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。
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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。
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如何使用
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Scale AI | 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。 | 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。 |
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。
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。
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。
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。
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