Características de Labelbox
¿Cuáles son las funciones de Labelbox?
Calidad
- Calidad de la etiquetadora
- Calidad de la tarea
- Calidad de los datos
- Humano-en-el-bucle
Automatización
- Preetiquetado de aprendizaje automático
- Enrutamiento automático del etiquetado
Anotación de imagen
- Segmentación de imágenes
- Detección de objetos
- Seguimiento de objetos
- Tipos de datos
Anotación en lenguaje natural
- Reconocimiento de entidad designada
- Detección de sentimientos
- Ocr
Anotación de voz
- Transcripción
- Reconocimiento de emociones
Alternativas de Labelbox Mejor Valoradas
Categorías de Labelbox en G2
Filtrar por Funciones
Despliegue
Flexibilidad lingüística | Permite a los usuarios introducir modelos creados en una variedad de idiomas. | No hay suficientes datos disponibles | |
Flexibilidad del marco | Permite a los usuarios elegir el marco o el entorno de trabajo de su preferencia. | No hay suficientes datos disponibles | |
Control de versiones | Se repiten versiones de registros a medida que se iteran los modelos. | No hay suficientes datos disponibles | |
Facilidad de implementación | Proporciona una forma rápida y eficaz de implementar modelos de aprendizaje automático. | No hay suficientes datos disponibles | |
Escalabilidad | Ofrece una forma de escalar el uso de modelos de aprendizaje automático en toda la empresa. | No hay suficientes datos disponibles | |
Flexibilidad lingüística | Permite a los usuarios introducir modelos creados en una variedad de idiomas. | No hay suficientes datos disponibles | |
Flexibilidad del marco | Permite a los usuarios elegir el marco o el entorno de trabajo de su preferencia. | No hay suficientes datos disponibles | |
Control de versiones | Se repiten versiones de registros a medida que se iteran los modelos. | No hay suficientes datos disponibles | |
Facilidad de implementación | Proporciona una forma rápida y eficaz de implementar modelos de aprendizaje automático. | No hay suficientes datos disponibles | |
Escalabilidad | Ofrece una forma de escalar el uso de modelos de aprendizaje automático en toda la empresa. | No hay suficientes datos disponibles |
Gestión
Catalogación | Registra y organiza todos los modelos de aprendizaje automático que se han implementado en toda la empresa. | No hay suficientes datos disponibles | |
Monitoreo | Realiza un seguimiento del rendimiento y la precisión de los modelos de aprendizaje automático. | No hay suficientes datos disponibles | |
Gobernante | Aprovisiona a los usuarios en función de la autorización para implementar e iterar modelos de aprendizaje automático. | No hay suficientes datos disponibles | |
Registro de modelos | Permite a los usuarios administrar artefactos de modelos y realizar un seguimiento de los modelos que se implementan en producción. | No hay suficientes datos disponibles | |
Catalogación | Registra y organiza todos los modelos de aprendizaje automático que se han implementado en toda la empresa. | No hay suficientes datos disponibles | |
Monitoreo | Realiza un seguimiento del rendimiento y la precisión de los modelos de aprendizaje automático. | No hay suficientes datos disponibles | |
Gobernante | Aprovisiona a los usuarios en función de la autorización para implementar e iterar modelos de aprendizaje automático. | No hay suficientes datos disponibles |
Calidad
Calidad de la etiquetadora | Basado en 23 reseñas de Labelbox. Ofrece al usuario una métrica para determinar la calidad de los etiquetadores de datos, en función de las puntuaciones de consistencia, el conocimiento del dominio, la verdad dinámica del terreno y más. | 93% (Basado en 23 reseñas) | |
Calidad de la tarea | Según lo informado en 23 reseñas de Labelbox. Garantiza que las tareas de etiquetado sean precisas a través del consenso, la revisión, la detección de anomalías y más. | 91% (Basado en 23 reseñas) | |
Calidad de los datos | Según lo informado en 24 reseñas de Labelbox. Asegura que los datos sean de alta calidad en comparación con el punto de referencia. | 94% (Basado en 24 reseñas) | |
Humano-en-el-bucle | Ofrece al usuario la posibilidad de revisar y editar etiquetas. Los revisores de 22 de Labelbox han proporcionado comentarios sobre esta función. | 89% (Basado en 22 reseñas) |
Automatización
Preetiquetado de aprendizaje automático | Utiliza modelos para predecir la etiqueta correcta para una entrada determinada (imagen, vídeo, audio, texto, etc.). Los revisores de 21 de Labelbox han proporcionado comentarios sobre esta función. | 87% (Basado en 21 reseñas) | |
Enrutamiento automático del etiquetado | Según lo informado en 20 reseñas de Labelbox. Dirija automáticamente la entrada a la etiquetadora o servicio de etiquetado óptimo en función de la velocidad y el costo previstos. | 85% (Basado en 20 reseñas) |
Anotación de imagen
Segmentación de imágenes | Tiene la capacidad de colocar cuadros o polígonos imaginarios alrededor de objetos o píxeles en una imagen. Los revisores de 22 de Labelbox han proporcionado comentarios sobre esta función. | 89% (Basado en 22 reseñas) | |
Detección de objetos | Basado en 21 reseñas de Labelbox. Tiene la capacidad de detectar objetos dentro de imágenes. | 87% (Basado en 21 reseñas) | |
Seguimiento de objetos | Realizar un seguimiento de identificadores de objetos únicos en varios fotogramas de vídeo Esta función fue mencionada en 20 reseñas de Labelbox. | 89% (Basado en 20 reseñas) | |
Tipos de datos | Admite una gama de diferentes tipos de imágenes (satélite, cámaras térmicas, etc.) Los revisores de 20 de Labelbox han proporcionado comentarios sobre esta función. | 90% (Basado en 20 reseñas) |
Anotación en lenguaje natural
Reconocimiento de entidad designada | Basado en 19 reseñas de Labelbox. Ofrece al usuario la capacidad de extraer entidades del texto (como ubicaciones y nombres). | 92% (Basado en 19 reseñas) | |
Detección de sentimientos | Le da al usuario la capacidad de etiquetar texto en función de su sentimiento. Los revisores de 18 de Labelbox han proporcionado comentarios sobre esta función. | 85% (Basado en 18 reseñas) | |
Ocr | Según lo informado en 16 reseñas de Labelbox. Ofrece al usuario la capacidad de etiquetar y verificar los datos de texto de una imagen. | 90% (Basado en 16 reseñas) |
Anotación de voz
Transcripción | Permite al usuario transcribir audio. Los revisores de 15 de Labelbox han proporcionado comentarios sobre esta función. | 86% (Basado en 15 reseñas) | |
Reconocimiento de emociones | Basado en 15 reseñas de Labelbox. Le da al usuario la capacidad de etiquetar emociones en audio grabado. | 80% (Basado en 15 reseñas) |
Operaciones
Métricas | Controlar el uso y el rendimiento del modelo en producción | No hay suficientes datos disponibles | |
Gestión de infraestructuras | Implemente aplicaciones de aprendizaje automático de misión crítica donde y cuando las necesite | No hay suficientes datos disponibles | |
Colaboración | Compare fácilmente experimentos (código, hiperparámetros, métricas, predicciones, dependencias, métricas del sistema, etc.) para comprender las diferencias en el rendimiento del modelo. | No hay suficientes datos disponibles |
Entrenamiento y optimización de modelos - Herramientas de aprendizaje activo
Modelar la eficiencia del entrenamiento | Permite la selección inteligente de datos para anotaciones con el fin de reducir el tiempo y los costes generales de formación. | No hay suficientes datos disponibles | |
Reentrenamiento automatizado de modelos | Permite el reentrenamiento automático de modelos con datos recién anotados para la mejora continua. | No hay suficientes datos disponibles | |
Implementación del Proceso de Aprendizaje Activo | Facilita la configuración de un proceso de aprendizaje activo adaptado a proyectos específicos de IA. | No hay suficientes datos disponibles | |
Creación de bucles de entrenamiento iterativos | Permite a los usuarios establecer un bucle de retroalimentación entre la anotación de datos y el entrenamiento del modelo. | No hay suficientes datos disponibles | |
Detección de casos extremos | Proporciona la capacidad de identificar y abordar casos extremos para mejorar la solidez del modelo. | No hay suficientes datos disponibles |
Gestión de datos y anotación - Herramientas de aprendizaje activo
Clasificación inteligente de datos | Permite una clasificación eficaz de los datos de entrenamiento para identificar qué puntos de datos deben etiquetarse a continuación. | No hay suficientes datos disponibles | |
Mejora del flujo de trabajo de etiquetado de datos | Agiliza el proceso de etiquetado de datos con herramientas diseñadas para la eficiencia y la precisión. | No hay suficientes datos disponibles | |
Identificación de errores y valores atípicos | Automatiza la detección de anomalías y valores atípicos en los datos de entrenamiento para su corrección. | No hay suficientes datos disponibles | |
Optimización de la selección de datos | Ofrece herramientas para optimizar la selección de datos para el etiquetado en función de la incertidumbre del modelo. | No hay suficientes datos disponibles | |
Información procesable para la calidad de los datos | Proporciona información procesable sobre la calidad de los datos, lo que permite mejoras específicas en el etiquetado de datos. | No hay suficientes datos disponibles |
Rendimiento y análisis de modelos - Herramientas de aprendizaje activo
Información sobre el rendimiento del modelo | Ofrece información detallada sobre los factores que afectan al rendimiento del modelo y sugiere mejoras. | No hay suficientes datos disponibles | |
Mejora rentable del modelo | Permite la mejora del modelo al menor coste posible centrándose en los datos más impactantes. | No hay suficientes datos disponibles | |
Integración de casos extremos | Integra el manejo de casos extremos en el bucle de entrenamiento del modelo para una mejora continua del rendimiento. | No hay suficientes datos disponibles | |
Ajuste fino de la precisión del modelo | Proporciona la capacidad de ajustar los modelos para aumentar la precisión y la especialización para casos de uso especializados. | No hay suficientes datos disponibles | |
Análisis de valores atípicos de etiquetas | Ofrece herramientas avanzadas para analizar los valores atípicos y los errores de las etiquetas para informar sobre el entrenamiento posterior del modelo. | No hay suficientes datos disponibles |
