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)
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.






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.
핵심 기능
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가격
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사용 방법
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Scale AI | AI 모델을 위한 고품질 훈련 데이터 | 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 | 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. | |
Lettria | 기업 GenAI를 위한 GraphRAG | 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 | 1) Word 애드인 다운로드 2) 어시스턴트에게 비교, 연구, 레드라인, 초안 작성을 Microsoft Word에서 요청하세요. | |
Unitlab | AI 기반 데이터 주석 |
무료 무료 무제한 작업 공간, 무제한 프로젝트, 3명 멤버, 월 5천 개 소스 이미지, 월 1천 개 자동 레이블링
| 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 | 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. |
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.
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.
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.
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
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







































