Unitlab ,SymbiotAI ,Surge AI ,Scale AI ,PromptLoop ,https://peoplefor.ai/ ,Lobe ,Dioptra ,Lettria ,LayerNext , sont les meilleurs outils payants/free étiquetage des données.
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Résumé: PromptLoop est un outil d'IA polyvalent pour le traitement des données et la recherche sur le Web dans Google Sheets et Excel.
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People for AI propose des services d'annotation de données de haute qualité en utilisant des annotateurs expérimentés et des outils avancés.
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Label Studio : outil open source pour l'étiquetage de données dans différents modèles.
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Augmentez les ventes et la satisfaction des clients en fournissant des assistants AI aux clients.
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Annotab Studio est un outil en ligne pour étiqueter et annoter les données, en particulier les images.
L'étiquetage des données est le processus d'identification et d'attribution de libellés ou tags significatifs aux données brutes, telles que du texte, des images ou des vidéos. Il s'agit d'une étape cruciale dans la préparation des données pour les applications de machine learning et d'intelligence artificielle, car les données étiquetées sont utilisées pour entraîner et valider les modèles d'IA. L'étiquetage des données aide les machines à comprendre et interpréter les données d'une manière utile pour des tâches spécifiques, telles que la classification d'images, l'analyse de sentiment ou la détection d'objets.
étiquetage des données dispose déjà de plus de 14 outils AI.
étiquetage des données dépasse déjà 604K visites utilisateurs par mois.
étiquetage des données existe déjà au moins 0 outils AI ayant plus d'un million de visites mensuelles.
| Fonctionnalités principales | Prix | Comment utiliser | |
|---|---|---|---|
| Annotab Studio |
Annotab Studio est un outil en ligne pour étiqueter et annoter les données, en particulier les images. |
Pour utiliser Annotab Studio, inscrivez-vous simplement à la version bêta et commencez à exploiter ses fonctionnalités. Téléchargez vos données et créez facilement des annotations en étiquetant les objets dans les images. Vous pouvez suivre votre progression, gérer les versions de votre ensemble de données et concevoir votre propre flux de travail ou en choisir un dans la bibliothèque fournie. |
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| BasicAI |
BasicAI fournit des solutions de données d'entraînement pilotées par l'IA, y compris des services d'annotation de données et une plateforme d'étiquetage de données, pour améliorer les modèles d'IA et d'apprentissage automatique. |
Pour utiliser BasicAI, vous pouvez tirer parti de leurs services d'annotation de données ou utiliser leur plateforme d'étiquetage de données pilotée par l'IA, appelée BasicAI Cloud. La plateforme offre des fonctionnalités telles que l'auto-annotation, le suivi d'objets et la gestion évolutive des étiquettes. Vous pouvez collaborer avec votre équipe, gérer les flux de travail et garantir l'assurance qualité à l'aide de BasicAI Cloud. |
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| ConnectGPT |
Augmentez les ventes et la satisfaction des clients en fournissant des assistants AI aux clients. |
Pour utiliser ConnectGPT, rejoignez simplement la liste d'attente et recevez une assistance 24x7 pour vos clients. Vous pouvez intégrer ConnectGPT sur votre site web en utilisant vos propres clés d'API et en choisissant parmi une variété de modèles d'IA d'OpenAI, Google et Meta. Définissez la personnalité et l'intention de votre chatbot, entrainez-le avec les données de votre site web ou vos propres conversations, et personnalisez l'interface utilisateur selon vos préférences. Profitez des avantages de l'étiquetage blanc, des multiples bots et de l'accès aux appels d'API dans le plan de base, ce qui différencie ConnectGPT des concurrents. |
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| Label Studio |
Label Studio : outil open source pour l'étiquetage de données dans différents modèles. |
Pour utiliser Label Studio, vous pouvez suivre ces étapes : 1. Installez le package Label Studio via pip, brew ou clonez le dépôt à partir de GitHub. 2. Lancez Label Studio en utilisant le package installé ou Docker. 3. Importez vos données dans Label Studio. 4. Choisissez le type de données (images, audio, texte, séries temporelles, multi-domaines ou vidéo) et sélectionnez la tâche d'étiquetage spécifique (par exemple, classification d'images, détection d'objets, transcription audio). 5. Commencez à étiqueter vos données en utilisant des balises et des modèles personnalisables. 6. Connectez-vous à votre pipeline ML/IA et utilisez des webhooks, un SDK Python ou une API pour l'authentification, la gestion de projets et les prédictions de modèles. 7. Explorez et gérez votre ensemble de données dans le Data Manager avec des filtres avancés. 8. Prend en charge plusieurs projets, cas d'utilisation et utilisateurs au sein de la plateforme Label Studio. |
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| LayerNext |
LayerNext est une plateforme de gestion de données IA pour les données en vision par ordinateur. |
Pour utiliser LayerNext, commencez par vous inscrire et créer un compte. Vous pouvez ensuite explorer et visualiser toutes vos données IA en un seul endroit grâce à la fonction DataLake. Le Annotation Studio vous permet d'étiqueter des données d'images et de vidéos à grande échelle, tandis que le Dataset Manager vous aide à gérer les ensembles de données d'entraînement avec un contrôle de version. LayerNext peut être intégré de manière transparente à toute application ou infrastructure de vision par ordinateur grâce à son SDK et son API. De plus, vous pouvez automatiser les pipelines de vision par ordinateur et optimiser la productivité grâce à des outils de données spécifiques et à des flux de travail automatisés. |
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| Lettria |
"Lettria est une plateforme d'IA sans code qui aide les utilisateurs à structurer et analyser efficacement des données textuelles." |
Pour utiliser Lettria, vous pouvez commencer par vous inscrire gratuitement sur la plateforme. Une fois connecté, vous avez accès aux diverses fonctionnalités NLP de Lettria telles que la collecte et la gestion de texte, le nettoyage de texte, l'étiquetage de texte, la gestion de dictionnaire, la gestion de taxonomie et la gestion de l'ontologie. Vous pouvez également former et évaluer des modèles NLP en utilisant l'outil AutoLettria de Lettria. La plateforme de Lettria est conçue pour être conviviale et ne nécessite aucune connaissance en programmation. Il vous suffit de suivre l'interface intuitive et d'utiliser les fonctionnalités disponibles pour traiter et analyser vos données textuelles. |
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| Dioptra |
Dioptra est une plate-forme open source de curation et de gestion de données en vision par ordinateur et NLP. |
1. Curatez les données non étiquetées les plus précieuses pour améliorer la couverture du domaine et les performances du modèle. 2. Enregistrez vos métadonnées sur Dioptra pour garantir la sécurité et l'accessibilité de vos données. 3. Diagnostiquez les modes de défaillance et les régressions des modèles en utilisant l'ensemble d'outils centrés sur les données de Dioptra. 4. Utilisez des mineurs d'apprentissage actif pour échantillonner les données non étiquetées les plus précieuses. 5. Intégrez votre pile d'étiquetage et de réentrainement à l'aide des API de Dioptra. |
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| Lobe |
"Lobe est une application conviviale pour la formation et l'intégration de modèles d'apprentissage automatique personnalisés." |
Pour utiliser Lobe, il suffit de télécharger l'application sur votre ordinateur Mac ou Windows. Collectez et étiquetez vos images ou vos données pour créer un ensemble de données d'apprentissage automatique. Lobe entraîne automatiquement votre modèle en fonction des exemples étiquetés. Vous pouvez ensuite utiliser votre modèle entraîné avec votre webcam ou vos images, améliorer ses prédictions et enfin l'exporter vers votre application pour le déploiement. |
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| https://peoplefor.ai/ |
People for AI propose des services d'annotation de données de haute qualité en utilisant des annotateurs expérimentés et des outils avancés. |
Pour utiliser les services d'annotation de données de People for AI, vous devez les contacter via leur site web ou par e-mail. Ils vous attribueront un chef de projet qui travaillera avec vous pour comprendre les exigences de votre projet et définir la stratégie d'annotation des données. Une fois la stratégie finalisée, leurs annotateurs experts commenceront à annoter votre ensemble de données à l'aide de leurs outils spécialisés. Tout au long du projet, ils assurent une communication régulière et des mises à jour sur l'avancement pour garantir votre satisfaction avec les résultats. |
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| PromptLoop |
Résumé: PromptLoop est un outil d'IA polyvalent pour le traitement des données et la recherche sur le Web dans Google Sheets et Excel. |
Pour utiliser PromptLoop, il suffit d'installer le plug-in et de l'intégrer dans votre logiciel de feuille de calcul. Vous pouvez ensuite accéder directement aux modèles d'IA dans vos feuilles de calcul pour effectuer des tâches telles que l'étiquetage intelligent, l'analyse, la recherche sur le Web et l'analyse de la qualité du contenu. Il vous permet également de former et d'utiliser des modèles d'IA personnalisés spécifiques à vos besoins en matière de données. PromptLoop offre une interface conviviale qui facilite l'extraction d'informations précieuses à partir d'informations complexes. |
Unitlab offre une gestion des données et un étiquetage alimentés par l'IA pour les tâches de vision par ordinateur.
Plateforme de collaboration pour les gens et les modèles d'IA.
Créez des ensembles de données puissants avec la plateforme mondiale d'étiquetage de données de Surge AI.
Un utilisateur importe une collection d'images de produits et attribue des libellés pertinents, tels que 'électronique', 'vêtements' ou 'articles ménagers', à chaque image pour un système de recommandation de commerce électronique.
Un utilisateur étiquette les publications sur les réseaux sociaux avec des libellés de sentiment, tels que 'positif', 'négatif' ou 'neutre', pour entraîner un modèle d'analyse de sentiment.
Un utilisateur annote des images médicales avec des libellés indiquant la présence ou l'absence de conditions ou anomalies spécifiques.
Un utilisateur importe une collection d'images de produits et attribue des libellés pertinents, tels que 'électronique', 'vêtements' ou 'articles ménagers', à chaque image pour un système de recommandation de commerce électronique.. Un utilisateur étiquette les publications sur les réseaux sociaux avec des libellés de sentiment, tels que 'positif', 'négatif' ou 'neutre', pour entraîner un modèle d'analyse de sentiment.. Un utilisateur annote des images médicales avec des libellés indiquant la présence ou l'absence de conditions ou anomalies spécifiques.
{/if]Permet aux machines de comprendre et d'apprendre à partir des données brutes
Améliore l'exactitude et les performances des modèles d'IA
Permet la création de jeux de données d'entraînement de haute qualité
Facilite le développement d'applications d'IA spécifiques à un domaine
Économise du temps et des efforts dans le traitement et l'analyse manuelle des données
