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Top 16 Data Labeling herramientas en 2026

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¿Qué es Data Labeling?

El etiquetado de datos es el proceso de identificar y asignar etiquetas o tags significativos a datos crudos, como texto, imágenes o videos. Es un paso crucial en la preparación de datos para aplicaciones de aprendizaje automático e inteligencia artificial, ya que los datos etiquetados se utilizan para entrenar y validar modelos de IA. El etiquetado de datos ayuda a las máquinas a comprender e interpretar los datos de una manera útil para tareas específicas, como clasificación de imágenes, análisis de sentimientos o detección de objetos.

¿Cuáles son las principales 10 herramientas de IA para Data Labeling? herramientas de AI para Data Labeling?

Características principales
Precio
Modo de empleo

Scale AI

Datos de entrenamiento de alta calidad para modelos de IA
Scale Data Engine para gestión y etiquetado de datos
Plataforma Scale GenAI para IA Generativa de pila completa
Scale Donovan para toma de decisiones impulsada por IA
Evaluación de modelos de IA y pruebas de resistencia
RLHF (Aprendizaje por Refuerzo a partir de la Retroalimentación Humana)

Scale AI ofrece varios productos y servicios. Puedes explorar su Scale Data Engine para el entrenamiento de datos, la Plataforma Scale GenAI para IA generativa y Scale Donovan para la toma de decisiones impulsada por IA. También puedes aprovechar sus herramientas de evaluación para modelos de IA y aplicaciones. Contáctalos para una demostración o para discutir tus necesidades específicas.

Surge AI

Etiquetado de datos para GenAI
Ajuste Fino Supervisado (SFT)
Aprendizaje por Refuerzo con Retroalimentación Humana (RLHF)
Evaluación Humana
Integración de API y SDK
Servicio Gestionado

Para usar Surge AI, puedes registrarte en su sitio web para acceder a su plataforma de etiquetado de datos. Puedes integrar sus servicios directamente con las APIs y SDK nativos o asociarte con su equipo de datos experto para un servicio gestionado. Ofrecen herramientas y una fuerza laboral de élite para construir conjuntos de datos poderosos.

Label Studio

Soporte para múltiples tipos de datos (imágenes, audio, texto, video, series temporales)
Diseños y plantillas configurables
Integración con pipelines de ML/IA a través de Webhooks, SDK de Python y API
Etiquetado asistido por ML
Conexión a almacenamiento en la nube (S3, GCP)
Gestor de datos con filtros avanzados
Soporte para múltiples proyectos y usuarios

Edición Comunitaria Gratis para usar
Enterprise Contacte con ventas para precios

Label Studio se puede instalar a través de PIP, Brew, Git o Docker. Después de la instalación, puedes lanzar la herramienta, importar datos, crear proyectos y comenzar a etiquetar utilizando etiquetas y plantillas personalizables.

Innovatiana

Etiquetado de Datos para Visión por Computadora
Recolección de Datos
Moderación de Datos y RLHF
Procesamiento de Documentos
Procesamiento de Lenguaje Natural

Para utilizar los servicios de Innovatiana, puedes solicitar un presupuesto discutiendo tus necesidades del proyecto. Luego estudiarán tus requisitos, propondrán una solución personalizada, realizarán una prueba gratuita y movilizarán un equipo de etiquetadores de datos para procesar tus datos. Ofrecen precios flexibles según la tarea y entregan los datos preparados de forma segura.

PromptLoop

Transformación, extracción y resumen de texto potenciado por IA en Google Sheets y Excel
Extracción automática de datos web y profunda investigación B2B
Enriquecimiento de datos de CRM y validación de leads de ventas
Modelos de IA personalizados y plantillas preconstruidas para extracción de datos
Infraestructura en la nube escalable para procesamiento de datos de gran volumen
Integración con CRMs (por ejemplo, HubSpot) y API REST
Precisión líder en el mercado para resultados de datos
Importación y exportación de datos ilimitados

Gratis $0 /mo Explora a tu manera con dos flujos de trabajo, ediciones ilimitadas, acceso a funciones con límites de tasa y límites de uso diarios, complemento de PromptLoop para Google Sheets™ y Microsoft Excel™, guías y plantillas, limitado a un solo usuario.
Crecimiento $750 /mo (Mensual), $500 /mo (Anual) Para equipos que buscan comenzar, incluye acceso ilimitado a modelos base, soporte dedicado por Slack y correo electrónico, acceso a modelos experimentales, comenzando con 100k créditos de tarea al año, acceso a la API de PromptLoop y importación y exportación de datos ilimitada.
Empresa Contáctanos Ofrece acceso para equipos y características avanzadas, incluyendo todas las características de crecimiento, descuentos por volumen, enriquecimiento automático de CRM ilimitado, consulta sobre calidad de conjuntos de datos y horas de ingeniería, compartir en organización, monitoreo y análisis, seguridad mejorada (SAML, SSO), incorporación y soporte personalizado, capacitación de personal dedicada, importación y exportación de datos ilimitada y acceso a la API de PromptLoop.

Los usuarios definen los puntos de datos específicos que necesitan, luego cargan datos (por ejemplo, hojas de cálculo de sitios web, empresas o leads) o conectan su CRM. PromptLoop luego ejecuta flujos de investigación de IA en miles de entradas a la vez, aprovechando flujos y plantillas preconstruidas para extraer y formatear la información deseada. El proceso está diseñado para una configuración rápida, que a menudo toma menos de 15 minutos, simplemente arrastrando y soltando hojas de cálculo.

BasicAI Cloud

Herramientas de anotación impulsadas por IA
Gestión del trabajo en equipo
Auto-anotación y seguimiento de objetos
Gestión escalable de etiquetas
Aseguramiento de calidad configurable
Soporte para datos de fusión de sensores
Anotación de datos automatizada
Conjunto de herramientas de anotación asistida por IA
Anotación de seguimiento de objetos
Segmentación semántica 3D automática
Calibración de sensores en línea

Los nuevos usuarios pueden acceder a BasicAI Cloud de forma gratuita con 50 asientos, 100GB de almacenamiento y 1,000 llamadas de modelo. Utilice las herramientas de anotación impulsadas por IA para etiquetar datos, gestionar el trabajo en equipo y escalar proyectos.

Lettria

GraphRAG para GenAI empresarial
Knowledge Studio para procesamiento de datos no estructurados
Plataforma sin código para la colaboración
Pipeline de Texto a Grafo
Enriquecimiento de Ontología
Construcción de GPT privados

Utiliza Lettria para construir ontologías a partir de datos, crear GraphDBs a partir de texto en bruto, construir chatbots GPT privados y aprovechar GraphRAG para una recuperación de conocimiento mejorada. La plataforma ofrece soluciones sin código para diversas tareas de procesamiento de lenguaje natural y gestión del conocimiento.

Dioptra AI Redlining

Redlining
Complemento de Microsoft Word
Libro de jugadas
Revisión de contratos
Análisis de brechas
Extracción

1) Descarga el complemento de Word 2) Indica al asistente que compare, investigue, realice redlining y redacte, todo en Microsoft Word

Unitlab

Anotación de datos impulsada por IA
Recopilación de datos automatizada
Herramientas de anotación colaborativa
Gestión de conjuntos de datos
Gestión de modelos
Soluciones locales
Servicio de etiquetado
Control de versiones
Análisis de rendimiento

Gratuito Gratis Espacio de trabajo ilimitado, Proyectos ilimitados, 3 Miembros, 5K Imágenes fuente, 1K Auto-etiquetado / mensual
Activo $99/mes Espacio de trabajo ilimitado, Proyectos ilimitados, 5 Miembros, 10K Imágenes fuente / mensual, 10K Auto-etiquetado / mensual, Conjuntos de datos privados
Pro $195/mes Espacio de trabajo ilimitado, Proyectos ilimitados, 10 Miembros, 25K Imágenes fuente / mensual, 25K Auto-etiquetado / mensual, Conjuntos de datos privados
Empresa Contáctanos Espacio de trabajo ilimitado, Proyectos ilimitados, Miembros ilimitados, Imágenes fuente ilimitadas, Auto-etiquetado ilimitado, Conjuntos de datos privados

Utiliza la IA de Unitlab para automatizar la anotación de datos con avanzadas herramientas de auto-etiquetado. Integra tus propios modelos de IA, recopila datos en bruto y agiliza la colaboración para entregar etiquetas altamente precisas con herramientas avanzadas de control de calidad. Administra proyectos, conjuntos de datos y equipos dentro de la plataforma.

CloudFactory Computer Vision Wiki

Glosario completo de términos y conceptos de Visión por Computadora
Aplicación práctica de conceptos clave dentro de tareas centrales
Ejemplos de código para implementación
Descripción general de tareas de Visión por Computadora, arquitecturas de modelos y métricas
Información sobre funciones de pérdida, optimizadores, aumentaciones y estrategias de implementación

La Wiki de Visión por Computadora se puede utilizar navegando por la tabla de contenidos para encontrar temas específicos, como tareas de Visión por Computadora, arquitecturas de modelos, métricas, funciones de pérdida, optimizadores, aumentaciones y estrategias de implementación. Cada tema proporciona explicaciones, contextos prácticos y ejemplos de código. Se recomienda comenzar con la serie de conferencias introductorias de CV impartida por Joseph Redmon para principiantes.

Webs de AI más recientes de Data Labeling.

Plataforma de etiquetado de datos para entrenar modelos de IA generativa con retroalimentación humana y equipos de datos expertos.
Subcontratación ética de etiquetado de datos para modelos de IA con enfoque en calidad e impacto.
Plataforma que combina IA con creatividad colaborativa, ofreciendo acceso fácil a varios modelos de IA.

Data Labeling Características principales

Anotar datos con etiquetas o tags relevantes

Categorizar datos en clases o categorías predefinidas

Identificar características clave, objetos o entidades dentro de los datos

Asignar sentimiento o intención a datos de texto

Segmentar imágenes o videos en regiones u objetos distintos

¿Qué puede hacer Data Labeling?

En el sector sanitario, el etiquetado de datos se utiliza para anotar imágenes médicas, como radiografías o resonancias magnéticas, para entrenar modelos de IA en el diagnóstico y planificación del tratamiento de enfermedades.

En vehículos autónomos, el etiquetado de datos se utiliza para anotar metraje de video y datos de sensores para entrenar modelos de IA en la detección de objetos, el seguimiento de carriles y la navegación.

En comercio electrónico, el etiquetado de datos se utiliza para etiquetar imágenes de productos y reseñas para mejorar la relevancia de la búsqueda, los sistemas de recomendación y la personalización.

En servicio al cliente, el etiquetado de datos se utiliza para categorizar y canalizar las consultas y comentarios de los clientes según el tema, el sentimiento o la urgencia.

Data Labeling Review

Las plataformas y servicios de etiquetado de datos han recibido críticas generalmente positivas por parte de los usuarios, quienes elogian su facilidad de uso, flexibilidad y capacidad para agilizar el proceso de etiquetado. Sin embargo, algunos usuarios han señalado desafíos en la gestión de proyectos de etiquetado a gran escala, garantizar una calidad consistente entre los annotadores y manejar datos complejos o ambiguos. En general, el etiquetado de datos es reconocido como una tarea crítica pero a menudo consumidora de tiempo y recursos en el desarrollo de IA.

¿Quién puede utilizar Data Labeling?

Un usuario carga una colección de imágenes de productos y asigna etiquetas relevantes, como 'electrónica', 'ropa' o 'artículos para el hogar', a cada imagen para un sistema de recomendación de comercio electrónico.

Un usuario etiqueta publicaciones en redes sociales con etiquetas de sentimiento, como 'positivo', 'negativo' o 'neutral', para entrenar un modelo de análisis de sentimientos.

Un usuario anota imágenes médicas con etiquetas que indican la presencia o ausencia de condiciones o anomalías específicas.

¿Cómo funciona Data Labeling?

Para implementar el etiquetado de datos, sigue estos pasos: 1. Define el esquema y las pautas de etiquetado basados en la tarea de IA específica y los requisitos. 2. Selecciona una muestra representativa de datos a etiquetar. 3. Elige una herramienta o plataforma de etiquetado de datos que se adapte a tus necesidades, como Amazon SageMaker Ground Truth, LabelBox o Supervisely. 4. Recluta y capacita a annotadores humanos para etiquetar los datos con precisión y de manera consistente. 5. Realiza medidas de control de calidad para garantizar la precisión y confiabilidad de los datos etiquetados. 6. Itera y perfecciona el proceso de etiquetado según sea necesario en función del rendimiento del modelo y los comentarios.

Ventajas de Data Labeling

Permite a las máquinas comprender y aprender a partir de datos crudos

Mejora la precisión y el rendimiento de los modelos de IA

Permite la creación de conjuntos de datos de entrenamiento de alta calidad

Facilita el desarrollo de aplicaciones de IA específicas de dominio

Ahorra tiempo y esfuerzo en el procesamiento y análisis manual de datos

Preguntas frecuentes sobre Data Labeling

¿Qué es el etiquetado de datos?
¿Por qué es importante el etiquetado de datos para la IA?
¿Cuáles son algunos tipos comunes de etiquetado de datos?
¿Cuántos datos deben etiquetarse para la IA?
¿Puede automatizarse el etiquetado de datos?
¿Cuáles son algunas mejores prácticas para el etiquetado de datos?