Os Melhores 14 rotulagem de dados Ferramentas e Sites de AI - Gneo.AI

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rotulagem de dados Insights

Quais são as 10 melhores ferramentas de IA para rotulagem de dados?

	Características principais	Preço	Como usar
Annotab Studio	Annotab Studio é uma ferramenta baseada na web para rotular e anotar dados, especificamente imagens.		Para usar o Annotab Studio, basta se inscrever na versão beta e começar a aproveitar seus recursos. Faça o upload de seus dados e crie facilmente anotações rotulando objetos nas imagens. Você pode acompanhar o progresso das suas anotações, controlar a versão do seu conjunto de dados e projetar seu próprio fluxo de trabalho ou escolher um da biblioteca fornecida.
BasicAI	A BasicAI fornece soluções de dados de treinamento impulsionadas por IA, incluindo serviços de anotação de dados e uma plataforma de rotulagem de dados, para aprimorar os modelos de IA e aprendizado de máquina.		Para usar a BasicAI, você pode aproveitar seus serviços de anotação de dados ou utilizar sua plataforma de rotulagem de dados com IA, chamada BasicAI Cloud. A plataforma oferece recursos como anotação automática, rastreamento de objetos e gerenciamento escalável de rótulos. Você pode colaborar com sua equipe, gerenciar fluxos de trabalho e garantir a garantia de qualidade usando o BasicAI Cloud.
ConnectGPT	Aumente as vendas e a satisfação do cliente fornecendo assistentes de IA aos clientes.		Para usar o ConnectGPT, basta entrar na lista de espera e receber suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana para seus clientes. Você pode integrar o ConnectGPT ao seu site usando suas próprias chaves de API e escolhendo entre uma variedade de modelos de IA da OpenAI, Google e Meta. Defina a personalidade e a intenção para o seu chatbot, treine-o com os dados do seu site ou suas próprias conversas e personalize a interface de acordo com suas preferências. Obtenha os benefícios de white labeling, vários bots e acesso a chamadas de API no plano básico, que diferencia o ConnectGPT dos concorrentes.
Label Studio	Label Studio: ferramenta de código aberto para rotular dados em vários modelos.		Para usar o Label Studio, você pode seguir estas etapas: 1. Instale o pacote do Label Studio através do pip, brew ou clone o repositório do GitHub. 2. Inicie o Label Studio usando o pacote instalado ou o Docker. 3. Importe seus dados para o Label Studio. 4. Escolha o tipo de dados (imagens, áudio, texto, séries temporais, domínios múltiplos ou vídeo) e selecione a tarefa de rotulagem específica (por exemplo, classificação de imagens, detecção de objetos, transcrição de áudio). 5. Comece a rotular seus dados usando tags e modelos personalizáveis. 6. Conecte-se ao seu pipeline de aprendizado de máquina/inteligência artificial e use webhooks, Python SDK ou API para autenticação, gerenciamento de projetos e previsões de modelo. 7. Explore e gerencie seu conjunto de dados no Gerenciador de Dados com filtros avançados. 8. Suporte a vários projetos, casos de uso e usuários dentro da plataforma do Label Studio.
LayerNext	LayerNext é uma plataforma de gerenciamento de dados de IA para dados de visão computacional.		Para usar o LayerNext, comece se cadastrando e criando uma conta. Em seguida, você pode explorar e visualizar todos os seus dados de IA em um só lugar usando o recurso DataLake. O Annotation Studio permite rotular dados de imagem e vídeo em escala, enquanto o Dataset Manager ajuda a gerenciar conjuntos de dados de treinamento com controle de versão. O LayerNext pode ser integrado perfeitamente a qualquer aplicativo ou infraestrutura de visão computacional por meio de seu SDK e API. Além disso, você pode automatizar pipelines de visão computacional e otimizar a produtividade por meio de ferramentas de dados desenvolvidas especificamente e fluxos de trabalho automatizados.
Lettria	"Lettria é uma plataforma de IA sem código que ajuda os usuários a estruturar e analisar dados de texto de forma eficaz."		Para usar Lettria, você pode começar se inscrevendo para uma conta gratuita na plataforma. Depois de fazer login, você pode acessar as várias funcionalidades de PLN da Lettria, como coleta e gerenciamento de texto, limpeza de texto, rotulagem de texto, gerenciamento de dicionário, gerenciamento de taxonomia e gerenciamento de ontologia. Você também pode treinar e avaliar modelos de PLN usando a ferramenta AutoLettria da Lettria. A plataforma da Lettria foi projetada para ser fácil de usar e não requer nenhum conhecimento de programação. Basta seguir a interface intuitiva e utilizar as funcionalidades disponíveis para processar e analisar seus dados de texto.
Dioptra	Dioptra é uma plataforma de código aberto para curadoria e gerenciamento de dados em visão computacional e NLP.		1. Curar os dados não rotulados mais valiosos para melhorar a cobertura e o desempenho do domínio do modelo. 2. Registre seus metadados no Dioptra para garantir que seus dados permaneçam com você. 3. Diagnostique modos de falha e regressões do modelo usando o conjunto de ferramentas centrado em dados do Dioptra. 4. Use mineradores de aprendizado ativo para amostrar os dados não rotulados mais valiosos. 5. Integre-se ao seu conjunto de rotulagem e retrabalho usando as APIs do Dioptra.
Lobe	"Lobe é um aplicativo fácil de usar para treinar e integrar modelos personalizados de aprendizado de máquina."		Para usar o Lobe, basta baixar o aplicativo em seu computador Mac ou Windows. Colete e rotule suas imagens ou dados para criar um conjunto de dados de aprendizado de máquina. O Lobe treina automaticamente seu modelo com base nos exemplos rotulados. Em seguida, você pode usar seu modelo treinado com sua webcam ou imagens, melhorar suas previsões e, finalmente, exportá-lo para seu aplicativo para implantação.
https://peoplefor.ai/	People for AI oferece serviços de rotulagem de dados de alta qualidade usando rotuladores experientes e ferramentas avançadas.		Para utilizar os serviços de rotulagem de dados da People for AI, você precisa entrar em contato com eles através do site ou por e-mail. Eles designarão um gerente de projeto que trabalhará com você para entender os requisitos do seu projeto e definir a estratégia de rotulagem de dados. Após a finalização da estratégia, seus rotuladores especializados iniciarão a rotulagem do conjunto de dados usando suas ferramentas especializadas. Ao longo do projeto, eles fornecem comunicação regular e atualizações de progresso para garantir sua satisfação com os resultados.
PromptLoop	Resumo: O PromptLoop é uma ferramenta de IA versátil para processamento de dados e pesquisa na web no Google Sheets e no Excel.		Para usar o PromptLoop, basta instalar o plug-in e integrá-lo ao seu software de planilha. Em seguida, você pode acessar os modelos de IA diretamente nas suas planilhas para realizar tarefas como marcação inteligente, rotulagem, análise, pesquisa na web e análise de qualidade de conteúdo. Ele também permite que você treine e utilize modelos de IA personalizados específicos para suas necessidades de dados. O PromptLoop oferece uma interface fácil de usar que permite a qualquer pessoa extrair insights valiosos de informações complexas.

Novos sites de IA rotulagem de dados

Unitlab
O Unitlab oferece gerenciamento de dados alimentado por IA e rotulagem para tarefas de visão computacional.

Gerador de Descrição de Produto de IA Gerenciamento de fluxo de trabalho de IA
SymbiotAI
Plataforma colaborativa para pessoas e modelos de IA.

Gerador de Conteúdo de IA Chatbot AI
Surge AI
Crie conjuntos de dados poderosos com a plataforma global de rotulagem de dados do Surge AI.

Modelos de Linguagem Grande (MLGs)

Perguntas frequentes sobre rotulagem de dados

O que é rotulagem de dados?: A rotulagem de dados é o processo de adicionar rótulos ou tags significativos a dados brutos para torná-los compreensíveis e utilizáveis para aplicações de aprendizado de máquina e IA.

Por que a rotulagem de dados é importante para a IA?: A rotulagem de dados é essencial para a IA porque fornece os dados de treinamento necessários para que os modelos de aprendizado de máquina aprendam e façam previsões ou decisões precisas.

Quais são alguns tipos comuns de rotulagem de dados?: Os tipos comuns de rotulagem de dados incluem classificação de imagens, detecção de objetos, segmentação semântica, categorização de texto, análise de sentimento e reconhecimento de entidades.

Quanta dados precisam ser rotulados para a IA?: A quantidade de dados rotulados necessária depende da complexidade da tarefa de IA e do nível de desempenho desejado. Geralmente, tarefas mais complexas e requisitos de maior precisão exigem conjuntos de dados rotulados maiores.

A rotulagem de dados pode ser automatizada?: Embora algumas tarefas de rotulagem de dados possam ser parcialmente automatizadas usando técnicas como pré-rotulagem ou aprendizado ativo, a entrada humana ainda é necessária para controle de qualidade e tratamento de casos de borda.

Quais são algumas melhores práticas para rotulagem de dados?: As melhores práticas para rotulagem de dados incluem definir diretrizes claras de rotulagem, garantir diversidade e representatividade dos dados, implementar medidas de controle de qualidade e usar formatos e ferramentas de rotulagem padronizados.