Las Mejores 14 etiquetado de datos Herramientas y Sitios AI - Gneo.AI

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¿Cuáles son las 10 mejores herramientas de IA para etiquetado de datos?

	Características principales	Precio	Cómo usar
Annotab Studio	Annotab Studio es una herramienta basada en la web para etiquetar y anotar datos, específicamente imágenes.		Para utilizar Annotab Studio, simplemente regístrese para la versión beta y comience a aprovechar sus características. Cargue sus datos y cree fácilmente anotaciones etiquetando objetos en las imágenes. Puede hacer un seguimiento de su progreso de anotación, controlar las versiones de su conjunto de datos y diseñar su propio flujo de trabajo o elegir uno de la biblioteca proporcionada.
BasicAI	BasicAI proporciona soluciones de datos de entrenamiento impulsadas por IA, que incluyen servicios de anotación de datos y una plataforma de etiquetado de datos, para mejorar los modelos de IA y aprendizaje automático.		Para utilizar BasicAI, puedes aprovechar sus servicios de anotación de datos o utilizar su plataforma de etiquetado de datos impulsada por IA, llamada BasicAI Cloud. La plataforma ofrece funciones como auto-anotación, seguimiento de objetos y gestión de etiquetas escalable. Puedes colaborar con tu equipo, gestionar flujos de trabajo y garantizar la calidad utilizando BasicAI Cloud.
ConnectGPT	Aumente las ventas y la satisfacción del cliente al proporcionar asistentes de IA a los clientes.		Para usar ConnectGPT, simplemente únase a la lista de espera y reciba soporte 24x7 para sus clientes. Puede integrar ConnectGPT en su sitio web utilizando sus propias claves de API y eligiendo entre una variedad de modelos de IA de OpenAI, Google y Meta. Establezca la personalidad y la intención de su chatbot, entrénelo con los datos de su sitio web o sus propias conversaciones y personalice la interfaz de usuario según sus preferencias. Obtenga los beneficios de la marca blanca, múltiples bots y acceso a llamadas de API en el plan básico, lo que distingue a ConnectGPT de sus competidores.
Label Studio	Label Studio: herramienta de código abierto para etiquetar datos en varios modelos.		Para usar Label Studio, puedes seguir estos pasos: 1. Instala el paquete Label Studio a través de pip, brew, o clona el repositorio de GitHub. 2. Inicia Label Studio usando el paquete instalado o Docker. 3. Importa tus datos en Label Studio. 4. Elige el tipo de datos (imágenes, audio, texto, series de tiempo, multi-dominio o video) y selecciona la tarea de etiquetado específica (por ejemplo, clasificación de imágenes, detección de objetos, transcripción de audio). 5. Empieza a etiquetar tus datos usando etiquetas y plantillas personalizables. 6. Conéctate a tu tubería de ML/AI y usa webhooks, Python SDK o API para la autenticación, gestión de proyectos y predicciones de modelos. 7. Explora y gestiona tu conjunto de datos en el Administrador de Datos con filtros avanzados. 8. Admite múltiples proyectos, casos de uso y usuarios dentro de la plataforma de Label Studio.
LayerNext	LayerNext es una plataforma de gestión de datos de IA para datos de visión por computadora.		Para utilizar LayerNext, comienza registrándote y creando una cuenta. Luego puedes explorar y visualizar todos tus datos de IA en un solo lugar utilizando la función DataLake. El Annotation Studio te permite etiquetar datos de imágenes y videos a gran escala, mientras que el Dataset Manager te ayuda a gestionar conjuntos de datos de entrenamiento con control de versiones. LayerNext se puede integrar sin problemas con cualquier aplicación o infraestructura de visión por computadora a través de su SDK y API. Además, puedes automatizar flujos de trabajo de visión por computadora y optimizar la productividad a través de herramientas de datos específicas y flujos de trabajo automatizados.
Lettria	"Lettria es una plataforma de IA sin código que ayuda a los usuarios a estructurar y analizar de manera efectiva datos textuales."		Para usar Lettria, puede comenzar registrándose para obtener una cuenta gratuita en la plataforma. Una vez conectado, puede acceder a las diversas funciones de NLP de Lettria, como la recolección y gestión de texto, la limpieza de texto, la etiquetación de texto, la gestión de diccionarios, la gestión de taxonomías y la gestión de ontologías. También puede entrenar y evaluar modelos de NLP utilizando la herramienta AutoLettria de Lettria. La plataforma de Lettria está diseñada para ser fácil de usar y no requiere ningún conocimiento de programación. Simplemente siga la interfaz intuitiva y utilice las funciones disponibles para procesar y analizar sus datos de texto.
Dioptra	Dioptra es una plataforma de código abierto para la curación y gestión de datos en visión por computadora y PLN.		1. Cura los datos no etiquetados más valiosos para mejorar la cobertura del dominio y el rendimiento del modelo. 2. Registra tus metadatos en Dioptra para asegurarte de que tus datos estén contigo. 3. Diagnostica modos de falla y regresiones del modelo utilizando el conjunto de herramientas centrado en los datos de Dioptra. 4. Utiliza mineros de aprendizaje activo para muestrear los datos no etiquetados más valiosos. 5. Intégrate con tu pila de etiquetado y entrenamiento utilizando las APIs de Dioptra.
Lobe	"Lobe es una aplicación fácil de usar para entrenar e integrar modelos de aprendizaje automático personalizados."		Para usar Lobe, simplemente descargue la aplicación en su computadora Mac o Windows. Recolecte y etiquete sus imágenes o datos para crear un conjunto de datos de aprendizaje automático. Lobe entrena automáticamente su modelo basado en los ejemplos etiquetados. Luego puede usar su modelo entrenado con su cámara web o imágenes, mejorar sus predicciones y finalmente exportarlo a su aplicación para implementarlo.
https://peoplefor.ai/	People for AI ofrece servicios de etiquetado de datos de alta calidad utilizando etiquetadores experimentados y herramientas avanzadas.		Para utilizar los servicios de etiquetado de datos de People for AI, es necesario contactar con ellos a través de su sitio web o enviando un correo electrónico. Le asignarán un gerente de proyecto que trabajará con usted para entender los requisitos del proyecto y definir la estrategia de etiquetado de datos. Una vez que la estrategia esté finalizada, sus etiquetadores expertos comenzarán a etiquetar su conjunto de datos utilizando sus herramientas especializadas. A lo largo del proyecto, ofrecen comunicación regular y actualizaciones de progreso para garantizar su satisfacción con los resultados.
PromptLoop	Resumen: PromptLoop es una herramienta de IA versátil para el procesamiento de datos e investigación web en Google Sheets y Excel.		Para utilizar PromptLoop, simplemente instale el complemento e intégrelo en su software de hojas de cálculo. Luego puede acceder a los modelos de IA directamente dentro de sus hojas de cálculo para realizar tareas como etiquetado, análisis inteligente, investigación en la web y análisis de calidad de contenido. También le permite entrenar y utilizar modelos de IA personalizados específicos para sus necesidades de datos. PromptLoop ofrece una interfaz fácil de usar que facilita a cualquier persona extraer información valiosa de información compleja.

Sitios web de IA más recientes etiquetado de datos

Unitlab
Unitlab proporciona gestión y etiquetado de datos impulsado por IA para tareas de visión por computadora.

Generador de Descripción de Producto de IA Gestión del flujo de trabajo de IA
SymbiotAI
Plataforma de colaboración para personas y modelos de IA.

Generador de Contenido de IA Chatbot AI
Surge AI
Construye conjuntos de datos poderosos con la plataforma global de etiquetado de datos de Surge AI.

Modelos de Lenguaje Grande (MLG)

Preguntas frecuentes sobre etiquetado de datos

¿Qué es el etiquetado de datos?: El etiquetado de datos es el proceso de agregar etiquetas o tags significativos a datos crudos para que sean comprensibles y utilizables para aplicaciones de aprendizaje automático e IA.

¿Por qué es importante el etiquetado de datos para la IA?: El etiquetado de datos es esencial para la IA porque proporciona los datos de entrenamiento necesarios para que los modelos de aprendizaje automático aprendan y realicen predicciones o decisiones precisas.

¿Cuáles son algunos tipos comunes de etiquetado de datos?: Los tipos comunes de etiquetado de datos incluyen clasificación de imágenes, detección de objetos, segmentación semántica, categorización de texto, análisis de sentimientos y reconocimiento de entidades.

¿Cuántos datos deben etiquetarse para la IA?: La cantidad de datos etiquetados requerida depende de la complejidad de la tarea de IA y del nivel de rendimiento deseado. Generalmente, las tareas más complejas y los requisitos de precisión más altos necesitan conjuntos de datos etiquetados más grandes.

¿Puede automatizarse el etiquetado de datos?: Si bien algunas tareas de etiquetado de datos pueden automatizarse parcialmente utilizando técnicas como el preetiquetado o el aprendizaje activo, la entrada humana sigue siendo necesaria para el control de calidad y para manejar casos límite.

¿Cuáles son algunas mejores prácticas para el etiquetado de datos?: Las mejores prácticas para el etiquetado de datos incluyen definir pautas claras de etiquetado, garantizar la diversidad y representatividad de los datos, implementar medidas de control de calidad y utilizar formatos y herramientas de etiquetado estandarizados.