為什麼 自動化 AI/ML 數據標籤，以實現質量和節省？
Labellerr 是為了解決人工智慧/機器學習團隊的手動、昂貴資料標籤的挑戰。它解決了數據準備速度緩慢、質量不一致和項目管理效率低的問題。透過自動化工作流程、生成式 AI 和協作，它快速提供高品質的訓練資料，並透過安全的雲端整合節省高達 10 倍的時間和成本。
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資料類型支援
Labellerr 支持所有數據模式，例如 2D 圖像，視頻，PDF，文本，音頻和空間圖像。
優勢
- 高品質數據：
Labellerr 具有內置功能，可在註釋期間和後監控和改善數據質量。這確保可驗證、高質量的資料。 - 快速數據註釋：
Labellerr 可協助使用者設定自動化工作流程、啟用主動學習，以及各種模型輔助技術，創建標籤比完全手動工作流程快 99 倍。 - 易於使用:
借助 Labellerr 直觀的界面，用戶只需幾分鐘即可將自己和其團隊成員加入。匯入資料、建立任務、新增使用者，並立即開始專案。
特色功能
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所有註釋類型支持
Labellerr 支持對象檢測，分類，轉錄，揚聲器日記，字幕和實體識別類型註釋。
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主動學習
以主動學習為基礎的自動標籤可減少手動工作的工作，並節省高達 60% 的專案時間和成本。
現實世界應用
可擴充物件偵測標籤
為了訓練物件偵測模型，協作工作流程管理軟體整合到資料管道中，將手動程序和 QA 自動化。這可以通過質量檢查進行高速影像處理，降低高達 70% 的成本，並在任何行業中加速 99 倍的流程。