最佳 14 数据标注 AI 工具与网站 - Gneo.AI

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数据标注洞察

数据标注领域十大AI工具是什么？

	核心功能	价格	如何使用
Annotab Studio	Annotab Studio是一个用于标记和注释数据的基于Web的工具，特别适用于图像数据。		要使用Annotab Studio，只需注册测试版并开始使用其功能。通过标注图像中的对象来轻松创建注释。您可以跟踪注释进度，对数据集进行版本控制，并设计自己的工作流程或选择提供的库中的工作流程。
BasicAI	BasicAI提供AI驱动的训练数据解决方案，包括数据标注服务和数据标记平台，以提高AI和机器学习模型的效果。		要使用BasicAI，您可以利用他们的数据标注服务或使用他们的AI驱动的数据标记平台BasicAI Cloud。该平台提供自动标注、目标追踪和可扩展的标签管理等功能。您可以与团队合作，管理工作流程，并使用BasicAI Cloud确保质量保证。
ConnectGPT	通过为客户提供AI助手来提高销售和客户满意度。		要使用ConnectGPT，只需加入等候名单并为您的客户提供全天候支持。您可以使用自己的API密钥将ConnectGPT集成到您的网站中，并从OpenAI、Google和Meta的各种AI模型中进行选择。根据您的偏好设置聊天机器人的个性和意图，将其训练为您的网站数据或自己的对话，并根据您的偏好自定义UI。基本计划提供白标记、多个机器人和API调用访问的优点，使ConnectGPT与竞争对手区别开来。
Label Studio	Label Studio：多种模型下的数据标注工具。		要使用Label Studio，可以按照以下步骤操作： 1. 通过pip、brew或从GitHub克隆仓库安装Label Studio软件包。 2. 使用安装的软件包或Docker启动Label Studio。 3. 将数据导入Label Studio。 4. 选择数据类型（图像、音频、文本、时间序列、多域或视频）并选择特定的标注任务（例如图像分类、对象检测、音频转录）。 5. 使用可自定义标签和模板标注数据。 6. 通过Webhooks、Python SDK或API连接到您的ML / AI管道，并进行身份验证、项目管理和模型预测。 7. 在数据管理器中使用高级过滤器浏览和管理数据集。 8. 支持Label Studio平台中的多个项目、用例和用户。
LayerNext	LayerNext是针对计算机视觉数据的人工智能数据管理平台。		要使用LayerNext，首先注册并创建一个账户。然后，您可以使用DataLake功能在一个地方探索和可视化您的所有AI数据。注释工作室允许您大规模标记图像和视频数据，而数据集管理器可帮助您通过版本控制管理训练数据集。LayerNext可以通过其SDK和API与任何计算机视觉应用程序或基础设施无缝集成。此外，您可以通过特定的数据工具和自动化工作流程自动化计算机视觉流水线并优化生产力。
Lettria	Lettria是一款无代码的AI平台，帮助用户有效地结构化和分析文本数据。		要使用Lettria，您可以在平台上注册一个免费账户。登录后，您可以访问Lettria的各种自然语言处理功能，如文本收集和管理、文本清洗、文本标注、字典管理、分类管理和本体管理。您还可以使用Lettria的自动训练工具AutoLettria对自然语言处理模型进行训练和评估。Lettria平台设计的用户友好且不需要任何编程知识。只需按照直观的界面并利用可用的功能来处理和分析您的文本数据。
Dioptra	Dioptra是一个用于计算机视觉和NLP的数据整理和管理的开源平台。		1. 整理最有价值的未标记数据，以提高领域覆盖率和模型性能。 2. 将元数据注册到Dioptra，以确保您的数据保持安全可访问。 3. 使用Dioptra的数据中心工具包诊断根本原因模型失败模式和回归。 4. 使用主动学习矿工采样最有价值的未标记数据。 5. 使用Dioptra的API将其与您的标注和重新训练堆栈集成。
Lobe	"Lobe是一款用户友好的应用程序，用于训练和集成定制的机器学习模型。"		要使用Lobe，只需在您的Mac或Windows计算机上下载该应用程序。收集和标记您的图像或数据以创建机器学习数据集。Lobe会根据标记的示例自动训练您的模型。然后，您可以使用您训练过的模型来使用您的网络摄像头或图像，改进其预测结果，最后将其导出到您的应用程序以进行部署。
https://peoplefor.ai/	People for AI使用经验丰富的标注员和先进工具提供高质量的数据标注服务。		要使用People for AI的数据标注服务，您需要通过他们的网站或通过电子邮件与他们联系。他们将为您分配一个项目经理，该经理将与您合作，了解您的项目需求并定义数据标注策略。一旦策略确定，他们的专家标注员将使用他们的专业工具对您的数据集进行标注。在整个项目过程中，他们将定期与您沟通并提供进展更新，以确保您对结果满意。
PromptLoop	概述：PromptLoop是一款多功能的AI工具，可在Google Sheets和Excel中进行数据处理和网络研究。		要使用PromptLoop，只需安装插件并将其集成到您的电子表格软件中。然后，您可以直接在电子表格中访问AI模型，执行智能标记、标注、分析、网络研究和内容质量分析等任务。它还允许您训练和利用特定于您数据需求的自定义AI模型。PromptLoop提供用户友好界面，使任何人都能从复杂信息中提取有价值的见解。

数据标注常见问题

什么是数据标记？: 数据标记是向原始数据添加有意义的标签或标记，使其对机器学习和AI应用程序可理解和可用。

数据标记对AI为什么重要？: 数据标记对AI至关重要，因为它为机器学习模型提供必要的训练数据，以便学习并做出准确的预测或决策。

数据标记的常见类型有哪些？: 常见的数据标记类型包括图像分类、目标检测、语义分割、文本分类、情感分析和实体识别。

为AI需要标记多少数据？: 所需的标记数据量取决于AI任务的复杂性和所需的性能水平。通常，更复杂的任务和更高的准确性要求需要更大的标记数据集。

数据标记是否可以自动化？: 一些数据标记任务可以部分自动化，使用预标记或主动学习等技术，但仍需要人类输入进行质量控制和处理边缘情况。

数据标记的最佳实践有哪些？: 数据标记的最佳实践包括定义清晰的标记准则、确保数据多样性和代表性、实施质量控制措施，以及使用标准化的标记格式和工具。