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2026年最好的16个Data Labeling工具

People For AI, Innovatiana, Label Studio, BasicAI Cloud, Scale AI, Dioptra AI Redlining, LayerNext, CloudFactory Computer Vision Wiki, Surge AI, Unitlab 是最好的付费/免费 Data Labeling tools.

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什么是Data Labeling?

数据标记是识别和为原始数据(如文本、图像或视频)分配有意义的标签或标记的过程。这是为机器学习和人工智能应用准备数据的关键步骤,因为标记数据用于训练和验证AI模型。数据标记有助于机器以对特定任务有用的方式理解和解释数据,如图像分类、情感分析或目标检测。

最好的前10个AI Data Labeling工具有哪些?

核心功能
价格
如何使用

Scale AI

高质量的训练数据,用于人工智能模型
Scale Data Engine,用于数据管理和标注
Scale GenAI 平台,用于全栈生成式人工智能
Scale Donovan,支持人工智能驱动的决策
人工智能模型评估与安全测试
人类反馈的强化学习(RLHF)

Scale AI 提供多种产品和服务。您可以探索他们的 Scale Data Engine 来进行数据训练,使用 Scale GenAI 平台进行生成式人工智能开发,或利用 Scale Donovan 实现人工智能驱动的决策。您还可以利用他们的评估工具来评估人工智能模型和应用程序。联系他们了解演示或讨论您的具体需求。

Surge AI

生成式 AI 的数据标注
监督微调 (SFT)
带人类反馈的强化学习 (RLHF)
人工评估
API 和 SDK 集成
托管服务

要使用 Surge AI,您可以在他们的网站上注册以访问数据标注平台。您可以直接通过本地 API 和 SDK 集成他们的服务,或与他们的专家数据团队合作以获得托管服务。他们提供工具和精英劳动力来构建强大的数据集。

Label Studio

支持多种数据类型(图像、音频、文本、视频、时间序列)
可配置布局和模板
通过Webhook、Python SDK和API与机器学习/人工智能管道集成
机器学习辅助标注
连接云存储(S3、GCP)
具有高级过滤功能的数据管理器
支持多个项目和用户

社区版 免费使用
企业版 联系销售咨询定价

Label Studio可以通过PIP、Brew、Git或Docker进行安装。安装后,您可以启动该工具,导入数据,创建项目,并使用可自定义的标签和模板开始标注。

Innovatiana

计算机视觉数据标注
数据收集
数据审核与强化学习从人类反馈
文档处理
自然语言处理

要使用Innovatiana的服务,您可以通过讨论您的项目需求请求报价。他们将研究您的要求,提出定制的解决方案,进行免费测试,并动员数据标注团队处理您的数据。他们根据任务提供灵活的定价,并安全地交付准备好的数据。

PromptLoop

在 Google Sheets 和 Excel 中进行 AI 驱动的文本转换、提取和总结
自动化网页抓取和深入 B2B 研究
CRM 数据丰富和销售线索验证
用于数据提取的自定义 AI 模型和预构建模板
可扩展的云基础设施用于大规模数据处理
与 CRMs(例如 HubSpot)和 REST API 集成
市场领先的准确性数据结果
无限制的数据导入和导出

免费 $0 /月 在没有信用卡的情况下,自主探索两个工作流程,无限编辑,可访问限制速率的功能和每日使用限制,PromptLoop Google Sheets™ 和 Microsoft Excel™ 插件,指南和模板,限于一个用户。
成长 $750 /月(按月),$500 /月(按年) 适合希望入门的团队,包含对基础模型的无限访问、专用的 Slack 和电子邮件支持、访问实验模型、每年起始 100k 任务积分、访问 PromptLoop API 以及无限的数据导入和导出。
公司 联系我们 提供团队访问和高级功能,包括所有成长功能、量大折扣、无限自动 CRM 丰富、数据集质量和工程小时的咨询、组织共享、监控和分析、增强的安全性(SAML、SSO)、一对一的入职和支持、专用的支持和员工培训、无限的数据导入和导出,以及对 PromptLoop API 的访问。

用户定义他们所需的特定数据点,然后上传数据(例如,网站、公司或潜在客户的电子表格)或连接他们的 CRM。PromptLoop 然后在大量输入上运行 AI 研究流程,利用预构建的流程和模板提取和格式化所需的信息。该过程设计快速,通常在不到 15 分钟内即可完成,只需拖放电子表格。

BasicAI Cloud

AI驱动的标注工具
团队管理
自动标注和物体跟踪
可扩展的标签管理
可配置的质量保证
传感器融合数据支持
自动化数据标注
AI辅助标注工具集
物体跟踪标注
自动3D语义分割
在线传感器校准

新用户可以免费访问BasicAI Cloud,提供50个席位、100GB存储空间和1,000次模型调用。使用AI驱动的标注工具为数据标注、管理团队和扩展项目。

Lettria

企业级GenAI的GraphRAG
处理非结构化数据的知识工作室
无代码平台以促进合作
文本到图形管道
本体增强
私有GPT构建

使用Lettria从数据构建本体,从原始文本创建GraphDB,构建私有GPT聊天机器人,并利用GraphRAG增强知识检索。平台为各种自然语言处理任务和知识管理提供无代码解决方案。

Dioptra AI Redlining

红线标注
Microsoft Word插件
剧本
合同审核
差距分析
提取

1) 下载Word插件 2) 告诉助手在Microsoft Word中进行比较、研究、红线标注、草拟等操作

Unitlab

人工智能驱动的数据标注
自动化数据收集
协作标注工具
数据集管理
模型管理
本地解决方案
标注服务
版本控制
性能分析

免费 免费 无限工作区,无限项目,3名成员,每月5K源图像,1K自动标注
活跃 $99/月 无限工作区,无限项目,5名成员,每月10K源图像,每月10K自动标注,私有数据集
专业 $195/月 无限工作区,无限项目,10名成员,每月25K源图像,每月25K自动标注,私有数据集
企业 联系我们 无限工作区,无限项目,无限成员,无限源图像,无限自动标注,私有数据集

使用Unitlab的人工智能工具,利用先进的自动标注工具自动化数据标注。集成您自己的人工智能模型,收集原始数据,简化协作,以提供具有高级质量保证工具的高度准确标签。在平台内管理项目、数据集和团队。

CloudFactory Computer Vision Wiki

全面的计算机视觉术语和概念词汇表
核心任务中关键概念的实际应用
实现的代码示例
计算机视觉任务、模型架构和指标的概述
关于损失函数、优化器、数据增强和部署策略的信息

计算机视觉维基可以通过浏览目录来查找特定主题,例如计算机视觉任务、模型架构、指标、损失函数、优化器、数据增强和部署策略。每个主题提供解释、实际背景和代码示例。建议初学者从Joseph Redmon的计算机视觉入门讲座系列开始。

最新上架的 Data Labeling AI 网站

用于训练生成式 AI 模型的数据标注平台,提供人类反馈和专家数据团队。
专注于质量和影响的伦理数据标注外包服务。
一个将人工智能与协作创造力相结合的平台,提供对各种AI模型的简单访问。

Data Labeling 的核心功能

使用相关标签或标记对数据进行标注

将数据分类为预定义类别

在数据中识别关键特征、对象或实体

为文本数据分配情感或意图

将图像或视频分割成不同区域或对象

Data Labeling 可以做什么?

在医疗保健领域,数据标记用于注释医学图像,如X光或核磁共振图像,以训练AI模型进行疾病诊断和治疗规划。

在自动驾驶车辆中,数据标记用于标注视频片段和传感器数据,以训练AI模型进行目标检测、车道跟踪和导航。

在电子商务中,数据标记用于标记产品图像和评论,以提高搜索相关性、推荐系统和个性化。

在客户服务中,数据标记用于根据主题、情感或紧急程度对客户查询和反馈进行分类和路由。

Data Labeling Review

数据标记平台和服务通常收到用户的积极评价,称赞其易用性、灵活性和简化标记过程的能力。然而,一些用户注意到在管理大规模标记项目、确保标注者质量的一致性,以及处理复杂或模糊数据方面存在一些挑战。总体而言,数据标记被认为是AI开发中至关重要但常常耗时和资源密集的任务。

谁比较适合使用 Data Labeling?

用户上传一组产品图像,并为电子商务推荐系统的每个图像分配相关标签,如'电子产品'、'服装'或'家居用品'。

用户标记社交媒体帖子的情感标签,如'积极'、'消极'或'中性',以训练情感分析模型。

用户为医学图像注释标签,指示特定条件或异常的存在或缺失。

Data Labeling 是如何工作的?

要实施数据标记,按照以下步骤操作: 1. 根据特定的AI任务和需求定义标记方案和准则。 2. 选择一部分代表性数据进行标记。 3. 选择适合您需求的数据标记工具或平台,如Amazon SageMaker Ground Truth、LabelBox或Supervisely。 4. 招募和培训人类标注员准确和一致地标记数据。 5. 进行质量控制措施,确保标记数据的准确性和可靠性。 6. 根据模型性能和反馈需要迭代和完善标记过程。

Data Labeling 的优势

使机器能够理解和学习原始数据

提高AI模型的准确性和性能

创建高质量的训练数据集

便于开发领域特定的AI应用程序

节省手动数据处理和分析的时间和精力

关于 Data Labeling 的常见问题

什么是数据标记?
数据标记对AI为什么重要?
数据标记的常见类型有哪些?
为AI需要标记多少数据?
数据标记是否可以自动化?
数据标记的最佳实践有哪些?