針對生成式人工智慧的數據標註
監督式微調(SFT)
帶有人類回饋的強化學習(RLHF)
人力評估
API 和 SDK 整合
管理服務
People For AI, Innovatiana, Surge AI, BasicAI Cloud, Label Studio, Dioptra AI Redlining, PromptLoop 是最好的付費/免費 ai assisted data labeling tools.






AI輔助的數據標記是一個利用人工智能來優化和提高數據標註任務效率的過程。通過導入人工智能算法,標註流程比手動標註更準確且耗時更少。這種方法對於計算機視覺、自然語言處理和其他人工智能相關領域的大型數據集特別有用。
核心功能
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價格
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如何使用
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Surge AI | 針對生成式人工智慧的數據標註 | 使用 Surge AI 的方法是,您可以在他們的網站上註冊以訪問他們的數據標註平台。您可以透過原生 API 和 SDK 直接整合他們的服務,或與他們的專業數據團隊合作進行管理服務。他們提供工具及精英人才來構建強大的數據集。 | |
Label Studio | 支援多種數據類型(圖像、音訊、文本、影片、時間序列) |
社群版 免費使用
| Label Studio 可以透過 PIP、Brew、Git 或 Docker 安裝。安裝後,您可以啟動工具,導入數據,創建專案並開始標註,使用可自定義的標籤和模板。 |
Innovatiana | 計算機視覺數據標註 | 要使用Innovatiana的服務,您可以通過討論項目需求來請求報價。他們將研究您的需求,提出定制的解決方案,進行免費測試,並動員數據標註團隊來處理您的數據。他們根據任務提供靈活的定價,並安全地交付處理好的數據。 | |
PromptLoop | 在Google Sheets和Excel中進行AI驅動的文字轉換、提取和總結 |
免費 $0 /月 您可以自行探索,提供兩個工作流程、無限編輯、有限制的功能和每日使用限制、PromptLoop Google Sheets™和Microsoft Excel™插件、指南和模板,僅限一名用戶使用。
| 用戶需要定義他們需要的具體數據點,然後上傳數據(例如,網站、公司或潛在客戶的電子表格)或連接他們的CRM。PromptLoop然後在數千個輸入上運行AI研究流程,利用預構建的流程和模板來提取和格式化所需的信息。這個過程設計為快速設置,通常在15分鐘內完成,只需簡單的拖放電子表格。 |
BasicAI Cloud | 人工智慧驅動的標註工具 | 新使用者可以免費使用BasicAI Cloud,享有50個名額、100GB存儲空間和1,000次模型調用。使用人工智慧驅動的標註工具來標註數據、管理團隊和擴展專案。 | |
Dioptra AI Redlining | 標示 | 1) 下載Word插件 2) 告訴助手在Microsoft Word中進行比較、研究、標示、起草等操作 | |
People For AI | 電腦視覺、自然語言處理和語音識別的數據標記 | 標註專案 €6 - €9 每小時標註 對於需要超過500小時標註的生產專案,成本通常在每小時6歐元到9歐元之間。這個價格包括標註、檢查和客戶服務。不包括標註團隊的選擇/訓練及標註工具的設置(根據複雜性200-300歐元)。 | 要使用 People For AI,您可以聯絡他們討論您的機器學習項目和資料標記需求。他們將分配一位專案經理,組建專業的標註團隊,並在定義工具和初始標註指示後開始標註專案。 |
自駕車公司使用AI輔助的數據標記來標註道路場景、交通標誌和行人,以訓練其感知模型。
醫療組織使用AI輔助的數據標記來標註醫學圖像,例如X射線和CT掃描,以開發診斷性人工智能工具。
電子商務平台利用AI輔助的數據標記來對產品圖像進行分類和屬性標註,從而改進搜索和推薦系統。
用戶讚揚AI輔助的數據標註的效率、準確性和處理複雜標註任務的能力。然而,一些用戶指出,初始設置和配置可能需要花費較長時間,有些平台的成本對於小型組織可能是限制因素。總體而言,大多數用戶認為AI輔助的數據標註是加速他們的AI項目並提高訓練數據質量的有價值工具。
用戶上傳一個圖像數據集,選擇對象檢測任務。AI模型會自動對圖像中的對象進行預標記,然後用戶根據需要進行審查和修正。
用戶將文本分類任務分配給多個標註者。AI輔助平台根據每個標註者的專業能力和表現智能地分配任務。
要實施AI輔助的數據標記,請按照以下步驟進行:1)準備數據集並定義標註要求。2)選擇適合您需求的AI輔助數據標記平台或工具。3)根據項目規格配置AI模型和任務設置。4)將標註任務分配給人工標註者,他們將審查並修正AI生成的標籤。5)監控標註流程的進度和質量,根據需要向AI模型提供反饋。6)根據人工驗證的標籤迭代和改進AI模型,以提高準確性。
相比手動標註,節省時間和成本
提高標記的準確性和一致性
對於大型數據集和複雜的標註任務具有可擴展性
加快AI項目的迭代和開發週期







































