로러는 GPT를 기반으로 한 GitHub 실시간 데이터 탐색 도구입니다. 자연어로 질문을 하면 데이터 익스플로러가 SQL을 생성하고 데이터를 조회하여 시각적으로 결과를 제공합니다.

사용 방법:

데이터 익스플로러를 사용하려면 자연어로 질문이나 쿼리를 입력하면 됩니다. 도구는 해당하는 SQL 쿼리를 생성하고 GitHub에서 데이터를 검색합니다. 결과는 시각적으로 표시되어 이해와 분석이 쉽습니다.

특징:
  • GPT를 기반으로 한 질의 도구

  • GitHub 실시간 데이터 탐색

  • 자연어 질의

  • SQL 생성

  • 데이터 시각화

OSS Insight은/는 AI 도구 디렉토리,AI 데이터 마이닝,AI 개발 도구 tidb,mysql,github events,github archive,github metrics,oss,compare oss,oss analysis,pingcap,insight tool,data visualization,rank,trend를 제공하여 모든 이 AI 기능에 사용할 수 있습니다.

Data On Demand

데이터와 대화하고 정보를 바탕으로 전략을 수립하세요.

데이터 온 디맨드는 AI 기반 플랫폼으로서 엑셀, CSV, PDF 등 다양한 데이터와 대화할 수 있습니다. 사용자들은 이제 데이터 추출, 분석, 시각화를 쉽게 할 수 있으며 즉각적인 실시간 인사이트를 받아들이고 정보를 바탕으로 비즈니스 전략을 수립할 수 있습니다.

사용 방법:

질문을 던지거나 관심 있는 주제를 입력하여 대화를 시작하세요. 질문에 대해 철저한 분석을 수행하고 다양한 데이터 소스를 탐색하세요. 다중 데이터 소스에서 가치 있는 정보를 추출하세요. 가장 관련성이 높은 데이터를 검색하고 사용자 친화적인 형식으로 답변을 생성하세요.

특징:
  • 생성적 AI 기반 데이터 추출

  • 패턴, 트렌드, 이상 현상에 대한 깊은 분석

  • 복잡한 데이터셋을 시각적인 표현으로 변환

  • 실용적인 추천

Data On Demand은/는 AI 분석 어시스턴트,인공지능 지식 베이스,AI 지식 그래프,AI 지식 관리,대형 언어 모델 (LLMs),연구 도구 AI 기반 플랫폼,데이터 추출,데이터 분석,데이터 시각화,실시간 인사이트,비즈니스 전략를 제공하여 모든 이 AI 기능에 사용할 수 있습니다.

Data Normalizer

AI를 사용하여 몇 초 안에 데이터를 정규화하고 표준화합니다.

Excel과 CSV에서 데이터를 정규화하고 표준화하는 도구입니다.

사용 방법:

AI를 사용하여 몇 초 안에 데이터를 표준화하고 통일성을 갖도록 틀린 부분, 일관성 없는 철자와 약어를 수정하는 데 도움이 되는 데이터 정규화 도구입니다.

특징:
  • 퍼지 일치, 퍼지 검색 및 레벤슈타인 거리를 사용하여 Excel, Python, R, SQL, CSV에서 데이터를 정규화합니다.

Data Normalizer은/는 AI SEO 어시스턴트,AI 광고 창의력 보조,AI 광고 생성기,AI 리더십 개발,AI 분석 어시스턴트 데이터 정규화,데이터 표준화,Excel,CSV,AI,퍼지 일치,퍼지 검색,레벤슈타인 거리를 제공하여 모든 이 AI 기능에 사용할 수 있습니다.

마지막으로

기사는 데이터 라벨링 및 주석 서비스를 제공하는 다양한 기업과 플랫폼을 강조하며, 이는 AI 모델 교육에 필수적입니다. People for AI는 고급 라벨러, 고급 도구 및 철저한 방법론을 자랑하는 고품질 서비스로 눈에 띕니다. 고객은 웹사이트나 이메일을 통해 프로젝트 매니저가 라벨링 전략을 정의하는 데 도움을 줍니다. BasicAI는 데이터 주석 서비스와 BasicAI Cloud라는 라벨링 플랫폼을 포함한 AI 주도의 훈련 데이터 솔루션을 강조합니다. 이 플랫폼은 자동 주석 및 객체 추적과 같은 기능을 제공하여 협업과 품질 보증을 향상시킵니다. Surge AI는 40개 이상의 언어에 능통한 엘리트 워커들이 있는 글로벌 데이터 라벨링 플랫폼을 제공합니다. 최신 API 및 도구와의 통합으로 데이터셋 작성에 강력한 선택지가 됩니다. Label Studio는 다양한 데이터 유형의 라벨링을 위한 오픈 소스 도구를 제공하여 컴퓨터 비전, NLP 및 기타 모델의 훈련 데이터 준비를 용이하게 합니다. 유연한 라벨링 옵션 및 ML/AI 파이프라인과의 통합으로 데이터 과학자들 사이에서 인기가 있습니다. Crayon Data의 maya.ai 플랫폼은 특허 기술 및 플러그 앤 플레이 API를 활용하여 AI 개인화를 통한 수익 성장을 가능하게 합니다. 다양한 산업에 걸쳐 모듈식 구성과 확장 가능성을 제공합니다. LayerNext는 컴퓨터 비전 데이터에 특화된 엔드 투 엔드 AI 데이터 관리 플랫폼을 제공합니다. DataLake 및 Annotation Studio와 같은 기능을 통해 데이터 큐레이션, 라벨링 및 검색을 간소화하여 AI 응용 프로그램과의 통합과 확장성을 보장합니다. Dioptra는 컴퓨터 비전 및 NLP를 위한 데이터 큐레이션 및 관리에 중점을 둔 오픈 소스 플랫폼입니다. 데이터 큐레이션, 메타데이터 등록, 진단, 액티브 러닝 및 라벨링 및 재훈련 스택과의 통합을 포함한 기능을 제공합니다. Open Data Science는 데이터 과학자와 AI 애호가를 위한 커뮤니티 웹사이트로, 포럼, 대회 및 머신러닝 트랙을 제공합니다. Rose AI는 데이터 클리닝 및 분석을 위한 인프라 도구와 함께 데이터 참여, 시각화 및 통합을 위한 클라우드 데이터 플랫폼을 제공합니다. OSS Insight의 Data Explorer는 자연어를 사용하여 GitHub 실시간 데이터를 쿼리하고 SQL 쿼리를 생성하여 결과를 시각적으로 제시하여 개발자들이 데이터 탐색을 돕습니다. Data On Demand는 대화형 상호 작용을 통해 데이터를 추출, 분석, 시각화 및 실시간 통찰력을 제공하는 AI 기반 플랫폼입니다. Data Normalizer는 Excel 및 CSV 형식에서 데이터 정규화 및 표준화를 간편하게 하는데, AI를 사용하여 오류와 불일치를 빠르게 수정합니다. 이러한 기업들과 플랫폼들은 AI 생태계에서 중요한 역할을 하며, AI 및 머신러닝 모델의 정확도와 효율성을 향상시키기 위한 필수적인 서비스와 도구를 제공합니다.

저자 소개

작성자: Eleanor

As a Special Guest Author on AI topics, I merge technical expertise with storytelling to illuminate the impact of artificial intelligence. With clarity and context, I connect readers to the evolving AI landscape, making intricate concepts accessible and compelling.

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