2025年最好的8個ai assisted data labeling工具

所有數據類型的靈活標註
支持計算機視覺、自然語言處理、語音、語音和視頻模型
可定制的標籤和標註模板
通過 Webhooks、Python SDK 和 API 與 ML/AI 流水線集成
具有後端集成的 ML 輔助標註
連接到雲對象存儲（S3 和 GCP）
具有數據管理器的高級數據管理
支持多個項目和用戶
受到大量數據科學家社區的信任

要使用 Label Studio，您可以按照以下步驟操作： 1. 通過 pip、brew 安裝 Label Studio 套件，或從 GitHub 克隆存儲庫。 2. 使用安裝的套件或 Docker 啟動 Label Studio。 3. 將您的數據導入到 Label Studio。 4. 選擇數據類型（圖像、音頻、文本、時間序列、多域或視頻），並選擇特定的標註任務（例如圖像分類、目標檢測、音頻轉錄）。 5. 使用可定制的標籤和模板標註您的數據。 6. 通過 Webhooks、Python SDK 或 API 連接到您的 ML/AI 流水線，並用於身份驗證、項目管理和模型預測。 7. 使用高級過濾器在數據管理器中瀏覽和管理您的數據集。 8. 在 Label Studio 平台上支持多個項目、用例和用戶。

全球資料標註平台
40+種語言的精英工作力量
與現代API和工具的整合

要使用 Surge AI，只需登入網站並進入平台。從那裡，您可以創建標註項目，設定標註指示，並管理標註工作力量。

電腦視覺和自然語言處理模型的資料標註
經驗豐富的標註團隊
道德外包實踐
近距管理
具有競爭力的價格
資料安全和保密
高品質的標註資料

聯繫我們以外包您的AI模型資料標註任務

不同行业的数据标注服务
基于AI的标签平台（BasicAI Cloud）
自动标注和目标跟踪功能
实时和批量质量保证
可扩展的标签管理
协作和团队管理功能

要使用BasicAI，您可以利用他们的数据标注服务或使用他们的基于AI的数据标签平台，称为BasicAI Cloud。该平台提供自动标注、目标跟踪和可扩展的标签管理等功能。您可以与团队合作、管理工作流程，并使用BasicAI Cloud进行质量保证。

基於人工智能的文本分析和標記
能夠爬網並填充研究表格的網絡研究代理
內容質量分析，用於評估和排名內容和調查回應
與Google Sheets和Excel無縫集成
定制的人工智能模型，滿足特定的數據需求
快速可靠的性能
即時智能化的數據行
可重複使用的工作流，提高效率
能夠定制和適應模型以適應工作流程

要使用PromptLoop，只需安裝插件並將其集成到您的電子表格軟件中。然後，您可以直接在電子表格中訪問人工智能模型，執行智能標記、標籤、分析、網絡研究和內容質量分析等任務。它還允許您訓練和使用定制的人工智能模型以滿足您的數據需求。PromptLoop提供了一個用戶友好的界面，使任何人都能從複雜的信息中提取有價值的洞察。

經驗豐富的標註人員
先進的標註工具
精細的方法論
能夠處理複雜項目
與客戶的協作和溝通

要使用 People for AI 的數據標註服務，您需要通過他們的網站或發送電子郵件與他們聯繫。他們將會為您分配一位專案經理，該經理將與您合作了解您的專案要求並確定數據標註策略。策略確定後，他們的專業標註人員將使用他們專用的工具開始標註您的數據集。在項目進行期間，他們將提供定期溝通和進度更新，以確保您對結果的滿意程度。

1. 數據整理：整理有價值的未標記數據，最大化模型改進。 2. 元數據註冊：註冊元數據，使您的數據保持安全和可訪問。 3. 診斷工具：使用數據中心的工具包識別模型失敗模式和回歸。 4. 主動學習採樣器：使用這些採樣器選擇最有價值的未標記數據。 5. 標記和重新訓練集成：將 Dioptra 與標記和重新訓練堆棧集成。

1. 整理最有價值的未標記數據，提高領域覆蓋率和模型性能。 2. 將元數據註冊到 Dioptra 以確保您的數據保持安全和可訪問。 3. 使用 Dioptra 的數據中心工具包診斷模型失敗模式和回歸。 4. 使用主動學習採樣器選擇最有價值的未標記數據。 5. 使用 Dioptra 的 API 將其與標記和重新訓練堆棧集成。

以人工智慧為基礎的洞察力
互動式、可自定義的儀表板
數據控制與安全性
雲端整合
簡單直觀的界面

輕鬆地深入數據，快速做出更明智的決策