생성 AI를 위한 데이터 레이블링
감독 세부 조정(SFT)
인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)
인간 평가
API 및 SDK 통합
관리 서비스
People For AI, Innovatiana, Surge AI, BasicAI Cloud, Label Studio, Dioptra AI Redlining, PromptLoop are the best paid / free ai assisted data labeling tools.






AI지원 데이터 레이블링은 인공지능을 활용하여 데이터 주석 작업의 효율성을 향상시키고 간소화하는 프로세스입니다. AI 알고리즘을 통합하면 수작업 주석 작업에 비해 더 정확하고 시간 단축이 가능합니다. 이 방법은 컴퓨터 비전, 자연어 처리 및 기타 AI 관련 분야의 대규모 데이터 세트에 특히 유용합니다.
핵심 기능
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가격
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사용 방법
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Surge AI | 생성 AI를 위한 데이터 레이블링 | 서지 AI를 사용하려면 웹사이트에 회원가입하여 데이터 레이블링 플랫폼에 접근할 수 있습니다. 그들의 서비스를 네이티브 API와 SDK로 직접 통합하거나 전문가 데이터 팀과 파트너십을 통해 관리 서비스를 받을 수 있습니다. 그들은 강력한 데이터 세트를 구축할 수 있는 도구와 우수한 인력을 제공합니다. | |
Label Studio | 다양한 데이터 유형 지원 (이미지, 오디오, 텍스트, 비디오, 시계열) |
커뮤니티 에디션 무료로 사용 가능합니다.
| 라벨 스튜디오는 PIP, Brew, Git 또는 Docker를 통해 설치할 수 있습니다. 설치 후 도구를 실행하고 데이터를 가져오며, 프로젝트를 생성하고 사용자 지정 태그 및 템플릿을 사용하여 레이블링을 시작할 수 있습니다. |
Innovatiana | 컴퓨터 비전을 위한 데이터 라벨링 | Innovatiana의 서비스를 이용하려면 프로젝트 요구 사항을 논의하여 견적을 요청할 수 있습니다. 그들은 귀하의 요구 사항을 검토하고 맞춤형 솔루션을 제안하며 무료 테스트를 실시한 후 데이터 라벨러 팀을 mobilize하여 데이터를 처리합니다. 작업에 따라 유연한 가격을 제공하며 준비된 데이터를 안전하게 전송합니다. | |
PromptLoop | 구글 시트 및 엑셀에서 AI 기반 텍스트 변환, 추출 및 요약 |
무료 $0 /월 두 개의 워크플로우, 무제한 수정 가능, 제한된 속도 및 일일 사용 한계가 있는 기능에 액세스. 프롬프트루프 구글 시트™ 및 마이크로소프트 엑셀™ 플러그인, 가이드 및 템플릿이 포함되며, 한 사용자로 제한됩니다.
| 사용자가 필요한 데이터 포인트를 정의한 후, 데이터(예: 웹사이트, 회사 또는 리드의 스프레드시트)를 업로드하거나 CRM에 연결합니다. 그러면 프롬프트루프는 수천 개의 입력에 대해 AI 연구 흐름을 실행하며, 미리 구축된 흐름과 템플릿을 활용하여 원하는 정보를 추출하고 형식화합니다. 이 과정은 빠른 설정을 위해 설계되었으며, 일반적으로 15분 이내에 스프레드시트를 드래그 앤 드롭하여 진행할 수 있습니다. |
BasicAI Cloud | AI 기반 주석 도구 | 새로운 사용자들은 BasicAI 클라우드에 무료로 50석, 100GB 스토리지 및 1,000 모델 호출로 접근할 수 있습니다. AI 기반 주석 도구를 사용하여 데이터를 라벨링하고 팀워크를 관리하며 프로젝트를 확장하십시오. | |
Dioptra AI Redlining | 레드라이닝 | 1) Word 애드인 다운로드 2) 어시스턴트에게 비교, 연구, 레드라인, 초안 작성을 Microsoft Word에서 요청하세요. | |
People For AI | 컴퓨터 비전, NLP 및 음성 인식을 위한 데이터 라벨링 | 주석 프로젝트 €6 - €9 per annotation hour 500시간 이상의 주석이 필요한 생산 프로젝트의 경우, 비용은 일반적으로 주석 시간당 €6에서 €9 사이입니다. 이 가격에는 주석, 검토 및 고객 관리가 포함됩니다. 이 가격은 주석 팀 선택 및 교육과 주석 도구 설정(복잡성에 따라 €200-€300)은 포함되지 않습니다. | People For AI를 사용하려면, 기계 학습 프로젝트 및 데이터 라벨링 요구 사항에 대해 논의하기 위해 그들에게 연락할 수 있습니다. 그들은 프로젝트 관리자를 배정하고, 전문 주석 팀을 구성하며, 도구 및 초기 주석 지침을 정의한 후 주석 프로젝트를 시작합니다. |
자율 주행 자동차 회사는 인식 모델의 학습을 위해 도로 장면, 교통 표지판 및 보행자 등을 주석으로 달기 위해 AI지원 데이터 레이블링을 사용합니다.
의료 기관은 진단 AI 도구 개발을 위해 X-선 및 CT 스캔과 같은 의료 이미지에 주석을 달기 위해 AI지원 데이터 레이블링을 채용합니다.
전자 상거래 플랫폼은 상품 이미지를 분류하고 속성을 지정하기 위해 AI지원 데이터 레이블링을 활용합니다.
사용자들은 효율성, 정확성 및 복잡한 주석 작업 처리 능력 등을 강조하여 AI지원 데이터 레이블링을 찬양했습니다. 그러나, 초기 설정과 구성은 시간이 소요될 수 있으며, 일부 플랫폼의 비용은 소규모 조직에게는 부담스러울 수 있습니다. 전반적으로, 대부분의 사용자들은 AI지원 데이터 레이블링을 AI 프로젝트를 가속화하고 학습 데이터의 품질을 향상시키기 위한 가치있는 도구로 인정하였습니다.
사용자는 이미지 데이터 세트를 업로드하고 객체 감지 작업을 선택합니다. AI 모델은 이미지의 객체를 자동으로 레이블링하고 사용자는 필요에 따라 검토 및 수정합니다.
사용자는 텍스트 분류 작업을 여러 주석 작업자에게 할당합니다. AI지원 플랫폼은 주석 작업자의 전문성과 성과에 기반하여 작업을 지능적으로 분배합니다.
AI지원 데이터 레이블링을 구현하려면 다음 단계를 따르세요: 1) 데이터 세트를 준비하고 주석 작업 요구 사항을 정의합니다. 2) 프로젝트에 맞는 AI지원 데이터 레이블링 플랫폼이나 도구를 선택합니다. 3) AI 모델과 작업 설정을 프로젝트 사양에 맞게 구성합니다. 4) 생성된 AI 레이블을 검토하고 수정할 주석 작업자에게 주석 작업을 할당합니다. 5) 주석 작업의 진행 상황과 품질을 모니터링하고 필요에 따라 AI 모델에게 피드백을 제공합니다. 6) 사람이 유효한 레이블을 기반으로 AI 모델을 반복적으로 개선하여 정확도를 향상시킵니다.
수작업 주석에 비해 시간과 비용을 절감합니다.
레이블의 정확성과 일관성을 향상시킵니다.
대규모 데이터 세트 및 복잡한 주석 작업에 확장성을 제공합니다.
AI 프로젝트의 빠른 반복 및 개발 주기를 위한 도구입니다.







































