Las mejores herramientas 14 etiquetado de datos - 2025
Unitlab ,SymbiotAI ,Surge AI ,Scale AI ,PromptLoop ,https://peoplefor.ai/ ,Lobe ,Dioptra ,Lettria ,LayerNext , son las mejores herramientas pagadas/de pago gratuito etiquetado de datos.
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Resumen: PromptLoop es una herramienta de IA versátil para el procesamiento de datos e investigación web en Google Sheets y Excel.
People for AI ofrece servicios de etiquetado de datos de alta calidad utilizando etiquetadores experimentados y herramientas avanzadas.
Label Studio: herramienta de código abierto para etiquetar datos en varios modelos.
Aumente las ventas y la satisfacción del cliente al proporcionar asistentes de IA a los clientes.
Annotab Studio es una herramienta basada en la web para etiquetar y anotar datos, específicamente imágenes.
El etiquetado de datos es el proceso de identificar y asignar etiquetas o tags significativos a datos crudos, como texto, imágenes o videos. Es un paso crucial en la preparación de datos para aplicaciones de aprendizaje automático e inteligencia artificial, ya que los datos etiquetados se utilizan para entrenar y validar modelos de IA. El etiquetado de datos ayuda a las máquinas a comprender e interpretar los datos de una manera útil para tareas específicas, como clasificación de imágenes, análisis de sentimientos o detección de objetos.
etiquetado de datos ya cuenta con más de 14 herramientas de IA.
etiquetado de datos ya ofrece más de 604K visitas mensuales al usuario.
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Características principales | Precio | Cómo usar | |
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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. |
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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. |
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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. |
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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. |
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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. |
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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. |
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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. |
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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. |
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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. |
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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. |
Un usuario carga una colección de imágenes de productos y asigna etiquetas relevantes, como 'electrónica', 'ropa' o 'artículos para el hogar', a cada imagen para un sistema de recomendación de comercio electrónico.
Un usuario etiqueta publicaciones en redes sociales con etiquetas de sentimiento, como 'positivo', 'negativo' o 'neutral', para entrenar un modelo de análisis de sentimientos.
Un usuario anota imágenes médicas con etiquetas que indican la presencia o ausencia de condiciones o anomalías específicas.
Un usuario carga una colección de imágenes de productos y asigna etiquetas relevantes, como 'electrónica', 'ropa' o 'artículos para el hogar', a cada imagen para un sistema de recomendación de comercio electrónico.. Un usuario etiqueta publicaciones en redes sociales con etiquetas de sentimiento, como 'positivo', 'negativo' o 'neutral', para entrenar un modelo de análisis de sentimientos.. Un usuario anota imágenes médicas con etiquetas que indican la presencia o ausencia de condiciones o anomalías específicas.
{/if]Permite a las máquinas comprender y aprender a partir de datos crudos
Mejora la precisión y el rendimiento de los modelos de IA
Permite la creación de conjuntos de datos de entrenamiento de alta calidad
Facilita el desarrollo de aplicaciones de IA específicas de dominio
Ahorra tiempo y esfuerzo en el procesamiento y análisis manual de datos