Labellerr obstaja za reševanje izzivov ročnega in dragega označevanja podatkov za ekipe AI/ML. Rešuje težave, kot so počasna priprava podatkov, nedosledna kakovost in neučinkovito upravljanje projektov. Z avtomatiziranimi poteki dela, generativno umetno inteligenco in sodelovanjem hitro zagotavlja visokokakovostne podatke o usposabljanju, s čimer varno integracijo v oblaku prihrani do 10-krat čas in stroške.
Labellerr podpira vse podatkovne načine, kot so 2D slike, videoposnetki, PDF-ji, besedila, zvok in geoprostorske slike.
Labellerr podpira zaznavanje predmetov, segmentacijo, klasifikacijo, prepisovanje, diarizacijo zvočnikov, napise in opombo tipa prepoznavanja entitet.
Aktivno samodejno označevanje, ki temelji na učenju, zmanjšuje ročni napor in prihrani do 60% časa in stroškov projektov.
Za usposabljanje modelov zaznavanja predmetov se programska oprema za skupno upravljanje poteka dela integrira v podatkovne cevovode, avtomatizira ročne procese in zagotavljanje kakovosti. To omogoča hitro obdelavo slik s preverjanjem kakovosti, zmanjšanje stroškov za do 70% in pospešitev postopka 99x za katero koli industrijo.