Labellerr eksisterer for at tackle udfordringerne ved manuel, kostbar datamærkning for AI/ML-teams. Det løser problemer som langsom dataforberedelse, inkonsekvent kvalitet og ineffektiv projektstyring. Gennem automatiserede arbejdsgange, generativ AI og samarbejde leverer den hurtigt træningsdata af høj kvalitet, hvilket sparer op til 10 gange i tid og omkostninger med sikker cloud-integration.
Labellerr understøtter alle datamodaliteter, såsom 2D-billeder, videoer, PDF'er, tekster, lyd og geospatiale billeder.
Labellerr understøtter objektdetektering, segmentering, klassificering, transkription, højttalerdiarisering, billedtekster og annotering af enhedsgenkendelsestype.
Aktiv læringsbaseret automatisk mærkning reducerer manuel indsats og sparer op til 60% af projekternes tid og omkostninger.
For at træne objektdetekteringsmodeller integreres en samarbejdsstyringssoftware i datapipelines, der automatiserer manuelle processer og QA. Dette muliggør billedbehandling med høj hastighed med kvalitetskontrol, reducerer omkostningerne med op til 70% og fremskynder processen 99x for enhver branche.