최고의 14 데이터 라벨링 AI 도구 및 웹사이트 - Gneo.AI

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데이터 라벨링 인사이트

데이터 라벨링에 대한 최고 10 AI 도구는 무엇인가요?

	핵심 기능	가격	사용 방법
Annotab Studio	애너탭 스튜디오는 주석과 관련된 데이터를 웹 기반 도구를 통해 생성하고 관리하는 도구입니다. 특히 이미지에 주석을 달 수 있습니다.		애너탭 스튜디오를 사용하려면 베타 버전에 가입하고 기능을 활용하면 됩니다. 데이터를 업로드한 후 이미지에서 물체에 주석을 달아 주석을 생성할 수 있습니다. 주석 진행 상황을 추적하고 데이터셋의 버전 관리를 할 수 있으며 제공되는 라이브러리에서 워크플로우를 디자인하거나 직접 만들 수 있습니다.
BasicAI	베이직 AI는 데이터 주석 서비스와 데이터 레이블링 플랫폼을 통해 인공지능 및 기계 학습 모델의 정확도를 향상시키는 인공지능 주도 훈련 데이터 솔루션을 제공합니다.		베이직 AI를 사용하려면 데이터 주석 서비스를 활용하거나 베이직 AI 클라우드라고 불리는 인공지능 기반의 데이터 레이블링 플랫폼을 사용할 수 있습니다. 이 플랫폼은 자동 주석, 객체 추적 및 확장 가능한 레이블 관리와 같은 기능을 제공합니다. 베이직 AI 클라우드를 사용하여 팀과의 협업을 진행하고 워크플로우를 관리하며 품질 보증을 확보할 수 있습니다.
ConnectGPT	AI 어시스턴트를 고객에게 제공하여 매출과 고객 만족도를 높이세요.		커넥트GPT를 사용하려면 대기 목록에 가입하여 고객에게 24시간 7일간 지원을 받으세요. 자체 API 키를 사용하고 OpenAI, Google, Meta에서 다양한 AI 모델 중 선택할 수 있습니다. 대화 상대의 성격과 의도를 설정하고 웹 사이트 데이터나 자체 대화를 기반으로 학습시키고 선호에 따라 UI를 사용자 정의하세요. 기본 플랜에서 제공하는 화이트 라벨링, 다중 봇 및 API 콜 액세스를 통해 다른 서비스와 구별됩니다.
Label Studio	레이블 스튜디오: 다양한 모델에 대한 데이터 레이블링 도구입니다.		레이블 스튜디오를 사용하려면 다음 단계를 따르십시오: 1. pip, brew를 통해 레이블 스튜디오 패키지를 설치하거나 GitHub에서 저장소를 복제합니다. 2. 설치된 패키지 또는 Docker를 사용하여 레이블 스튜디오를 실행합니다. 3. 데이터를 레이블 스튜디오로 가져옵니다. 4. 데이터 유형(이미지, 오디오, 텍스트, 시계열, 다중 도메인 또는 비디오)을 선택하고 특정 레이블링 작업(예: 이미지 분류, 객체 감지, 오디오 전사)을 선택합니다. 5. 사용자 지정 태그 및 템플릿을 사용하여 데이터에 대한 레이블링을 시작합니다. 6. 웹훅, Python SDK 또는 API를 사용하여 ML/AI 파이프라인에 연결하고 인증, 프로젝트 관리 및 모델 예측을 수행합니다. 7. 고급 필터를 사용하여 데이터 관리자에서 데이터 세트를 탐색하고 관리합니다. 8. 레이블 스튜디오 플랫폼에서 여러 프로젝트, 사용 사례 및 사용자를 지원합니다.
LayerNext	레이어넥스트는 컴퓨터 비전 데이터를 위한 AI 데이터 관리 플랫폼입니다.		레이어넥스트를 사용하려면 가입하고 계정을 생성한 후 시작하세요. 데이터레이크 기능을 사용하여 모든 AI 데이터를 한 곳에서 탐색하고 시각화할 수 있습니다. 주석 스튜디오는 대규모 이미지 및 비디오 데이터에 레이블을 지정할 수 있으며, 데이터셋 관리자를 사용하여 훈련 데이터셋을 버전 관리할 수 있습니다. 레이어넥스트는 SDK 및 API를 통해 어떤 컴퓨터 비전 응용 프로그램이나 인프라와도 원활하게 통합할 수 있습니다. 또한, 특별 제작된 데이터 도구와 자동화 워크플로우를 통해 컴퓨터 비전 파이프라인을 자동화하고 생산성을 최적화할 수 있습니다.
Lettria	"레트리아는 텍스트 데이터를 효과적으로 구조화하고 분석하는 노코드 AI 플랫폼입니다."		레트리아를 사용하려면 플랫폼에서 무료 계정을 등록하는 것으로 시작할 수 있습니다. 로그인한 후에는 레트리아의 다양한 NLP 기능을 활용할 수 있습니다. 텍스트 수집 및 관리, 텍스트 정제, 텍스트 라벨링, 사전 관리, 분류체계 관리, 온톨로지 관리 등입니다. 또한, AutoLettria 도구를 사용하여 NLP 모델을 훈련하고 평가할 수 있습니다. 레트리아의 플랫폼은 사용자 친화적으로 설계되어 있으며 코딩 지식을 요구하지 않습니다. 직관적인 인터페이스를 따라가면서 제공되는 기능을 활용하여 텍스트 데이터를 처리하고 분석할 수 있습니다.
Dioptra	Dioptra는 컴퓨터 비전 및 NLP에서 데이터 정제 및 관리를 위한 오픈 소스 플랫폼입니다.		1. 도메인 커버리지와 모델 성능을 향상시키기 위해 가장 가치 있는 레이블이 지정되지 않은 데이터를 정제합니다. 2. 데이터가 안전하고 접근 가능하도록 Dioptra에 메타데이터를 등록합니다. 3. Dioptra의 데이터 중심 툴킷을 사용하여 모델 실패 모드와 회귀를 진단합니다. 4. 가장 가치 있는 레이블이 지정되지 않은 데이터를 샘플링하려면 액티브 러닝 마이너를 사용합니다. 5. Dioptra의 API를 사용하여 레이블링 및 재교육 스택과 통합합니다.
Lobe	"로브는 사용자 친화적인 기계 학습 모델 훈련 및 통합 앱입니다."		로브를 사용하려면 맥 또는 윈도우 컴퓨터에 앱을 다운로드하십시오. 이미지나 데이터를 수집하고 라벨링하여 기계 학습 데이터셋을 만들 수 있습니다. 로브는 라벨링된 예제를 기반으로 모델을 자동으로 훈련시킵니다. 훈련된 모델을 웹캠이나 이미지와 함께 사용하고 예측을 개선한 후 최종적으로 앱에 내보낼 수 있습니다.
https://peoplefor.ai/	People for AI 는 경험 많은 라벨러와 고급 도구를 사용하여 고품질의 데이터 라벨링 서비스를 제공합니다.		People for AI 의 데이터 라벨링 서비스를 사용하려면 웹사이트를 통해 연락하거나 이메일을 보내야 합니다. 그들은 프로젝트 매니저를 할당해줄 것이며, 프로젝트 요구사항을 이해하고 데이터 라벨링 전략을 정의하기 위해 여러분과 함께 작업할 것입니다. 전략이 확정되면 전문 라벨러가 특수 도구를 사용하여 데이터셋을 라벨링하기 시작합니다. 프로젝트 동안 그들은 정기적인 소통과 진행 상황 업데이트를 제공하여 결과에 대한 만족도를 보장합니다.
PromptLoop	개요: 프롬프트루프는 Google Sheets와 Excel에서 데이터 처리 및 웹 리서치를 위한 다재다능한 AI 도구입니다.		프롬프트루프를 사용하려면 플러그인을 설치하고 스프레드시트 소프트웨어에 통합하면 됩니다. 그런 다음 스프레드시트 내에서 AI 모델을 직접적으로 사용하여 텍스트 분석, 레이블링, 분석, 웹 리서치 및 콘텐츠 품질 분석과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 또한 데이터 요구 사항에 따라 사용자 정의 AI 모델을 교육 및 활용할 수도 있습니다. 프롬프트루프는 복잡한 정보에서 가치 있는 통찰력을 추출하기 쉽도록 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다.

최신 데이터 라벨링 AI 웹사이트

데이터 라벨링에 대한 자주 묻는 질문

데이터 레이블링이란 무엇인가요?: 데이터 레이블링은 기계 학습 및 AI 응용 프로그램에 사용 가능하도록 원시 데이터에 유의미한 레이블이나 태그를 추가하는 과정입니다.

AI에게 데이터 레이블링이 중요한 이유는 무엇인가요?: 데이터 레이블링은 AI에게 필수적입니다. 왜냐하면 기계 학습 모델에 학습을 위한 필요한 데이터를 제공하여 정확한 예측이나 결정을 내리게 할 수 있기 때문입니다.

일반적인 데이터 레이블링의 유형은 무엇인가요?: 일반적인 데이터 레이블링 유형으로는 이미지 분류, 물체 감지, 의미 분할, 텍스트 분류, 감성 분석 및 개체 인식이 있습니다.

AI에 대해 얼마만큼의 데이터를 레이블링해야 하나요?: 필요한 레이블링된 데이터 양은 AI 작업의 복잡성과 원하는 성능 수준에 따라 다릅니다. 일반적으로 더 복잡한 작업과 더 높은 정확도 요구 사항일수록 더 많은 레이블이 지정된 데이터가 필요합니다.

데이터 레이블링은 자동화될 수 있나요?: 사전 레이블링이나 액티브 러닝과 같은 기술을 사용하여 일부 데이터 레이블링 작업을 자동화할 수 있지만, 품질 관리 및 예외 상황 처리를 위해 여전히 인간의 입력이 필요합니다.

데이터 레이블링의 모범 사례는 무엇인가요?: 데이터 레이블링에 대한 모범 사례로는 명확한 레이블링 지침을 정의하고 데이터 다양성 및 대표성을 보장하며 품질 관리 조치를 시행하고 표준화된 레이블링 형식과 도구를 사용하는 것이 포함됩니다.