Scale AI的核心功能包括高质量的训练数据，经验丰富的专家团队进行数据标记和注释，用户友好的平台界面，以及可伸缩性，以满足各种人工智能应用的需求。
2025年最好的16个Data Labeling工具
https://peoplefor.ai/, Innovatiana, Label Studio, BasicAI, Scale AI, Dioptra, LayerNext, cloudfactory.com, Surge AI, Unitlab 是最好的付费/免费 Data Labeling tools.
AD
AD
AD
End
什么是Data Labeling?
数据标记是识别和为原始数据（如文本、图像或视频）分配有意义的标签或标记的过程。这是为机器学习和人工智能应用准备数据的关键步骤，因为标记数据用于训练和验证AI模型。数据标记有助于机器以对特定任务有用的方式理解和解释数据，如图像分类、情感分析或目标检测。
最好的前10个AI Data Labeling工具有哪些?
核心功能
|
价格
|
如何使用
| |
|---|---|---|---|
Scale AI | 要使用Scale AI，公司可以访问他们的平台，并上传数据以由专家团队进行标记和注释。该平台提供用户友好的界面，以简化数据标记过程。 | ||
Label Studio | 适用于所有数据类型的灵活数据标注 | 要使用Label Studio，可以按照以下步骤操作： 1. 通过pip、brew或从GitHub克隆仓库安装Label Studio软件包。 2. 使用安装的软件包或Docker启动Label Studio。 3. 将数据导入Label Studio。 4. 选择数据类型（图像、音频、文本、时间序列、多域或视频）并选择特定的标注任务（例如图像分类、对象检测、音频转录）。 5. 使用可自定义标签和模板标注数据。 6. 通过Webhooks、Python SDK或API连接到您的ML / AI管道，并进行身份验证、项目管理和模型预测。 7. 在数据管理器中使用高级过滤器浏览和管理数据集。 8. 支持Label Studio平台中的多个项目、用例和用户。 | |
Surge AI | 全球数据标注平台 | 要使用Surge AI，只需登录网站并访问平台。然后，您可以创建标注项目，设置标注说明，并管理标注人力资源。 | |
BasicAI | 各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AI驱动的数据标记平台BasicAI Cloud。该平台提供自动标注、目标追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确保质量保证。 | |
Innovatiana | 计算机视觉和自然语言处理模型的数据标注 | 联系我们外包您的AI模型的数据标注任务。 | |
PromptLoop | 基于AI的文本分析和标注 | 要使用PromptLoop，只需安装插件并将其集成到您的电子表格软件中。然后，您可以直接在电子表格中访问AI模型，执行智能标记、标注、分析、网络研究和内容质量分析等任务。它还允许您训练和利用特定于您数据需求的自定义AI模型。PromptLoop提供用户友好界面，使任何人都能从复杂信息中提取有价值的见解。 | |
Lettria | 文本收集与管理 | 要使用Lettria，您可以在平台上注册一个免费账户。登录后，您可以访问Lettria的各种自然语言处理功能，如文本收集和管理、文本清洗、文本标注、字典管理、分类管理和本体管理。您还可以使用Lettria的自动训练工具AutoLettria对自然语言处理模型进行训练和评估。Lettria平台设计的用户友好且不需要任何编程知识。只需按照直观的界面并利用可用的功能来处理和分析您的文本数据。 | |
Unitlab | 基于人工智能的数据标注平台 | 产品 | 要使用Unitlab，请按照以下步骤进行： 1. 在Unitlab网站上注册。 2. 将原始数据上传到平台上。 3. 与人工标注员合作生成准确的标签。 4. 使用AI助手审核和优化标注数据。 5. 使用标注数据训练您的机器学习模型。 |
https://peoplefor.ai/ | 经验丰富的标注员 | 要使用People for AI的数据标注服务，您需要通过他们的网站或通过电子邮件与他们联系。他们将为您分配一个项目经理，该经理将与您合作，了解您的项目需求并定义数据标注策略。一旦策略确定，他们的专家标注员将使用他们的专业工具对您的数据集进行标注。在整个项目过程中，他们将定期与您沟通并提供进展更新，以确保您对结果满意。 | |
cloudfactory.com | 原始图像和视频的注释 | 要使用Hasty，只需将原始图像或视频上传到平台即可。Hasty的注释解决方案允许您对这些文件进行注释，然后使用这些注释来训练AI模型。该平台还提供了自动注释、基于AI的质量控制、模型构建以及在您自己的环境中导出和部署模型的能力。 |
Data Labeling 的核心功能
使用相关标签或标记对数据进行标注
将数据分类为预定义类别
在数据中识别关键特征、对象或实体
为文本数据分配情感或意图
将图像或视频分割成不同区域或对象
Data Labeling 可以做什么？
在医疗保健领域，数据标记用于注释医学图像，如X光或核磁共振图像，以训练AI模型进行疾病诊断和治疗规划。
在自动驾驶车辆中，数据标记用于标注视频片段和传感器数据，以训练AI模型进行目标检测、车道跟踪和导航。
在电子商务中，数据标记用于标记产品图像和评论，以提高搜索相关性、推荐系统和个性化。
在客户服务中，数据标记用于根据主题、情感或紧急程度对客户查询和反馈进行分类和路由。
Data Labeling Review
数据标记平台和服务通常收到用户的积极评价，称赞其易用性、灵活性和简化标记过程的能力。然而，一些用户注意到在管理大规模标记项目、确保标注者质量的一致性，以及处理复杂或模糊数据方面存在一些挑战。总体而言，数据标记被认为是AI开发中至关重要但常常耗时和资源密集的任务。
谁比较适合使用 Data Labeling?
用户上传一组产品图像，并为电子商务推荐系统的每个图像分配相关标签，如'电子产品'、'服装'或'家居用品'。
用户标记社交媒体帖子的情感标签，如'积极'、'消极'或'中性'，以训练情感分析模型。
用户为医学图像注释标签，指示特定条件或异常的存在或缺失。
Data Labeling 是如何工作的?
要实施数据标记，按照以下步骤操作： 1. 根据特定的AI任务和需求定义标记方案和准则。 2. 选择一部分代表性数据进行标记。 3. 选择适合您需求的数据标记工具或平台，如Amazon SageMaker Ground Truth、LabelBox或Supervisely。 4. 招募和培训人类标注员准确和一致地标记数据。 5. 进行质量控制措施，确保标记数据的准确性和可靠性。 6. 根据模型性能和反馈需要迭代和完善标记过程。
Data Labeling 的优势
使机器能够理解和学习原始数据
提高AI模型的准确性和性能
创建高质量的训练数据集
便于开发领域特定的AI应用程序
节省手动数据处理和分析的时间和精力
关于 Data Labeling 的常见问题
- 什么是数据标记？
- 数据标记对AI为什么重要？
- 数据标记的常见类型有哪些？
- 为AI需要标记多少数据？
- 数据标记是否可以自动化？
- 数据标记的最佳实践有哪些？
精选*
--
40.81% 3
轻松访问 Google Sheets™ 中的 50 多个 AI 模型。保存并重复使用提示。使用 Perplexity 在线模型和 Groq 快速 API。