Labellerr eksisterer for å takle utfordringene med manuell, kostbar datamerking for AI/ML-team. Det løser problemer som treg dataforberedelse, inkonsekvent kvalitet og ineffektiv prosjektledelse. Gjennom automatiserte arbeidsflyter, generativ AI og samarbeid leverer den raskt treningsdata av høy kvalitet, og sparer opptil 10 ganger i tid og kostnader, med sikker skyintegrasjon.
Labellerr støtter alle datamodaliteter, for eksempel 2D-bilder, videoer, PDF-filer, tekster, lyd og geospatiale bilder.
Labellerr støtter objektdeteksjon, segmentering, klassifisering, transkripsjon, høyttalerdiarisering, bildetekst og annotering av enhetsgjenkjenningstype.
Aktiv læringsbasert automatisk merking reduserer manuell innsats og sparer opptil 60% av prosjektets tid og kostnader.
For å trene objektdeteksjonsmodeller integreres en samarbeidende programvare for arbeidsflytadministrasjon i datarørledninger, automatiserer manuelle prosesser og QA. Dette muliggjør høyhastighets bildebehandling med kvalitetskontroller, reduserer kostnadene med opptil 70% og akselererer prosessen 99 ganger for enhver bransje.