最高の 14 データラベリング AI ツール & ウェブサイト - Gneo.AI

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データラベリングインサイト

データラベリングにおける上位10AIツールは何でしょうか

	核心機能	価格	使い方
Annotab Studio	アノティブスタジオは、特に画像のデータをラベリングとアノテーションするためのウェブベースのツールです。		アノティブスタジオを使用するには、ベータ版に登録して、提供されている機能を活用し始めます。データをアップロードし、画像のオブジェクトにラベルを付けて簡単にアノテーションを作成できます。アノテーションの進捗状況を追跡したり、データセットのバージョン管理を行ったり、独自のワークフローを設計したり、提供されているライブラリから選択したりすることができます。
BasicAI	BasicAIはデータ注釈サービスとデータラベリングプラットフォームを提供し、AIと機械学習モデルの精度を向上させます。		BasicAIを使用するには、データ注釈サービスを活用するか、BasicAI Cloudと呼ばれるAIパワードのデータラベリングプラットフォームを利用します。このプラットフォームには、自動注釈、オブジェクトトラッキング、拡張可能なラベル管理などの機能が提供されています。BasicAI Cloudを使用してチームと協力し、ワークフローを管理し、品質保証を確保することができます。
ConnectGPT	AIアシスタントを顧客に提供することで、売上と顧客満足度を向上させます。		ConnectGPTの利用方法は簡単です。ウェイトリストに参加して24時間365日のサポートを受けるだけです。APIキーを使用し、OpenAI、Google、MetaからさまざまなAIモデルを選択して、自社のウェブサイトにConnectGPTを統合します。チャットボットのパーソナリティや意図を設定し、ウェブサイトのデータや自社の対話データでトレーニングし、UIを好みにカスタマイズします。ConnectGPTの基本プランでは、ホワイトラベリング、複数のボット、APIコールアクセスなどのメリットを提供しており、競合他社とは一線を画しています。
Label Studio	ラベルスタジオは、さまざまなモデルでデータをラベリングするためのオープンソースのツールです。		ラベルスタジオの使用方法は次の通りです： 1. pip、brewを介してラベルスタジオパッケージをインストールするか、GitHubからリポジトリをクローンします。 2. インストールされたパッケージまたはDockerを使用してラベルスタジオを起動します。 3. データをラベルスタジオにインポートします。 4. データタイプ（画像、音声、テキスト、時系列、マルチドメイン、ビデオなど）を選択し、特定のラベリングタスク（例：画像分類、オブジェクト検出、音声転写など）を選択します。 5. カスタマイズ可能なタグとテンプレートを使用してデータをラベリングします。 6. ML / AIパイプラインに接続し、Webフック、Python SDK、または認証、プロジェクト管理、モデル予測のためのAPIを使用します。 7. 高度なフィルタを備えたデータマネージャでデータセットを探索および管理します。 8. ラベルスタジオプラットフォーム内の複数のプロジェクト、ユースケース、およびユーザをサポートします。
LayerNext	LayerNextはコンピュータビジョンデータのためのAIデータ管理プラットフォームです。		LayerNextを使用するには、まずサインアップしてアカウントを作成します。 DataLake機能を使用してAIデータを探索し、視覚化します。 Annotation Studioでは、大規模な画像およびビデオデータにラベルを付けることができます。 Dataset Managerはバージョン管理を使用してトレーニングデータセットを管理するのに役立ちます。 LayerNextは、SDKとAPIを介して任意のコンピュータビジョンアプリケーションまたはインフラストラクチャとシームレスに統合することができます。さらに、特別に設計されたデータツールと自動化ワークフローを使用して、コンピュータビジョンパイプラインを自動化し、生産性を最適化することができます。
Lettria	"レトリアは、テキストデータを効果的に構造化し、分析するためのノーコードAIプラットフォームです。"		レトリアを使用するには、まずプラットフォーム上で無料アカウントに登録することから始めることができます。ログインしたら、テキストの収集と管理、テキストのクリーニング、テキストのラベリング、辞書の管理、タクソノミーの管理、オントロジーの管理など、さまざまなNLP機能にアクセスできます。また、レトリアのAutoLettriaツールを使用してNLPモデルのトレーニングと評価も行えます。レトリアのプラットフォームは使いやすく、コーディングの知識は必要ありません。直感的なインターフェースに従って利用可能な機能を活用して、テキストデータを処理し分析します。
Dioptra	DioptraはコンピュータビジョンとNLPのためのデータキュレーションと管理のオープンソースプラットフォームです。		1. ドメインカバレッジとモデルのパフォーマンスを向上させるために、最も貴重な未ラベル化データをキュレーションします。 2. データがあなたのものであることを確保するために、メタデータをDioptraに登録します。 3. Dioptraのデータ中心のツールキットを使用して、モデルの故障モードと回帰を診断します。 4. アクティブラーニングマイナーを使用して、最も貴重な未ラベル化データをサンプリングします。 5. DioptraのAPIを使用して、ラベリングと再トレーニングスタックと統合します。
Lobe	「Lobeは、ユーザーフレンドリーなアプリで、カスタムの機械学習モデルのトレーニングと統合をサポートしています。」		Lobeを使用するには、MacまたはWindowsコンピュータにアプリをダウンロードするだけです。画像やデータを収集し、ラベル付けして機械学習のデータセットを作成します。Lobeはラベル付けされた例に基づいてモデルを自動的にトレーニングします。トレーニングされたモデルをウェブカメラや画像で使用し、予測を改善し、最終的にアプリケーションにエクスポートすることができます。
https://peoplefor.ai/	People for AIは、経験豊富なラベラーや先進的なツールを使った高品質なデータラベリングサービスを提供しています。		People for AIのデータラベリングサービスを利用するには、ウェブサイトまたはメールを通じて彼らに連絡する必要があります。彼らはプロジェクトマネージャーを割り当て、あなたのプロジェクトの要件を理解し、データラベリング戦略を定義するためにあなたと協力します。戦略が確定したら、彼らの専門ラベラーは専門ツールを使用してデータセットに注釈を付け始めます。プロジェクト全体では、結果に満足していただくために、定期的なコミュニケーションと進捗報告を提供します。
PromptLoop	概要：PromptLoopはGoogle SheetsやExcelでのデータ処理とウェブリサーチのための汎用性のあるAIツールです。		PromptLoopを使用するには、プラグインをインストールし、スプレッドシートソフトウェアに統合します。その後、スプレッドシート内でAIモデルに直接アクセスし、インテリジェントなタグ付け、ラベリング、分析、ウェブリサーチ、コンテンツ品質分析などのタスクを実行することができます。また、データのニーズに合わせてカスタムAIモデルをトレーニングして利用することも可能です。PromptLoopは使いやすいインターフェースを提供し、誰でも複雑な情報から有益な洞察を抽出することが容易です。

最新のデータラベリング AIウェブサイト

Unitlab
Unitlabは、コンピュータビジョンのタスクのためのAIパワードのデータ管理とラベリングを提供します。

AI製品説明生成ツール AI ワークフローの管理
SymbiotAI
人々とAIモデルのための共同プラットフォーム。

AIコンテンツ生成器 AI チャットボット
Surge AI
Surge AIのグローバルなデータラベリングプラットフォームで強力なデータセットを作成しましょう。

大規模言語モデル (LLMs)

データラベリングに関するFAQ

データラベリングとは何ですか？: データラベリングは、機械学習やAIアプリケーションで理解可能で使用可能にするために生データに意味のあるラベルやタグを追加するプロセスです。

なぜ、AIにとってデータラベリングが重要ですか？: データラベリングはAIにとって重要です。なぜなら、機械学習モデルが学習し正確な予測や意思決定を行うために必要なトレーニングデータを提供するからです。

一般的なデータラベリングのタイプにはどのようなものがありますか？: 一般的なデータラベリングのタイプには、画像分類、物体検出、セマンティックセグメンテーション、テキストのカテゴリ化、感情分析、エンティティの認識などがあります。

AIに対してどれだけのデータをラベル付けする必要がありますか？: 必要なラベル付きデータ量は、AIタスクの複雑性と目標パフォーマンスレベルによって異なります。一般的に、より複雑なタスクや高い精度要件では、より多くのラベル付きデータが必要です。

データラベリングを自動化することは可能ですか？: データラベリングの一部はプリラベリングやアクティブラーニングなどの技術を使用して自動化できますが、品質管理やエッジケースの処理には人間の入力が依然として必要です。

データラベリングのためのいくつかのベストプラクティスは何ですか？: データラベリングのベストプラクティスには、明確なラベリングガイドラインの定義、データの多様性と代表性の確保、品質管理措置の実装、標準化されたラベリングフォーマットやツールの使用が含まれます。