Unitlab ,SymbiotAI ,Surge AI ,Scale AI ,PromptLoop ,https://peoplefor.ai/ ,Lobe ,Dioptra ,Lettria ,LayerNext , là các công cụ trả phí/tự do dán nhãn dữ liệu tốt nhất.
10.2K
4.1K
Tóm tắt: PromptLoop là một công cụ AI linh hoạt cho xử lý dữ liệu và nghiên cứu web trong Google Sheets và Excel.
93
93
People for AI cung cấp dịch vụ gán nhãn dữ liệu chất lượng cao bằng cách sử dụng nhân viên gán nhãn giàu kinh nghiệm và các công cụ tiên tiến.
124.6K
16K
Label Studio: công cụ mã nguồn mở cho việc nhãn dữ liệu trong các mô hình khác nhau.
0
Tăng doanh số bán hàng và sự hài lòng của khách hàng bằng cách cung cấp trợ lý trí tuệ nhân tạo cho khách hàng.
0
Annotab Studio là một công cụ dựa trên web để đánh dấu và chú thích dữ liệu, đặc biệt là hình ảnh.
Gán nhãn dữ liệu là quy trình xác định và gán nhãn hoặc thẻ ý nghĩa cho dữ liệu thô, như văn bản, hình ảnh hoặc video. Đó là bước quan trọng trong việc chuẩn bị dữ liệu cho các ứng dụng học máy và trí tuệ nhân tạo, vì dữ liệu đã được gán nhãn được sử dụng để huấn luyện và xác thực các mô hình AI. Việc gán nhãn dữ liệu giúp máy hiểu và diễn dịch dữ liệu một cách hữu ích cho các nhiệm vụ cụ thể, như phân loại hình ảnh, phân tích tâm trạng hoặc phát hiện đối tượng.
dán nhãn dữ liệu đã có hơn 14 công cụ AI.
dán nhãn dữ liệu đã tự hào có hơn 604K lần truy cập người dùng mỗi tháng.
dán nhãn dữ liệu hiện đã có ít nhất 0 công cụ AI có hơn một triệu lần truy cập hàng tháng.
| Tính năng chính | Giá | Cách sử dụng | |
|---|---|---|---|
| Annotab Studio |
Annotab Studio là một công cụ dựa trên web để đánh dấu và chú thích dữ liệu, đặc biệt là hình ảnh. |
Để sử dụng Annotab Studio, chỉ cần đăng ký phiên bản beta và bắt đầu tận dụng các tính năng của nó. Tải lên dữ liệu của bạn và dễ dàng tạo chú giải bằng cách gắn nhãn cho các đối tượng trong hình ảnh. Bạn có thể theo dõi tiến trình chú giải, kiểm soát phiên bản tập dữ liệu của bạn và thiết kế quy trình làm việc riêng của bạn hoặc chọn một trong thư viện có sẵn. |
|
| BasicAI |
BasicAI cung cấp giải pháp dữ liệu huấn luyện dựa trên trí tuệ nhân tạo, bao gồm dịch vụ ghi chú dữ liệu và một nền tảng ghi nhãn dữ liệu, để nâng cao mô hình AI và máy học. |
Để sử dụng BasicAI, bạn có thể tir mạnh dịch vụ ghi chú dữ liệu của họ hoặc sử dụng nền tảng ghi nhãn dữ liệu được trang bị trí tuệ nhân tạo của họ, gọi là BasicAI Cloud. Nền tảng cung cấp tính năng như tự động ghi chú, theo dõi đối tượng và quản lý nhãn có khả năng mở rộng. Bạn có thể cộng tác với đội của mình, quản lý quy trình làm việc và đảm bảo chất lượng bằng BasicAI Cloud. |
|
| ConnectGPT |
Tăng doanh số bán hàng và sự hài lòng của khách hàng bằng cách cung cấp trợ lý trí tuệ nhân tạo cho khách hàng. |
Để sử dụng ConnectGPT, đơn giản hãy gia nhập danh sách chờ và nhận được hỗ trợ 24x7 cho khách hàng của bạn. Bạn có thể tích hợp ConnectGPT vào trang web của bạn bằng cách sử dụng các khóa API riêng của bạn và chọn từ nhiều mô hình trí tuệ nhân tạo khác nhau từ OpenAI, Google và Meta. Đặt tính cách và ý định cho chatbot của bạn, huấn luyện nó trên dữ liệu trang web hoặc cuộc trò chuyện riêng của bạn và tùy chỉnh giao diện người dùng theo sở thích của bạn. Nhận các lợi ích của việc đặt nhãn trắng, nhiều bot và truy cập gọi API trong gói cơ bản, điều này làm ConnectGPT khác biệt so với các đối thủ. |
|
| Label Studio |
Label Studio: công cụ mã nguồn mở cho việc nhãn dữ liệu trong các mô hình khác nhau. |
Để sử dụng Label Studio, bạn có thể làm theo các bước sau: 1. Cài đặt gói Label Studio qua pip, brew hoặc sao chép kho lưu trữ từ GitHub. 2. Khởi chạy Label Studio bằng cách sử dụng gói cài đặt hoặc Docker. 3. Nhập dữ liệu của bạn vào Label Studio. 4. Chọn loại dữ liệu (ảnh, âm thanh, văn bản, chuỗi thời gian, đa lĩnh vực hoặc video) và chọn nhiệm vụ nhãn cụ thể (ví dụ: phân loại ảnh, phát hiện đối tượng, chuyển thành văn bản). 5. Bắt đầu nhãn dữ liệu của bạn bằng cách sử dụng các thẻ và mẫu có thể tùy chỉnh. 6. Kết nối với đường ống ML/AI của bạn và sử dụng webhooks, SDK Python hoặc API để xác thực, quản lý dự án và dự đoán mô hình. 7. Khám phá và quản lý tập dữ liệu của bạn trong Trình quản lý dữ liệu với bộ lọc tiên tiến. 8. Hỗ trợ nhiều dự án, trường hợp sử dụng và người dùng trong nền tảng Label Studio. |
|
| LayerNext |
LayerNext là một nền tảng quản lý dữ liệu AI cho dữ liệu Computer Vision. |
Để sử dụng LayerNext, hãy bắt đầu bằng việc đăng ký và tạo một tài khoản. Sau đó, bạn có thể khám phá và trực quan hóa tất cả dữ liệu AI của mình tại một nơi sử dụng tính năng DataLake. Annotation Studio cho phép bạn gắn nhãn dữ liệu hình ảnh và video với quy mô lớn, trong khi Dataset Manager giúp bạn quản lý các bộ dữ liệu huấn luyện với kiểm soát phiên bản. LayerNext có thể tích hợp mượt mà với bất kỳ ứng dụng hoặc cơ sở hạ tầng computer vision nào thông qua SDK và API của nó. Ngoài ra, bạn cũng có thể tự động hóa các đường ống computer vision và tối ưu hóa năng suất thông qua các công cụ dữ liệu được xây dựng với mục đích và quy trình làm việc tự động. |
|
| Lettria |
"Lettria là một nền tảng AI không cần code giúp người dùng cấu trúc và phân tích dữ liệu văn bản một cách hiệu quả." |
Để sử dụng Lettria, bạn có thể bắt đầu bằng cách đăng ký một tài khoản miễn phí trên nền tảng này. Sau khi đăng nhập, bạn có thể truy cập vào các tính năng NLP đa dạng của Lettria như thu thập và quản lý văn bản, làm sạch văn bản, gán nhãn văn bản, quản lý từ điển, quản lý phân loại và quản lý bộ từ vựng. Bạn cũng có thể huấn luyện và đánh giá các mô hình NLP bằng công cụ AutoLettria của Lettria. Nền tảng của Lettria được thiết kế dễ sử dụng và không đòi hỏi bất kỳ kiến thức code nào. Đơn giản chỉ cần làm theo giao diện trực quan và tận dụng những tính năng có sẵn để xử lý và phân tích dữ liệu văn bản của bạn. |
|
| Dioptra |
Dioptra là một nền tảng mã nguồn mở cho việc chỉnh sửa và quản lý dữ liệu trong computer vision và NLP. |
1. Chỉnh sửa dữ liệu không được gán nhãn có giá trị nhất để cải thiện khả năng bao phủ lĩnh vực và hiệu suất mô hình. 2. Đăng ký siêu dữ liệu của bạn vào Dioptra để đảm bảo dữ liệu của bạn luôn ở bảo mật và dễ truy cập. 3. Chẩn đoán các nguyên nhân gốc rễ của các lỗi mô hình và các biến đổi bằng cách sử dụng bộ công cụ trung tâm dữ liệu của Dioptra. 4. Sử dụng các ứng dụng mỏ đào học tập tích cực để lấy mẫu dữ liệu không được gán nhãn có giá trị nhất. 5. Tích hợp với nhóm gán nhãn và đào tạo lại của bạn bằng cách sử dụng các API của Dioptra. |
|
| Lobe |
"Lobe là một ứng dụng thân thiện với người dùng để huấn luyện và tích hợp các mô hình học máy tùy chỉnh." |
Để sử dụng Lobe, đơn giản tải xuống ứng dụng trên máy Mac hoặc Windows của bạn. Thu thập và gán nhãn cho hình ảnh hoặc dữ liệu của bạn để tạo bộ dữ liệu học máy. Lobe tự động huấn luyện mô hình của bạn dựa trên các ví dụ đã được gán nhãn. Sau đó, bạn có thể sử dụng mô hình đã được huấn luyện của mình với webcam hoặc hình ảnh của bạn, cải thiện dự đoán của nó, và cuối cùng xuất khẩu nó vào ứng dụng của bạn để triển khai. |
|
| https://peoplefor.ai/ |
People for AI cung cấp dịch vụ gán nhãn dữ liệu chất lượng cao bằng cách sử dụng nhân viên gán nhãn giàu kinh nghiệm và các công cụ tiên tiến. |
Để sử dụng dịch vụ gán nhãn dữ liệu của People for AI, bạn cần liên hệ với họ qua trang web hoặc gửi email cho họ. Họ sẽ chỉ định cho bạn một nhà quản lý dự án sẽ làm việc cùng bạn để hiểu yêu cầu dự án của bạn và xác định chiến lược gán nhãn dữ liệu. Sau khi chiến lược được xác định, nhân viên gán nhãn chuyên nghiệp của họ sẽ bắt đầu gán nhãn bộ dữ liệu của bạn bằng các công cụ chuyên dụng của họ. Trong suốt dự án, họ cung cấp liên lạc và cập nhật tiến độ đều đặn để đảm bảo sự hài lòng của bạn với kết quả. |
|
| PromptLoop |
Tóm tắt: PromptLoop là một công cụ AI linh hoạt cho xử lý dữ liệu và nghiên cứu web trong Google Sheets và Excel. |
Để sử dụng PromptLoop, chỉ cần cài đặt plug-in và tích hợp nó vào phần mềm bảng tính của bạn. Bạn sau đó có thể truy cập vào các mô hình AI trực tiếp trong bảng tính của mình để thực hiện các nhiệm vụ như gắn nhãn thông minh, phân tích, nghiên cứu web và phân tích chất lượng nội dung. Nó cũng cho phép bạn huấn luyện và sử dụng các mô hình AI tùy chỉnh phù hợp với nhu cầu dữ liệu của bạn. PromptLoop cung cấp giao diện thân thiện với người dùng giúp bất kỳ ai cũng dễ dàng trích xuất thông tin có giá trị từ thông tin phức tạp. |
Người dùng tải lên một bộ sưu tập hình ảnh sản phẩm và gán nhãn liên quan, như 'điện tử', 'quần áo', hoặc 'đồ gia dụng', cho mỗi hình ảnh để hệ thống đề xuất thương mại điện tử.
Người dùng gắn nhãn bài đăng trên mạng xã hội với các nhãn tâm trạng, như 'tích cực', 'tiêu cực', hoặc 'trung lập', để huấn luyện mô hình phân tích tâm trạng.
Người dùng chú thích hình ảnh y khoa với các nhãn chỉ ra sự có mặt hoặc vắng mặt của các điều kiện cụ thể hoặc bất thường.
Người dùng tải lên một bộ sưu tập hình ảnh sản phẩm và gán nhãn liên quan, như 'điện tử', 'quần áo', hoặc 'đồ gia dụng', cho mỗi hình ảnh để hệ thống đề xuất thương mại điện tử.. Người dùng gắn nhãn bài đăng trên mạng xã hội với các nhãn tâm trạng, như 'tích cực', 'tiêu cực', hoặc 'trung lập', để huấn luyện mô hình phân tích tâm trạng.. Người dùng chú thích hình ảnh y khoa với các nhãn chỉ ra sự có mặt hoặc vắng mặt của các điều kiện cụ thể hoặc bất thường.
{/if]Cho phép máy hiểu và học từ dữ liệu thô
Cải thiện độ chính xác và hiệu suất của các mô hình AI
Cho phép tạo ra các bộ dữ liệu đào tạo chất lượng cao
Hỗ trợ phát triển các ứng dụng AI cụ thể cho một lĩnh vực nhất định
Tiết kiệm thời gian và công sức trong xử lý và phân tích dữ liệu thủ công
