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Beste 16 Data Labeling Tools in 2026

People For AI, Innovatiana, Label Studio, BasicAI Cloud, Scale AI, Dioptra AI Redlining, LayerNext, CloudFactory Computer Vision Wiki, Surge AI, Unitlab sind die besten kostenpflichtigen / kostenlosen Data Labeling Tools.

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Was ist Data Labeling?

Data-Labeling ist der Prozess, bei dem sinnvolle Labels oder Tags für Rohdaten wie Texte, Bilder oder Videos identifiziert und zugewiesen werden. Dieser Schritt ist entscheidend für die Vorbereitung von Daten für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenzanwendungen, da mit gelabelten Daten KI-Modelle trainiert und validiert werden. Daten-Labeling hilft Maschinen, Daten zu verstehen und zu interpretieren, um spezifische Aufgaben wie Bildklassifizierung, Sentimentanalyse oder Objekterkennung auszuführen.

Welches sind die besten 10 KI-Tools für Data Labeling ?

Wesentliche Merkmale
Preis
Wie verwenden

Scale AI

Hochwertige Trainingsdaten für KI-Modelle
Scale Data Engine für Datenmanagement und -labeling
Scale GenAI-Plattform für Full-Stack Generative AI
Scale Donovan für KI-gestützte Entscheidungsfindung
Bewertung von KI-Modellen und Red Teaming
RLHF (Reinforcement Learning von menschlichem Feedback)

Scale AI bietet verschiedene Produkte und Dienstleistungen an. Sie können ihre Scale Data Engine für das Daten-Training, die Scale GenAI-Plattform für Generative AI und Scale Donovan für KI-gestützte Entscheidungsfindung erkunden. Sie können auch ihre Evaluierungstools für KI-Modelle und Anwendungen nutzen. Kontaktieren Sie sie für eine Demo oder um Ihre spezifischen Anforderungen zu besprechen.

Surge AI

Datenkennzeichnung für GenAI
Supervised Fine-Tuning (SFT)
Reinforcement Learning mit menschlichem Feedback (RLHF)
Menschliche Evaluierung
API- und SDK-Integration
Verwalteter Service

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)
Konfigurierbare Layouts und Vorlagen
Integration mit ML-/KI-Pipelines über Webhooks, Python SDK und API
ML-unterstützte Beschriftung
Verbindung zu Cloud-Speichern (S3, GCP)
Datenmanager mit erweiterten Filtern
Unterstützung für mehrere Projekte und Benutzer

Community Edition Kostenlos zu verwenden
Enterprise Kontaktieren Sie den Vertrieb für Preise

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
Datensammlung
Datenmoderation & RLHF
Dokumentenverarbeitung
Verarbeitung natürlicher Sprache

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
Automatisiertes Web-Scraping und tiefe B2B-Recherche
CRM-Datenanreicherung und Validierung von Verkaufsleads
Maßgeschneiderte KI-Modelle und vorgefertigte Vorlagen zur Datenextraktion
Skalierbare Cloud-Infrastruktur für die Verarbeitung von großen Datenvolumina
Integration mit CRMs (z.B. HubSpot) und REST API
Marktführende Genauigkeit der Datenresultate
Unbegrenzter Datenimport und -export

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.
Wachstum $750 /mo (monatlich), $500 /mo (jährlich) Für Teams, die anfangen möchten, mit unbegrenztem Zugang zu Basis-Modellen, dediziertem Slack- und E-Mail-Support, Zugang zu experimentellen Modellen, beginnend mit 100.000 Aufgaben-Credits pro Jahr, Zugang zur PromptLoop API und unbegrenztem Datenimport und -export.
Unternehmen Kontaktieren Sie uns Bietet Teamp Zugang und erweiterte Funktionen, einschließlich aller Wachstumsfunktionen, Mengenrabatte, unbegrenzte automatische CRM-Anreicherung, Beratung zur Datenqualität und Ingenieurstunden, Organisationsfreigabe, Überwachung und Analytik, erweiterte Sicherheit (SAML, SSO), persönliche Einarbeitung und Unterstützung, dedizierte Unterstützung und Schulung des Personals, unbegrenzter Datenimport und -export sowie Zugang zur PromptLoop API.

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
Teammanagement
Auto-Annotation und Objektverfolgung
Skalierbares Beschriftungsmanagement
Konfigurierbare Qualitätssicherung
Unterstützung für Sensorfusiondaten
Automatisierte Datenannotation
KI-unterstütztes Annotierungstoolset
Objektverfolgungsannotation
Auto 3D semantische Segmentierung
Online Sensor-Kalibrierung

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.

Lettria

GraphRAG für Unternehmens-GenAI
Knowledge Studio zur Verarbeitung unstrukturierter Daten
No-Code-Plattform für Zusammenarbeit
Text zu Graph-Pipeline
Ontologie-Anreicherung
Private GPT-Erstellung

Verwenden Sie Lettria, um Ontologien aus Daten zu erstellen, GraphDBs aus Rohtext zu erstellen, private GPT-Chatbots zu entwickeln und GraphRAG für verbesserte Wissensrückgewinnung zu nutzen. Die Plattform bietet No-Code-Lösungen für verschiedene NLP-Aufgaben und Wissensmanagement.

Dioptra AI Redlining

Redlining
Microsoft Word Addin
Playbook
Vertragsüberprüfung
Lückenanalyse
Extraktion

1) Word Add-in herunterladen 2) Dem Assistenten sagen, dass er vergleichen, recherchieren, redlinen, erstellen soll, alles in Microsoft Word.

Unitlab

KI-gesteuerte Datenannotation
Automatisierte Datensammlung
Kollaborative Annotation-Tools
Datensatzverwaltung
Modellverwaltung
On-Premises-Lösungen
Beschriftungsservice
Versionskontrolle
Leistungsanalyse

Kostenlos Kostenlos Unbegrenzter Arbeitsplatz, Unbegrenztes Projekt, 3 Mitglieder, 5K Quellbilder, 1K Auto-Labeling / monatlich
Aktiv $99/Monat Unbegrenzter Arbeitsplatz, Unbegrenztes Projekt, 5 Mitglieder, 10K Quellbilder / monatlich, 10K Auto-Labeling / monatlich, Private Datensätze
Pro $195/Monat Unbegrenzter Arbeitsplatz, Unbegrenztes Projekt, 10 Mitglieder, 25K Quellbilder / monatlich, 25K Auto-Labeling / monatlich, Private Datensätze
Unternehmen Kontaktieren Sie uns Unbegrenzter Arbeitsplatz, Unbegrenztes Projekt, Unbegrenzte Mitglieder, Unbegrenzte Quellbilder, Unbegrenztes Auto-Labeling, Private Datensätze

Verwenden Sie die KI von Unitlab, um die Datenannotation mit fortschrittlichen Auto-Labeling-Tools zu automatisieren. Integrieren Sie Ihre eigenen KI-Modelle, sammeln Sie Rohdaten und optimieren Sie die Zusammenarbeit, um äußerst präzise Labels mit fortschrittlichen QA-Tools zu liefern. Verwalten Sie Projekte, Datensätze und Teams innerhalb der Plattform.

CloudFactory Computer Vision Wiki

Umfassendes Glossar von Begriffen und Konzepten der Computer Vision
Praktische Anwendung von Schlüsselkonzepten innerhalb der Kernaufgaben
Codebeispiele zur Implementierung
Überblick über Aufgaben, Modellarchitekturen und Metriken der Computer Vision
Informationen über Verlustfunktionen, Optimierer, Augmentierungen und Bereitstellungsstrategien

Das Computer Vision Wiki kann genutzt werden, indem man das Inhaltsverzeichnis durchblättert, um spezifische Themen wie Computer Vision-Aufgaben, Modellarchitekturen, Metriken, Verlustfunktionen, Optimierer, Augmentierungen und Bereitstellungsstrategien zu finden. Jedes Thema bietet Erklärungen, praktische Kontexte und Codebeispiele. Es wird empfohlen, mit der Einführungsvorlesungsreihe zur Computer Vision von Joseph Redmon für Anfänger zu beginnen.

Neueste Data Labeling AI Websites

Plattform für Datenkennzeichnung zur Schulung generativer KI-Modelle mit menschlichem Feedback und Expertenteams für Daten.
Ethisches Outsourcing der Datenkennzeichnung für KI-Modelle mit Fokus auf Qualität und Wirkung.
Plattform, die KI mit kreativer Zusammenarbeit verbindet und einfachen Zugriff auf verschiedene KI-Modelle bietet.

Data Labeling Hauptmerkmale

Daten mit relevanten Labels oder Tags annotieren

Daten in vordefinierte Klassen oder Kategorien kategorisieren

Wichtige Merkmale, Objekte oder Entitäten in Daten identifizieren

Sentiment oder Absicht Textdaten zuweisen

Bilder oder Videos in unterschiedliche Regionen oder Objekte segmentieren

Was kann Data Labeling tun?

Im Gesundheitswesen wird Data-Labeling verwendet, um medizinische Bilder wie Röntgenaufnahmen oder MRTs zu annotieren, um KI-Modelle für die Krankheitsdiagnose und Behandlungsplanung zu trainieren.

In autonomen Fahrzeugen wird Data-Labeling verwendet, um Videoaufnahmen und Sensordaten zu annotieren und KI-Modelle für die Objekterkennung, Spurverfolgung und Navigation zu trainieren.

Im E-Commerce wird Data-Labeling verwendet, um Produktbilder und Bewertungen zu taggen, um die Suche, Empfehlungssysteme und Personalisierung zu verbessern.

Im Kundenservice wird Data-Labeling verwendet, um Kundenanfragen und -feedback nach Thema, Sentiment oder Dringlichkeit zu kategorisieren und weiterzuleiten.

Data Labeling Review

Data-Labeling-Plattformen und -Dienstleistungen haben im Allgemeinen positive Bewertungen von Benutzern erhalten, die ihre Benutzerfreundlichkeit, Flexibilität und Fähigkeit zur Optimierung des Labeling-Prozesses loben. Einige Benutzer haben jedoch Herausforderungen beim Management von groß angelegten Labeling-Projekten, der Sicherstellung der konsistenten Qualität unter Annotatoren und dem Umgang mit komplexen oder mehrdeutigen Daten hervorgehoben. Insgesamt gilt Data-Labeling als eine kritische, aber oft zeitaufwändige und ressourcenintensive Aufgabe in der KI-Entwicklung.

Für wen ist Data Labeling geeignet?

Ein Benutzer lädt eine Sammlung von Produktbildern hoch und weist jedem Bild relevante Labels wie 'Elektronik', 'Kleidung' oder 'Haushaltswaren' für ein E-Commerce-Empfehlungssystem zu.

Ein Benutzer markiert Social-Media-Beiträge mit Sentiment-Labels wie 'positiv', 'negativ' oder 'neutral', um ein Sentiment-Analysemodell zu trainieren.

Ein Benutzer annotiert medizinische Bilder mit Labels, die das Vorhandensein oder Fehlen bestimmter Zustände oder Abnormalitäten anzeigen.

Wie funktioniert Data Labeling?

Um Daten-Labeling umzusetzen, befolgen Sie diese Schritte: 1. Definieren Sie das Labeling-Schema und die Richtlinien basierend auf der spezifischen KI-Aufgabe und den Anforderungen. 2. Wählen Sie eine repräsentative Stichprobe von Daten, die gelabelt werden sollen. 3. Wählen Sie ein Daten-Labeling-Tool oder eine Plattform, die Ihren Bedürfnissen entspricht, wie Amazon SageMaker Ground Truth, LabelBox oder Supervisely. 4. Rekrutieren und schulen Sie menschliche Annotatoren, um die Daten genau und konsistent zu labeln. 5. Führen Sie Qualitätskontrollmaßnahmen durch, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der gelabelten Daten sicherzustellen. 6. Überarbeiten und verfeinern Sie den Labeling-Prozess bei Bedarf basierend auf der Modellleistung und dem Feedback.

Vorteile von Data Labeling

Ermöglicht Maschinen das Verstehen und Lernen aus Rohdaten

Verbessert die Genauigkeit und Leistung von KI-Modellen

Ermöglicht die Erstellung hochwertiger Trainingsdatensätze

Fördert die Entwicklung von domänenspezifischen KI-Anwendungen

Spart Zeit und Aufwand bei der manuellen Datenverarbeitung und -analyse

FAQ über Data Labeling

Was ist Data-Labeling?
Warum ist Data-Labeling für KI wichtig?
Welche sind einige häufige Arten von Data-Labeling?
Wie viele Daten müssen für KI gelabelt werden?
Kann Data-Labeling automatisiert werden?
Was sind einige Best Practices für Data-Labeling?