Các tính năng chính của Scale AI bao gồm dữ liệu đào tạo chất lượng cao, một đội ngũ chuyên gia có kinh nghiệm để gán nhãn và chú thích dữ liệu, giao diện nền tảng thân thiện với người dùng, và khả năng mở rộng để phục vụ các ứng dụng trí tuệ nhân tạo khác nhau.
16 công cụ Data Labeling tốt nhất trong 2024
https://peoplefor.ai/, Innovatiana, Label Studio, BasicAI, Scale AI, Dioptra, LayerNext, cloudfactory.com, Surge AI, Unitlab là công cụ Data Labeling trả phí/miễn phí tốt nhất.
--
45.15% 4
People for AI cung cấp dịch vụ gán nhãn dữ liệu chất lượng cao bằng cách sử dụng nhân viên gán nhãn giàu kinh nghiệm và các công cụ tiên tiến.
305.6K
46.14% 12
Dream Companion là nền tảng Bạn Gái Trí Tuệ Nhân Tạo +18 và bạn gái ảo tốt nhất không có gì hơn.
AD
141.4K
17.58% 2
Label Studio: công cụ mã nguồn mở cho việc nhãn dữ liệu trong các mô hình khác nhau.
31.7K
15.09% 3
BasicAI cung cấp giải pháp dữ liệu huấn luyện dựa trên trí tuệ nhân tạo, bao gồm dịch vụ ghi chú dữ liệu và một nền tảng ghi nhãn dữ liệu, để nâng cao mô hình AI và máy học.
364.8K
43.13% 3
Scale AI cung cấp dữ liệu đào tạo chất lượng cao đáng tin cậy cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo khác nhau.
--
100.00% 2
Dioptra là một nền tảng mã nguồn mở cho việc chỉnh sửa và quản lý dữ liệu trong computer vision và NLP.
--
51.21% 4
CloudFactory cung cấp Hasty, một nền tảng cho Vision AI, cho phép dễ dàng chuyển từ dữ liệu nguyên thủy thành các mô hình sẵn sàng để sản xuất mà không cần kỹ năng MLops.
25.2K
50.39% 19
Nền tảng trò chơi nhập vai chạy bằng AI với khả năng kể chuyện và hệ thống nhiệm vụ vô hạn. Hình ảnh, văn bản và nhiều hơn nữa không bị lọc.
AD
27.0K
39.39% 0
Xây dựng các tập dữ liệu mạnh mẽ với nền tảng dán nhãn dữ liệu toàn cầu của Surge AI.
--
54.92% 0
Unitlab cung cấp quản lý và gắn nhãn dữ liệu được động với trí tuệ nhân tạo cho các nhiệm vụ thị giác máy tính.
--
1
Annotab Studio là một công cụ dựa trên web để đánh dấu và chú thích dữ liệu, đặc biệt là hình ảnh.
5.6K
46.20% 3
Tóm tắt: PromptLoop là một công cụ AI linh hoạt cho xử lý dữ liệu và nghiên cứu web trong Google Sheets và Excel.
--
2
Tăng doanh số bán hàng và sự hài lòng của khách hàng bằng cách cung cấp trợ lý trí tuệ nhân tạo cho khách hàng.
14.0K
34.01% 3
"Lettria là một nền tảng AI không cần code giúp người dùng cấu trúc và phân tích dữ liệu văn bản một cách hiệu quả."
13.9K
22.00% 4
"Lobe là một ứng dụng thân thiện với người dùng để huấn luyện và tích hợp các mô hình học máy tùy chỉnh."
--
5
Rubii: Nền tảng nhân vật fandom gốc AI. Tạo nhân vật của bạn, cho ăn, và sân khấu. Tạo câu chuyện tương tác, trò chuyện với đối tác ảo, và khám phá nội dung do người dùng tạo.
AD
End
Data Labeling là gì?
Gán nhãn dữ liệu là quy trình xác định và gán nhãn hoặc thẻ ý nghĩa cho dữ liệu thô, như văn bản, hình ảnh hoặc video. Đó là bước quan trọng trong việc chuẩn bị dữ liệu cho các ứng dụng học máy và trí tuệ nhân tạo, vì dữ liệu đã được gán nhãn được sử dụng để huấn luyện và xác thực các mô hình AI. Việc gán nhãn dữ liệu giúp máy hiểu và diễn dịch dữ liệu một cách hữu ích cho các nhiệm vụ cụ thể, như phân loại hình ảnh, phân tích tâm trạng hoặc phát hiện đối tượng.
Công cụ 10 AI Data Labeling hàng đầu là gì?
Các chức năng cốt lõi
|
giá
|
cách sử dụng
| |
|---|---|---|---|
Scale AI | Để sử dụng Scale AI, các công ty có thể truy cập nền tảng của họ và tải lên dữ liệu của mình để được gán nhãn và chú thích bởi nhóm chuyên gia của họ. Nền tảng cung cấp giao diện thân thiện với người dùng để tối ưu quá trình gán nhãn dữ liệu. | ||
Label Studio | Đánh dấu dữ liệu linh hoạt cho tất cả các loại dữ liệu | Để sử dụng Label Studio, bạn có thể làm theo các bước sau: 1. Cài đặt gói Label Studio qua pip, brew hoặc sao chép kho lưu trữ từ GitHub. 2. Khởi chạy Label Studio bằng cách sử dụng gói cài đặt hoặc Docker. 3. Nhập dữ liệu của bạn vào Label Studio. 4. Chọn loại dữ liệu (ảnh, âm thanh, văn bản, chuỗi thời gian, đa lĩnh vực hoặc video) và chọn nhiệm vụ nhãn cụ thể (ví dụ: phân loại ảnh, phát hiện đối tượng, chuyển thành văn bản). 5. Bắt đầu nhãn dữ liệu của bạn bằng cách sử dụng các thẻ và mẫu có thể tùy chỉnh. 6. Kết nối với đường ống ML/AI của bạn và sử dụng webhooks, SDK Python hoặc API để xác thực, quản lý dự án và dự đoán mô hình. 7. Khám phá và quản lý tập dữ liệu của bạn trong Trình quản lý dữ liệu với bộ lọc tiên tiến. 8. Hỗ trợ nhiều dự án, trường hợp sử dụng và người dùng trong nền tảng Label Studio. | |
BasicAI | Dịch vụ ghi chú dữ liệu cho các ngành công nghiệp khác nhau | Để sử dụng BasicAI, bạn có thể tir mạnh dịch vụ ghi chú dữ liệu của họ hoặc sử dụng nền tảng ghi nhãn dữ liệu được trang bị trí tuệ nhân tạo của họ, gọi là BasicAI Cloud. Nền tảng cung cấp tính năng như tự động ghi chú, theo dõi đối tượng và quản lý nhãn có khả năng mở rộng. Bạn có thể cộng tác với đội của mình, quản lý quy trình làm việc và đảm bảo chất lượng bằng BasicAI Cloud. | |
Surge AI | Nền tảng dán nhãn dữ liệu toàn cầu | Để sử dụng Surge AI, chỉ cần đăng nhập vào trang web và truy cập nền tảng. Từ đó, bạn có thể tạo các dự án dán nhãn, đặt hướng dẫn dán nhãn và quản lý lực lượng lao động dán nhãn. | |
Lettria | Thu thập và quản lý văn bản | Để sử dụng Lettria, bạn có thể bắt đầu bằng cách đăng ký một tài khoản miễn phí trên nền tảng này. Sau khi đăng nhập, bạn có thể truy cập vào các tính năng NLP đa dạng của Lettria như thu thập và quản lý văn bản, làm sạch văn bản, gán nhãn văn bản, quản lý từ điển, quản lý phân loại và quản lý bộ từ vựng. Bạn cũng có thể huấn luyện và đánh giá các mô hình NLP bằng công cụ AutoLettria của Lettria. Nền tảng của Lettria được thiết kế dễ sử dụng và không đòi hỏi bất kỳ kiến thức code nào. Đơn giản chỉ cần làm theo giao diện trực quan và tận dụng những tính năng có sẵn để xử lý và phân tích dữ liệu văn bản của bạn. | |
Lobe | Giao diện lập trình trực quan dễ sử dụng | Để sử dụng Lobe, đơn giản tải xuống ứng dụng trên máy Mac hoặc Windows của bạn. Thu thập và gán nhãn cho hình ảnh hoặc dữ liệu của bạn để tạo bộ dữ liệu học máy. Lobe tự động huấn luyện mô hình của bạn dựa trên các ví dụ đã được gán nhãn. Sau đó, bạn có thể sử dụng mô hình đã được huấn luyện của mình với webcam hoặc hình ảnh của bạn, cải thiện dự đoán của nó, và cuối cùng xuất khẩu nó vào ứng dụng của bạn để triển khai. | |
Innovatiana | Đánh Dấu Dữ Liệu cho Mô Hình Thị Giác Máy Tính và NLP | Liên hệ với chúng tôi để ngoại giao công việc đánh dấu dữ liệu cho mô hình Trí Tuệ Nhân Tạo của bạn | |
PromptLoop | Phân tích và gắn nhãn văn bản được đẩy bằng trí tuệ nhân tạo | Để sử dụng PromptLoop, chỉ cần cài đặt plug-in và tích hợp nó vào phần mềm bảng tính của bạn. Bạn sau đó có thể truy cập vào các mô hình AI trực tiếp trong bảng tính của mình để thực hiện các nhiệm vụ như gắn nhãn thông minh, phân tích, nghiên cứu web và phân tích chất lượng nội dung. Nó cũng cho phép bạn huấn luyện và sử dụng các mô hình AI tùy chỉnh phù hợp với nhu cầu dữ liệu của bạn. PromptLoop cung cấp giao diện thân thiện với người dùng giúp bất kỳ ai cũng dễ dàng trích xuất thông tin có giá trị từ thông tin phức tạp. | |
cloudfactory.com | Đánh dấu ảnh và video nguyên thủy | Để sử dụng Hasty, bạn chỉ cần tải lên ảnh hoặc video nguyên thủy của mình lên nền tảng. Giải pháp đánh dấu của Hasty cho phép bạn đánh dấu các tệp này, và các đánh dấu này sau đó được sử dụng để huấn luyện các mô hình AI. Nền tảng cũng cung cấp đánh dấu tự động, kiểm soát chất lượng dựa trên AI, xây dựng mô hình và khả năng xuất và triển khai mô hình trong môi trường của riêng bạn. | |
https://peoplefor.ai/ | Nhân viên gán nhãn giàu kinh nghiệm | Để sử dụng dịch vụ gán nhãn dữ liệu của People for AI, bạn cần liên hệ với họ qua trang web hoặc gửi email cho họ. Họ sẽ chỉ định cho bạn một nhà quản lý dự án sẽ làm việc cùng bạn để hiểu yêu cầu dự án của bạn và xác định chiến lược gán nhãn dữ liệu. Sau khi chiến lược được xác định, nhân viên gán nhãn chuyên nghiệp của họ sẽ bắt đầu gán nhãn bộ dữ liệu của bạn bằng các công cụ chuyên dụng của họ. Trong suốt dự án, họ cung cấp liên lạc và cập nhật tiến độ đều đặn để đảm bảo sự hài lòng của bạn với kết quả. |
Trang web AI Data Labeling mới nhất
Xây dựng các tập dữ liệu mạnh mẽ với nền tảng dán nhãn dữ liệu toàn cầu của Surge AI.
Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs)
Các tính năng cốt lõi của Data Labeling
Gán nhãn dữ liệu với các nhãn hoặc thẻ liên quan
Phân loại dữ liệu vào các lớp hoặc danh mục đã xác định trước
Xác định các đặc điểm chính, đối tượng hoặc thực thể trong dữ liệu
Gán tâm trạng hoặc ý định vào dữ liệu văn bản
Phân đoạn hình ảnh hoặc video thành các vùng hoặc đối tượng khác nhau
What is Data Labeling can do?
Trong lĩnh vực y tế, gán nhãn dữ liệu được sử dụng để chú thích hình ảnh y tế, như tia X hoặc MRI, để huấn luyện mô hình AI cho chẩn đoán bệnh và lập kế hoạch điều trị.
Trong xe tự hành, gán nhãn dữ liệu được sử dụng để chú thích video và dữ liệu cảm biến để huấn luyện mô hình AI cho phát hiện đối tượng, theo dõi làn đường và điều hướng.
Trong thương mại điện tử, gán nhãn dữ liệu được sử dụng để gắn thẻ hình ảnh sản phẩm và đánh giá để cải thiện tính liên quan trong tìm kiếm, hệ thống đề nghị và cá nhân hóa.
Trong dịch vụ khách hàng, gán nhãn dữ liệu được sử dụng để phân loại và chuyển hướng các yêu cầu khách hàng và phản hồi dựa trên chủ đề, tâm trạng hoặc sự khẩn cấp.
Data Labeling Review
Các nền tảng và dịch vụ gán nhãn dữ liệu đã nhận được những đánh giá tích cực từ người dùng, họ ca ngợi sự dễ sử dụng, linh hoạt và khả năng tối ưu quy trình gán nhãn. Tuy nhiên, một số người dùng ghi nhận thách thức trong quản lý dự án gán nhãn quy mô lớn, đảm bảo chất lượng nhất quán qua các nhãn giả và xử lý dữ liệu phức tạp hoặc mơ hồ. Tổng thể, gán nhãn dữ liệu được công nhận là một nhiệm vụ quan trọng nhưng thường tốn nhiều thời gian và tài nguyên trong phát triển AI.
Ai phù hợp hơn để sử dụng Data Labeling?
Người dùng tải lên một bộ sưu tập hình ảnh sản phẩm và gán nhãn liên quan, như 'điện tử', 'quần áo', hoặc 'đồ gia dụng', cho mỗi hình ảnh để hệ thống đề xuất thương mại điện tử.
Người dùng gắn nhãn bài đăng trên mạng xã hội với các nhãn tâm trạng, như 'tích cực', 'tiêu cực', hoặc 'trung lập', để huấn luyện mô hình phân tích tâm trạng.
Người dùng chú thích hình ảnh y khoa với các nhãn chỉ ra sự có mặt hoặc vắng mặt của các điều kiện cụ thể hoặc bất thường.
Data Labeling hoạt động như thế nào?
Để thực hiện việc gán nhãn dữ liệu, hãy tuân theo các bước sau: 1. Xác định kế hoạch gán nhãn và hướng dẫn dựa trên nhiệm vụ và yêu cầu AI cụ thể. 2. Chọn một mẫu đại diện của dữ liệu để gán nhãn. 3. Chọn một công cụ hoặc nền tảng gán nhãn dữ liệu phù hợp với nhu cầu của bạn, chẳng hạn như Amazon SageMaker Ground Truth, LabelBox hoặc Supervisely. 4. Tuyển dụng và huấn luyện các nhãn giả người để gán nhãn dữ liệu một cách chính xác và nhất quán. 5. Thực hiện các biện pháp kiểm soát chất lượng để đảm bảo độ chính xác và đáng tin cậy của dữ liệu đã được gán nhãn. 6. Vòng lặp và tinh chỉnh quy trình gán nhãn khi cần dựa trên hiệu suất mô hình và phản hồi.
Ưu điểm của Data Labeling
Cho phép máy hiểu và học từ dữ liệu thô
Cải thiện độ chính xác và hiệu suất của các mô hình AI
Cho phép tạo ra các bộ dữ liệu đào tạo chất lượng cao
Hỗ trợ phát triển các ứng dụng AI cụ thể cho một lĩnh vực nhất định
Tiết kiệm thời gian và công sức trong xử lý và phân tích dữ liệu thủ công
Câu hỏi thường gặp về Data Labeling
- Gán nhãn dữ liệu là gì?
- Tại sao gán nhãn dữ liệu quan trọng đối với AI?
- Có những loại gán nhãn dữ liệu phổ biến nào?
- Cần gán nhãn bao nhiêu dữ liệu cho AI?
- Gán nhãn dữ liệu có thể tự động hóa được không?
- Có những phương pháp hay nhất nào cho việc gán nhãn dữ liệu?
Đặc sắc*
58.0K
24.68% 57
Tạo chatbot tùy chỉnh với Wonderchat, tăng tốc độ phản hồi khách hàng lên đến 100% và giảm công việc.
--
100.00% 2
Dadan AI Assist là một bộ công cụ AI được thiết kế để nâng cao sản xuất video bằng cách đơn giản hóa quy trình tạo và tối ưu hóa.
448.6K
24.29% 34
RushChat.ai cung cấp dịch vụ Chatbot AI không bị kiểm duyệt, cho phép người dùng tham gia vào các cuộc trao đổi thẳng thắn, không kiềm chế với các nhân vật AI mà họ chọn, trong khuôn khổ bác bỏ tất cả các hình thức kiểm duyệt.
97.3K
74.38% 12
Nền tảng Chatbot AI NSFW hàng đầu với trải nghiệm tương tác không bị hạn chế
--
80.83% 10
NSFWChatAI.ai là một trang web chatbot bạn gái ảo AI nơi bạn có thể trò chuyện với bạn gái ảo của mình mà không bị hạn chế.
18.2K
50.42% 11
DressPlay là một ứng dụng Thay đổi trang phục AI sáng tạo dành cho người dùng thích khám phá các phong cách khác nhau và cho các doanh nghiệp thương mại điện tử.
359.8K
20.59% 16
Nền tảng AI NSFW tất cả trong một với các bạn gái AI, trình tạo hình ảnh không bị kiểm duyệt, và đổi mặt không bị kiểm duyệt cho cả hình ảnh và video.
--
100.00% 1
RemoteSpace là một nền tảng sáng tạo được thiết kế để chuyển đổi bất kỳ công cụ trực tuyến nào thành một không gian cộng tác an toàn. Nó cho phép người dùng quản lý nhiều tài khoản, mời đồng đội và thiết lập quyền truy cập mà không cần chia sẻ mật khẩu. RemoteSpace có các tính năng cộng tác dự án liền mạch và khả năng giao tiếp trong thời gian thực, cho phép truy cập đồng thời vào nhiều tài khoản mà không cần thiết bị bổ sung, do đó nâng cao năng suất. Nền tảng này ưu tiên quyền riêng tư của người dùng và bảo mật dữ liệu, áp dụng các biện pháp mạnh mẽ như chẩn đoán AI và kiến trúc zero-trust để đảm bảo rằng các hoạt động được cách ly khỏi thông tin cá nhân. Trải nghiệm tương lai của làm việc nhóm với RemoteSpace, nơi mà sự cộng tác không có biên giới.
18.7K
54.17% 16
Nền tảng tư vấn dựa trên AI cung cấp những hiểu biết cấp cao từ những câu hỏi đơn giản.
11.7K
29.34% 3
Trợ lý y khoa được trang bị bởi AI cho việc ghi lại cuộc gặp gỡ với bệnh nhân trong thời gian thực.
18.4K
83.93% 7
Giúp dễ dàng truy cập cơ hội làm việc từ xa và biến đổi trải nghiệm làm việc từ xa của bạn!