Scale AI的核心功能包括高品質訓練資料，經驗豐富的標註和註解專家團隊，用戶友好的平台介面，以及可擴展性，以滿足各種人工智慧應用程式的需求。
2024年最好的16個Data Labeling工具
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什麼是Data Labeling?
數據標記是識別和分配有意義的標籤或標記給原始數據（如文本、圖像或視頻）的過程。這是為機器學習和人工智能應用準備數據的關鍵步驟，因為標記的數據用於訓練和驗證AI模型。數據標記幫助機器以對特定任務有用的方式理解和解釋數據，如圖像分類、情感分析或對象檢測。
最好的前10個AI Data Labeling工具有哪些?
核心功能
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價格
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如何使用
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Scale AI | 要使用Scale AI，公司可以進入他們的平台，上傳需要標註和註解的資料，並由他們的專家團隊進行處理。該平台提供用戶友好的介面，以簡化資料標註流程。 | ||
Label Studio | 所有數據類型的靈活標註 | 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。 | |
Surge AI | 全球資料標註平台 | 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。 | |
BasicAI | 不同行业的数据标注服务 | 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。 | |
Lobe | 易於使用的視覺化編程界面 | 要使用 Lobe，只需在您的 Mac 或 Windows 計算機上下載這個應用程式。收集和標記您的圖像或數據以創建機器學習數據集。Lobe 將根據已標記的示例自動訓練您的模型。然後，您可以使用您訓練過的模型與您的網絡攝像頭或圖像一起使用，改進其預測結果，最後將其匯出到您的應用程式中進行部署。 | |
Lettria | 文本收集和管理 | 要使用Lettria，您可以在該平台上免費註冊一個帳戶。登錄後，您可以訪問Lettria的各種NLP功能，如文本收集和管理，文本清理，文本標註，詞典管理，分類管理和本體論管理。您還可以使用Lettria的AutoLettria工具來訓練和評估NLP模型。Lettria的平台設計簡單易用，不需要任何編程知識。只需按照直觀的界面並利用可用的功能來處理和分析文本數據。 | |
Innovatiana | 電腦視覺和自然語言處理模型的資料標註 | 聯繫我們以外包您的AI模型資料標註任務 | |
PromptLoop | 基於人工智能的文本分析和標記 | 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。 | |
雲工廠.com | 原始圖像和視頻的標註 | 要使用Hasty，只需將原始圖像或視頻上傳到平台上。Hasty的標註解決方案允許您對這些文件進行標註，標註然後用於訓練AI模型。該平台還提供自動標註，基於AI的質量控制，模型構建以及在自己的環境中導出和部署模型的能力。 | |
Dioptra | 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。 |
Data Labeling 的核心功能
使用相關標籤或標記註釋數據
將數據分類為預定義的類別
識別數據中的關鍵特徵、對象或實體
為文本數據分配情感或意圖
將圖像或視頻分割為不同區域或對象
Data Labeling 可以做什么？
在醫療保健領域，數據標記用於注釋醫學圖像，如X光或MRI，以訓練AI模型進行疾病診斷和治療計劃。
在自駕車領域，數據標記用於標記視頻素材和感測器數據，訓練AI模型進行對象檢測、車道跟踪和導航。
在電子商務中，數據標記用於標記產品圖片和評論，以改善搜索相關性、推薦系統和個性化。
在客戶服務中，數據標記用於基於主題、情感或緊急性將客戶查詢和反饋進行分類和路由。
Data Labeling Review
數據標記平台和服務通常受到用戶的正面評價，用戶稱讚其易用性、靈活性和簡化標記過程的能力。然而，一些用戶指出管理大規模標記項目、確保標記者之間的一致質量以及處理複雜或模糊數據方面存在挑戰。整體而言，數據標記被認為是AI開發中一項至關重要但通常耗時且資源密集的任勞任怨的任務。
誰比較適合使用 Data Labeling?
用戶上傳一組產品圖片並為每個圖像分配相關標簽，如“電子產品”、“服裝”或“家居用品”，以用於電子商務推薦系統。
用戶為社交媒體帖子添加情感標簽，如“積極”、“消極”或“中性”，以訓練情感分析模型。
用戶使用標籤為醫學圖像注釋，指示特定狀況或異常的存在或不存在。
Data Labeling 是如何工作的?
要實施數據標記，請按照以下步驟操作： 1. 基於特定AI任務和要求來定義標記方案和指南。 2. 選擇要標記的代表性數據樣本。 3. 選擇適合您需求的數據標記工具或平台，如Amazon SageMaker Ground Truth、LabelBox或Supervisely。 4. 招募和培訓人類標記者準確且一致地標記數據。 5. 執行質量控制措施，確保標記數據的準確性和可靠性。 6. 根據模型性能和反饋需要進行迭代和優化標記過程。
Data Labeling 的優勢
使機器能夠理解和學習來自原始數據的信息
提高AI模型的準確性和性能
創建高質量的訓練數據集
促進特定領域AI應用的開發
節省手動數據處理和分析的時間和精力
關於 Data Labeling 的常見問題
- 什麼是數據標記？
- 為什麼數據標記對AI很重要？
- 一些常見的數據標記類型有哪些？
- 為AI標記多少數據？
- 數據標記是否可以自動化？
- 數據標記的一些最佳實踐是什麼？
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