Datenkennzeichnung für GenAI
Supervised Fine-Tuning (SFT)
Reinforcement Learning mit menschlichem Feedback (RLHF)
Menschliche Evaluierung
API- und SDK-Integration
Verwalteter Service
People For AI, Innovatiana, Surge AI, BasicAI Cloud, Label Studio, Dioptra AI Redlining, PromptLoop sind die besten kostenpflichtigen / kostenlosen ai assisted data labeling Tools.






Die KI-unterstützte Datenbeschriftung ist ein Prozess, der künstliche Intelligenz nutzt, um die Effizienz von Datenannotationsaufgaben zu verbessern und zu optimieren. Durch den Einsatz von KI-Algorithmen wird der Beschriftungsprozess genauer und zeitsparender im Vergleich zur manuellen Beschriftung. Dieser Ansatz ist besonders hilfreich für große Datensätze in den Bereichen Computer Vision, Natural Language Processing und anderen AI-bezogenen Gebieten.
Wesentliche Merkmale
|
Preis
|
Wie verwenden
| |
|---|---|---|---|
Surge AI | Datenkennzeichnung für GenAI | Um Surge AI zu nutzen, können Sie sich auf ihrer Website anmelden, um Zugang zu ihrer Plattform für Datenkennzeichnung zu erhalten. Sie können ihre Dienste direkt mit nativen APIs und SDKs integrieren oder mit ihrem Expertenteam für Daten für einen verwalteten Service zusammenarbeiten. Sie bieten Werkzeuge und eine Elite-Arbeitskraft, um leistungsstarke Datensätze zu erstellen. | |
Label Studio | Unterstützung für mehrere Datentypen (Bilder, Audio, Text, Video, Zeitreihen) |
Community Edition Kostenlos zu verwenden
| Label Studio kann über PIP, Brew, Git oder Docker installiert werden. Nach der Installation können Sie das Tool starten, Daten importieren, Projekte erstellen und mit der Beschriftung unter Verwendung anpassbarer Tags und Vorlagen beginnen. |
Innovatiana | Datenkennzeichnung für Computer Vision | Um die Dienste von Innovatiana zu nutzen, können Sie ein Angebot anfragen, indem Sie Ihre Projektanforderungen besprechen. Sie werden dann Ihre Anforderungen prüfen, eine maßgeschneiderte Lösung vorschlagen, einen kostenlosen Test durchführen und ein Team von Datenkennzeichnern mobilisieren, um Ihre Daten zu verarbeiten. Sie bieten flexible Preise basierend auf der Aufgabe und liefern die vorbereiteten Daten sicher. | |
PromptLoop | KI-gesteuerte Texttransformation, -extraktion und -zusammenfassung in Google Sheets und Excel |
Kostenlos $0 /mo Erforschen Sie eigenständig mit zwei Workflows, unbegrenzten Änderungen, Zugang zu Funktionen mit Raten- und täglichen Nutzungslimits, PromptLoop Google Sheets™ und Microsoft Excel™-Plugin, Anleitungen und Vorlagen, beschränkt auf einen Nutzer.
| Benutzer definieren die spezifischen Datenpunkte, die sie benötigen, laden dann Daten (z.B. Tabellen mit Websites, Unternehmen oder Leads) hoch oder verbinden ihr CRM. PromptLoop führt dann KI-Rechercheflüsse für Tausende von Eingaben gleichzeitig aus und nutzt vorgefertigte Flüsse und Vorlagen, um die gewünschten Informationen zu extrahieren und zu formatieren. Der Prozess ist für eine schnelle Einrichtung konzipiert und dauert oft weniger als 15 Minuten, indem die Tabellen einfach per Drag & Drop eingefügt werden. |
BasicAI Cloud | KI-gestützte Annotierungstools | Neue Benutzer können BasicAI Cloud kostenlos mit 50 Plätzen, 100 GB Speicher und 1.000 Modellaufrufen nutzen. Verwenden Sie die KI-gestützten Annotierungstools, um Daten zu beschriften, Teamarbeit zu verwalten und Projekte zu skalieren. | |
Dioptra AI Redlining | Redlining | 1) Word Add-in herunterladen 2) Dem Assistenten sagen, dass er vergleichen, recherchieren, redlinen, erstellen soll, alles in Microsoft Word. | |
People For AI | Datenkennzeichnung für Computer Vision, NLP und Sprachverarbeitung | Annotierungsprojekte 6 € - 9 € pro Annotierungsstunde Für Produktionsprojekte, die mehr als 500 Stunden Annotation erfordern, liegen die Kosten normalerweise zwischen 6 € und 9 € pro Annotierungsstunde. Dieser Preis umfasst Annotation, Überprüfung und Kundenbetreuung. Diese Kosten beinhalten nicht die Auswahl/Schulung des Annotationsteams und die Einrichtung des Annotationstools (200-300 €, je nach Komplexität). | Um People For AI zu nutzen, können Sie sie kontaktieren, um Ihr Machine-Learning-Projekt und Ihre Anforderungen an die Datenkennzeichnung zu besprechen. Sie werden einen Projektmanager zuweisen, ein spezialisiertes Annotationsteam zusammenstellen und das Annotationprojekt starten, nachdem das Tool und die anfänglichen Anweisungen zur Annotation definiert wurden. |

Große Sprachmodelle LLMs
AI APIs
KI Entwickler Tools
AI Forschungstool

KI-Modelle
Große Sprachmodelle LLMs
AI Bilderkennung
AI Textklassifizierer
AI OCR Texterkennung
AI Dokumentenextraktion
Unternehmen für autonomes Fahren verwenden KI-unterstützte Datenbeschriftung, um Straßenszenen, Verkehrsschilder und Fußgänger für das Training ihrer Wahrnehmungsmodelle zu beschriften.
Gesundheitsorganisationen verwenden KI-unterstützte Datenbeschriftung, um medizinische Bilder wie Röntgenaufnahmen und CT-Scans für die Entwicklung diagnostischer KI-Werkzeuge zu beschriften.
E-Commerce-Plattformen nutzen KI-unterstützte Datenbeschriftung, um Produktbilder zu kategorisieren und zu attribuieren, um die Suche und Empfehlungssysteme zu verbessern.
Benutzer haben die KI-unterstützte Datenbeschriftung für ihre Effizienz, Genauigkeit und ihre Fähigkeit, komplexe Beschriftungsaufgaben zu bewältigen, gelobt. Einige Benutzer haben jedoch festgestellt, dass die anfängliche Einrichtung und Konfiguration zeitaufwändig sein kann und dass die Kosten einiger Plattformen für kleinere Organisationen prohibitiv sein können. Insgesamt haben jedoch die meisten Benutzer die KI-unterstützte Datenbeschriftung als wertvolles Instrument zur Beschleunigung ihrer KI-Projekte und zur Verbesserung der Qualität ihrer Trainingsdaten empfunden.
Ein Benutzer lädt einen Datensatz mit Bildern hoch und wählt die Aufgabe der Objekterkennung aus. Das KI-Modell beschriftet automatisch die Objekte in den Bildern, die der Benutzer dann überprüft und bei Bedarf korrigiert.
Ein Benutzer weist mehreren Annotatoren Textklassifizierungsaufgaben zu. Die KI-unterstützte Plattform verteilt intelligent die Aufgaben basierend auf der Expertise und Leistung jedes Annotators.
Um die KI-unterstützte Datenbeschriftung umzusetzen, befolgen Sie diese Schritte: 1) Bereiten Sie Ihren Datensatz vor und definieren Sie die Beschriftungsanforderungen. 2) Wählen Sie eine KI-unterstützte Datenbeschriftungsplattform oder -werkzeug, das Ihren Anforderungen entspricht. 3) Konfigurieren Sie die KI-Modelle und Aufgabeneinstellungen gemäß Ihren Projektspezifikationen. 4) Weisen Sie die Beschriftungsaufgaben den menschlichen Annotatoren zu, die die von der KI generierten Beschriftungen überprüfen und korrigieren werden. 5) Überwachen Sie den Fortschritt und die Qualität des Beschriftungsprozesses und geben Sie bei Bedarf Feedback an die KI-Modelle. 6) Iterieren Sie und verbessern Sie die KI-Modelle basierend auf den von Menschen validierten Beschriftungen, um im Laufe der Zeit die Genauigkeit zu steigern.
Kürzere Bearbeitungszeit und geringere Kosten im Vergleich zur manuellen Beschriftung
Verbesserte Genauigkeit und Konsistenz der Beschriftungen
Skalierbarkeit für große Datensätze und komplexe Beschriftungsaufgaben
Schnellere Iteration und Entwicklung von KI-Projekten







































