原因何在 自动标记 AI/ML 数据以提高质量和节省成本？
Labellerr的存在是为了应对人工智能/机器学习团队面临的昂贵的手动数据标签挑战。它解决了诸如数据准备缓慢、质量不一致和项目管理效率低下等问题。通过自动化工作流程、生成式 AI 和协作，它通过安全的云集成，快速交付高质量的训练数据，最多可节省 10 倍的时间和成本。
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数据类型支持
Labellerr 支持所有数据模式，例如 2D 图像、视频、PDF、文本、音频和地理空间图像。
优势
- 高质量数据：
Labellerr 具有内置功能，可以在注释期间和注释之后监控和改善数据质量。这确保了可验证的高质量数据。 - 快速数据注释：
Labellerr 帮助用户设置自动化工作流程、启用主动学习和各种模型辅助技术，以比完全手动的工作流程快 99 倍的速度创建标签。 - 易于使用：
借助 Labellerr 的直观界面，用户可以在短短几分钟内加入自己和他们的团队成员。导入数据、创建任务、添加用户并立即开始项目。
特色功能
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支持所有注释类型
Labellerr 支持对象检测、分割、分类、转录、说话人分解、字幕和实体识别类型注释。
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主动学习
基于主动学习的自动标签可减少手动工作量，最多可节省60％的项目时间和成本。
实际应用
可扩展的物体检测标签
为了训练物体检测模型，协作式工作流管理软件集成到数据管道中，实现手动流程和 QA 的自动化。这允许通过质量检查进行高速图像处理，将成本降低多达70％，并将任何行业的处理速度加快99倍。