Die Besten 14 Datenetikettierung KI-Tools & Webseiten - Gneo.AI

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Datenetikettierung Einblicke

Was sind die Top 10 AI-Tools für Datenetikettierung?

	Kernfunktionen	Preis	Anleitung
Annotab Studio	Annotab Studio ist ein webbasiertes Tool zur Beschriftung und Annotation von Daten, insbesondere von Bildern.		Um Annotab Studio zu nutzen, melden Sie sich einfach für die Beta-Version an und nutzen Sie dessen Funktionen. Laden Sie Ihre Daten hoch und erstellen Sie mühelos Annotationen, indem Sie Objekte in den Bildern beschriften. Sie können den Fortschritt Ihrer Annotationen verfolgen, Ihre Datensätze versionieren und Ihren eigenen Workflow entwerfen oder einen aus der bereitgestellten Bibliothek wählen.
BasicAI	BasicAI bietet KI-gesteuerte Trainingsdatenlösungen, einschließlich Datenkennzeichnungsdienste und einer Datenkennzeichnungsplattform, um KI- und maschinelle Lernmodelle zu verbessern.		Um BasicAI zu nutzen, können Sie ihre Datenkennzeichnungsdienste nutzen oder ihre KI-gesteuerte Datenkennzeichnungsplattform namens BasicAI Cloud verwenden. Die Plattform bietet Funktionen wie Auto-Kennzeichnung, Objektverfolgung und skalierbares Label-Management. Sie können mit Ihrem Team zusammenarbeiten, Workflows verwalten und die Qualitätssicherung mit BasicAI Cloud gewährleisten.
ConnectGPT	Steigern Sie den Umsatz und die Kundenzufriedenheit, indem Sie KI-Assistenten für Kunden bereitstellen.		Um ConnectGPT zu verwenden, treten Sie einfach der Warteliste bei und erhalten Sie rund um die Uhr Support für Ihre Kunden. Sie können ConnectGPT in Ihre Website integrieren, indem Sie Ihre eigenen API-Schlüssel verwenden und aus einer Vielzahl von KI-Modellen von OpenAI, Google und Meta auswählen. Legen Sie die Persönlichkeit und Absicht für Ihren Chatbot fest, trainieren Sie ihn anhand Ihrer Website-Daten oder Ihrer eigenen Konversationen und passen Sie die Benutzeroberfläche nach Ihren Wünschen an. Profitieren Sie von White Labeling, mehreren Bots und API-Aufrufzugriff im Basic Plan, womit sich ConnectGPT von der Konkurrenz abhebt.
Label Studio	Label Studio: Open-Source-Tool zur Beschriftung von Daten in verschiedenen Modellen.		Um Label Studio zu verwenden, können Sie folgende Schritte befolgen: 1. Installieren Sie das Label Studio-Paket über pip, brew oder klonen Sie das Repository von GitHub. 2. Starten Sie Label Studio mit dem installierten Paket oder Docker. 3. Importieren Sie Ihre Daten in Label Studio. 4. Wählen Sie den Datentyp (Bilder, Audio, Text, Zeitreihen, Multidomäne oder Video) und wählen Sie die spezifische Beschriftungsaufgabe (z. B. Bildklassifizierung, Objekterkennung, Audio-Transkription). 5. Beginnen Sie mit der Beschriftung Ihrer Daten unter Verwendung anpassbarer Tags und Vorlagen. 6. Verbinden Sie sich mit Ihrer ML/AI-Pipeline und verwenden Sie Webhooks, das Python SDK oder die API zur Authentifizierung, Projektverwaltung und Modellvorhersage. 7. Daten in der Datensatzverwaltung mit erweiterten Filtern erkunden und verwalten. 8. Unterstützung mehrerer Projekte, Anwendungsfälle und Benutzer innerhalb der Label Studio-Plattform.
LayerNext	LayerNext ist eine AI-Datenverwaltungsplattform für Computer-Vision-Daten.		Um LayerNext zu verwenden, melden Sie sich an und erstellen Sie ein Konto. Sie können dann alle Ihre KI-Daten an einem Ort mit der DataLake-Funktion erkunden und visualisieren. Das Annotation Studio ermöglicht Ihnen die Beschriftung von Bild- und Videodaten im großen Maßstab, während der Dataset Manager Ihnen bei der Verwaltung von Trainingsdatensätzen mit Versionskontrolle hilft. LayerNext kann nahtlos in jede Computer-Vision-Anwendung oder -Infrastruktur über sein SDK und API integriert werden. Darüber hinaus können Sie Computer-Vision-Pipelines automatisieren und die Produktivität mit speziellen Datentools und automatisierten Workflows optimieren.
Lettria	"Lettria ist eine No-Code-AI-Plattform, die Benutzern hilft, Textdaten effektiv zu strukturieren und zu analysieren."		Um Lettria zu verwenden, können Sie zunächst ein kostenloses Konto auf der Plattform erstellen. Sobald Sie angemeldet sind, können Sie auf verschiedene NLP-Funktionen von Lettria zugreifen, wie z.B. Textsammlung und -verwaltung, Textbereinigung, Textbeschriftung, Wörterbuchverwaltung, Taxonomieverwaltung und Ontologieverwaltung. Sie können auch NLP-Modelle mit Lettrias AutoLettria-Tool trainieren und bewerten. Lettrias Plattform ist benutzerfreundlich gestaltet und erfordert keine Programmierkenntnisse. Folgen Sie einfach der intuitiven Benutzeroberfläche und nutzen Sie die verfügbaren Funktionen, um Ihre Textdaten zu verarbeiten und zu analysieren.
Dioptra	Dioptra ist eine Open Source-Plattform für die Datenkuratierung und -verwaltung im Bereich Computer Vision und NLP.		1. Kuratieren Sie die wertvollsten nicht gekennzeichneten Daten, um die Abdeckung und Leistung des Domänenmodells zu verbessern. 2. Registrieren Sie Ihre Metadaten bei Dioptra, um sicherzustellen, dass Ihre Daten bei Ihnen bleiben. 3. Diagnostizieren Sie modellbasierte Ausfallmodi und Regressionen mithilfe des datenzentrierten Toolkits von Dioptra. 4. Verwenden Sie aktive Lernminderer, um die wertvollsten nicht gekennzeichneten Daten auszuwählen. 5. Integrieren Sie Dioptra mithilfe der APIs mit Ihrer Labeling- und Neulabeling-Stapel.
Lobe	"Lobe ist eine benutzerfreundliche App zum Trainieren und Integrieren benutzerdefinierter Machine Learning-Modelle."		Um Lobe zu verwenden, laden Sie einfach die App auf Ihren Mac oder Windows-Computer herunter. Sammeln und beschriften Sie Ihre Bilder oder Daten, um einen Machine Learning-Datensatz zu erstellen. Lobe trainiert Ihr Modell automatisch basierend auf den beschrifteten Beispielen. Sie können dann Ihr trainiertes Modell mit Ihrer Webcam oder Bildern verwenden, seine Vorhersagen verbessern und es schließlich für die Bereitstellung in Ihrer App exportieren.
https://peoplefor.ai/	People for AI bietet hochwertige Data-Labeling-Services mit erfahrenen Labelern und fortschrittlichen Tools an.		Um die Data-Labeling-Services von People for AI zu nutzen, müssen Sie sie über ihre Webseite kontaktieren oder ihnen eine E-Mail senden. Sie werden Ihnen einen Projektmanager zuweisen, der mit Ihnen zusammenarbeitet, um Ihre Projektanforderungen zu verstehen und die Data-Labeling-Strategie festzulegen. Sobald die Strategie abgeschlossen ist, beginnen ihre erfahrenen Labeler damit, Ihren Datensatz mit ihren spezialisierten Tools zu labeln. Während des Projekts bieten sie regelmäßige Kommunikation und Fortschrittsupdates, um Ihre Zufriedenheit mit den Ergebnissen sicherzustellen.
PromptLoop	Zusammenfassung: PromptLoop ist ein vielseitiges KI-Tool für die Datenverarbeitung und Webrecherche in Google Sheets und Excel.		Um PromptLoop zu verwenden, installieren Sie einfach das Plug-In und integrieren es in Ihre Tabellenkalkulationssoftware. Sie können dann direkt in Ihren Tabellenkalkulationen auf die KI-Modelle zugreifen, um Aufgaben wie intelligentes Tagging, Labeling, Analyse, Webrecherchen und Inhaltsqualitätsanalyse durchzuführen. Es ermöglicht Ihnen auch das Trainieren und Nutzen von benutzerdefinierten KI-Modellen, die speziell auf Ihre Datenanforderungen zugeschnitten sind. PromptLoop bietet eine benutzerfreundliche Benutzeroberfläche, die es jedem ermöglicht, wertvolle Erkenntnisse aus komplexen Informationen zu extrahieren.

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Häufig gestellte Fragen zu Datenetikettierung

Was ist Data-Labeling?: Data-Labeling ist der Prozess, durch den sinnvolle Labels oder Tags zu Rohdaten hinzugefügt werden, um sie für maschinelles Lernen und KI-Anwendungen verständlich und nutzbar zu machen.

Warum ist Data-Labeling für KI wichtig?: Data-Labeling ist für KI essenziell, da es die erforderlichen Trainingsdaten für maschinelle Lernmodelle bereitstellt, um genaue Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.

Welche sind einige häufige Arten von Data-Labeling?: Zu den häufigen Arten von Data-Labeling gehören Bildklassifizierung, Objekterkennung, semantische Segmentierung, Textkategorisierung, Sentimentanalyse und Entitätserkennung.

Wie viele Daten müssen für KI gelabelt werden?: Die Menge an gelabelten Daten, die benötigt wird, hängt von der Komplexität der KI-Aufgabe und dem gewünschten Leistungsniveau ab. Im Allgemeinen benötigen komplexere Aufgaben und höhere Genauigkeitsanforderungen größere gelabelte Datensätze.

Kann Data-Labeling automatisiert werden?: Während einige Data-Labeling-Aufgaben teilweise automatisiert werden können, indem Techniken wie Vor-Labeling oder Active Learning eingesetzt werden, ist menschliche Eingabe immer noch für Qualitätskontrolle und die Behandlung von Randfällen erforderlich.

Was sind einige Best Practices für Data-Labeling?: Best Practices für Data-Labeling umfassen das Festlegen klarer Labeling-Richtlinien, die Sicherstellung von Datenvielfalt und Repräsentativität, die Implementierung von Qualitätskontrollmaßnahmen und die Verwendung standardisierter Labeling-Formate und -Tools.