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Best 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 are the best paid / free Data Labeling tools.

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Data Labeling이란 무엇인가요?

데이터 레이블링은 텍스트, 이미지 또는 비디오와 같은 원시 데이터에 의미 있는 레이블 또는 태그를 식별하고 할당하는 과정입니다. 레이블링된 데이터는 기계 학습 및 인공 지능 애플리케이션에 대한 데이터를 준비하는 중요한 단계로, 레이블이 지정된 데이터는 AI 모델을 훈련하고 유효성을 검증하는 데 사용됩니다. 데이터 레이블링은 기계가 특정 작업에 유용한 방식으로 데이터를 이해하고 해석할 수 있도록 돕습니다. 이미지 분류, 감성 분석 또는 물체 감지와 같은 작업에 유용합니다.

상위 10는 무엇인가요? Data Labeling 용 AI 도구는 무엇인가요?

핵심 기능
가격
사용 방법

Scale AI

AI 모델을 위한 고품질 훈련 데이터
데이터 관리 및 레이블링을 위한 Scale Data Engine
풀스택 생성 AI를 위한 Scale GenAI Platform
AI 기반 의사 결정을 위한 Scale Donovan
AI 모델 평가 및 레드 팀 테스트
RLHF(인간 피드백 기반 강화 학습)

Scale AI는 다양한 제품과 서비스를 제공합니다. 데이터 훈련을 위한 Scale Data Engine, 생성 AI를 위한 Scale GenAI Platform, AI 기반 의사 결정을 위한 Scale Donovan을 탐색할 수 있습니다. 또한 AI 모델 및 애플리케이션을 위한 평가 도구를 활용할 수 있습니다. 데모를 요청하거나 구체적인 요구 사항에 대해 논의하려면 그들과 연락하십시오.

Surge AI

생성 AI를 위한 데이터 레이블링
감독 세부 조정(SFT)
인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)
인간 평가
API 및 SDK 통합
관리 서비스

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)
구성 가능한 레이아웃 및 템플릿
Webhooks, Python SDK 및 API를 통해 ML/AI 파이프라인과 통합
ML 지원 레이블링
클라우드 저장소(S3, GCP)와 연결
고급 필터가 있는 데이터 관리자
다중 프로젝트 및 사용자 지원

커뮤니티 에디션 무료로 사용 가능합니다.
엔터프라이즈 가격은 영업팀에 문의하세요.

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
데이터 수집
데이터 모드레이션 및 RLHF
문서 처리
자연어 처리

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
자동화된 웹 스크래핑 및 심층 B2B 연구
CRM 데이터 보강 및 판매 리드 검증
데이터 추출을 위한 맞춤 AI 모델 및 사전 구축된 템플릿
대량 데이터 처리를 위한 확장 가능한 클라우드 인프라
HubSpot과 같은 CRM 통합 및 REST API
시장 최고의 데이터 결과 정확도
무제한 데이터 수입 및 수출

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.
성장 $750 /월 (매월), $500 /월 (연간) 시작하려는 팀을 위한 계획으로, 기본 모델에 무제한으로 액세스 가능, 전담 슬랙 및 이메일 지원, 실험 모델에 대한 접근, 연간 100k 작업 크레딧, 프롬프트루프 API에 대한 액세스 및 무제한 데이터 수입 및 수출이 포함됩니다.
기업 문의하기 팀 접근 및 고급 기능을 제공, 성장 기능을 모두 포함하며, 볼륨 할인, 무제한 자동 CRM 보강, 데이터 세트 품질 상담 및 엔지니어링 시간, 조직 공유, 모니터링 및 분석, 강화 보안( SAML, SSO), 화이트 글러브 온보딩 및 지원, 전담 지원 및 직원 교육, 무제한 데이터 수입 및 수출 및 프롬프트루프 API에 대한 접근을 포함합니다.

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
팀 관리
자동 주석 및 객체 추적
확장 가능한 라벨 관리
구성 가능한 품질 보증
센서 융합 데이터 지원
자동 데이터 주석
AI 지원 주석 툴셋
객체 추적 주석
자동 3D 의미론적 세분화
온라인 센서 보정

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.

Lettria

기업 GenAI를 위한 GraphRAG
비구조적 데이터 처리를 위한 지식 스튜디오
협업을 위한 노코드 플랫폼
텍스트를 그래프로 변환하는 파이프라인
온톨로지 강화
개인 GPT 구축

렛트리아를 사용하여 데이터에서 온톨로지를 구축하고, 원시 텍스트에서 GraphDB를 생성하고, 개인 GPT 챗봇을 구축하며, 향상된 지식 검색을 위해 GraphRAG를 활용합니다. 이 플랫폼은 다양한 NLP 작업과 지식 관리를 위한 노코드 솔루션을 제공합니다.

Dioptra AI Redlining

레드라이닝
Microsoft Word 애드인
플레이북
계약 검토
갭 분석
추출

1) Word 애드인 다운로드 2) 어시스턴트에게 비교, 연구, 레드라인, 초안 작성을 Microsoft Word에서 요청하세요.

Unitlab

AI 기반 데이터 주석
자동 데이터 수집
협업 주석 도구
데이터 세트 관리
모델 관리
온프레미스 솔루션
레이블링 서비스
버전 관리
성능 분석

무료 무료 무제한 작업 공간, 무제한 프로젝트, 3명 멤버, 월 5천 개 소스 이미지, 월 1천 개 자동 레이블링
활성 $99/월 무제한 작업 공간, 무제한 프로젝트, 5명 멤버, 월 1만 개 소스 이미지, 월 1만 개 자동 레이블링, 개인 데이터 세트
프로 $195/월 무제한 작업 공간, 무제한 프로젝트, 10명 멤버, 월 2만 5천 개 소스 이미지, 월 2만 5천 개 자동 레이블링, 개인 데이터 세트
기업 문의하기 무제한 작업 공간, 무제한 프로젝트, 무제한 멤버, 무제한 소스 이미지, 무제한 자동 레이블링, 개인 데이터 세트

Unitlab AI를 사용하여 고급 자동 레이블링 도구로 데이터 주석을 자동화하세요. 자체 AI 모델을 통합하고, 원시 데이터를 수집하며, 협업을 간소화하여 고급 QA 도구로 매우 정확한 레이블을 제공하세요. 플랫폼 내에서 프로젝트, 데이터 세트 및 팀을 관리하세요.

CloudFactory Computer Vision Wiki

컴퓨터 비전 용어 및 개념의 포괄적 용어집
핵심 작업 내에서 주요 개념의 실제 적용
구현을 위한 코드 예제
컴퓨터 비전 작업, 모델 아키텍처 및 메트릭 개요
손실 함수, 최적화기, 데이터 증강 및 배포 전략에 대한 정보

컴퓨터 비전 위키는 특정 주제를 찾기 위해 목차를 탐색하여 사용할 수 있으며, 여기에는 컴퓨터 비전 작업, 모델 아키텍처, 메트릭, 손실 함수, 최적화기, 데이터 증강 및 배포 전략이 포함됩니다. 각 주제는 설명, 실제 맥락 및 코드 예제를 제공합니다. 초보자는 Joseph Redmon의 입문 CV 강의 시리즈부터 시작하는 것이 좋습니다.

최신 Data Labeling AI 웹사이트

인간 피드백과 전문가 데이터 팀이 포함된 생성 AI 모델을 위한 데이터 레이블링 플랫폼입니다.
AI 모델을 위한 윤리적 데이터 라벨링 아웃소싱으로, 품질과 영향력에 초점을 맞춥니다.
AI와 협력적 창의성을 결합한 플랫폼으로, 다양한 AI 모델에 대한 쉬운 접근을 제공합니다.

Data Labeling 핵심 기능

관련 레이블이나 태그로 데이터 주석 처리

미리 정의된 클래스 또는 범주로 데이터 분류

데이터 내에서 주요 기능, 물체 또는 엔터티 식별

텍스트 데이터에 감성 또는 의도 할당

이미지 또는 비디오를 구분된 영역 또는 물체로 분할

Data Labeling은 무엇을 할 수 있나요?

의료 분야에서는 데이터 레이블링이 질병 진단 및 치료 계획용 AI 모델을 훈련하는 데 사용됩니다.

자율 주행 차량에서는 비디오 영상과 센서 데이터에 주석을 달아 물체 감지, 차선 추적 및 네비게이션용 AI 모델을 훈련합니다.

전자상거래에서는 제품 이미지와 리뷰에 태그를 달아 검색 관련성, 추천 시스템 및 개인화를 개선합니다.

고객 서비스에서는 고객 문의 사항을 주제, 감정 또는 긴급성에 따라 분류하고 경로 설정하는 데 데이터 레이블링을 사용합니다.

Data Labeling Review

데이터 레이블링 플랫폼과 서비스는 사용자로부터 일반적으로 긍정적인 평가를 받았으며, 사용의 용이성, 유연성 및 레이블링 프로세스의 간소화 능력을 칭찬합니다. 그러나 일부 사용자는 대규모 레이블링 프로젝트를 관리하기 어렵다고 지적했으며, 주석자 간의 일관된 품질과 복잡하거나 모호한 데이터를 처리하는 문제에 대해 언급했습니다. 전반적으로 데이터 레이블링은 AI 개발에서 중요하지만 종종 시간과 자원을 많이 요구하는 작업으로 인식됩니다.

Data Labeling은 누가 사용하기에 적합하나요?

사용자가 전자상거래 추천 시스템을 위해 '전자제품', '의류' 또는 '가정용품'과 같은 관련 레이블을 각 이미지에 지정하여 제품 이미지 컬렉션을 업로드합니다.

사용자가 감성 레이블(긍정적, 부정적 또는 중립)을 소셜 미디어 게시물에 태그하여 감성 분석 모델을 훈련합니다.

사용자가 특정 상태 또는 이상의 존재 여부를 나타내는 레이블을 의료 이미지에 주석 달습니다.

Data Labeling은 어떻게 작동하나요?

데이터 레이블링을 구현하려면 다음 단계를 따르십시오: 1. 구체적인 AI 작업 및 요구 사항에 기반한 레이블링 체계 및 지침 정의 2. 레이블이 지정될 데이터의 대표적인 샘플 선택 3. Amazon SageMaker Ground Truth, LabelBox 또는 Supervisely와 같이 요구 사항에 맞는 데이터 레이블링 도구 또는 플랫폼 선택 4. 정확하고 일관된 방법으로 데이터에 레이블을 지정할 수 있도록 인간 주석 달자 고용 및 교육 5. 레이블이 지정된 데이터의 정확성과 신뢰성을 보장하기 위해 품질 관리 조치 수행 6. 모델 성능 및 피드백에 기초해 필요한 대로 레이블링 프로세스 반복 및 정제

Data Labeling의 장점

기계가 원시 데이터를 이해하고 학습할 수 있도록 함

AI 모델의 정확성과 성능을 향상시킴

고품질 훈련 데이터 세트를 작성하는 데 도움

도메인별 AI 응용 프로그램 개발을 촉진

수동 데이터 처리 및 분석에서 시간과 노력 절약

Data Labeling에 대한 자주 묻는 질문

데이터 레이블링이란 무엇인가요?
AI에게 데이터 레이블링이 중요한 이유는 무엇인가요?
일반적인 데이터 레이블링의 유형은 무엇인가요?
AI에 대해 얼마만큼의 데이터를 레이블링해야 하나요?
데이터 레이블링은 자동화될 수 있나요?
데이터 레이블링의 모범 사례는 무엇인가요?