Recursos de Labelbox
Quais são os recursos de Labelbox?
Qualidade
- Qualidade Rotuladora
- Qualidade da Tarefa
- Qualidade dos dados
- Humano-em-o-loop
Automação
- Pré-rotulagem de aprendizado de máquina
- Roteamento Automático de Etiquetagem
Anotação de Imagem
- Segmentação de Imagens
- Detecção de objetos
- Rastreamento de objetos
- Tipos de dados
Anotação em Linguagem Natural
- Reconhecimento de entidade nomeada
- Detecção de Sentimento
- Ocr
Anotação de Fala
- Transcrição
- Reconhecimento de Emoções
Principais Alternativas de Labelbox Mais Bem Avaliadas
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Filtrar por Recursos
Implantação
Flexibilidade linguística | Permite que os usuários insiram modelos construídos em uma variedade de idiomas. | Dados insuficientes disponíveis | |
Flexibilidade de estrutura | Permite que os usuários escolham a estrutura ou bancada de sua preferência. | Dados insuficientes disponíveis | |
Controle de versão | O controle de versão de registros como modelos é iterado. | Dados insuficientes disponíveis | |
Facilidade de implantação | Fornece uma maneira de implantar modelos de aprendizado de máquina de forma rápida e eficiente. | Dados insuficientes disponíveis | |
Escalabilidade | Oferece uma maneira de dimensionar o uso de modelos de aprendizado de máquina em toda a empresa. | Dados insuficientes disponíveis | |
Flexibilidade linguística | Permite que os usuários insiram modelos construídos em uma variedade de idiomas. | Dados insuficientes disponíveis | |
Flexibilidade de estrutura | Permite que os usuários escolham a estrutura ou bancada de sua preferência. | Dados insuficientes disponíveis | |
Controle de versão | O controle de versão de registros como modelos é iterado. | Dados insuficientes disponíveis | |
Facilidade de implantação | Fornece uma maneira de implantar modelos de aprendizado de máquina de forma rápida e eficiente. | Dados insuficientes disponíveis | |
Escalabilidade | Oferece uma maneira de dimensionar o uso de modelos de aprendizado de máquina em toda a empresa. | Dados insuficientes disponíveis |
Gestão
Catalogação | Registra e organiza todos os modelos de aprendizado de máquina que foram implantados em toda a empresa. | Dados insuficientes disponíveis | |
Monitoramento | Rastreia o desempenho e a precisão dos modelos de aprendizado de máquina. | Dados insuficientes disponíveis | |
Diretor | Provisiona usuários com base na autorização para implantar e iterar em modelos de aprendizado de máquina. | Dados insuficientes disponíveis | |
Modelo de Registro | Permite que os usuários gerenciem artefatos de modelo e rastreiem quais modelos são implantados na produção. | Dados insuficientes disponíveis | |
Catalogação | Registra e organiza todos os modelos de aprendizado de máquina que foram implantados em toda a empresa. | Dados insuficientes disponíveis | |
Monitoramento | Rastreia o desempenho e a precisão dos modelos de aprendizado de máquina. | Dados insuficientes disponíveis | |
Diretor | Provisiona usuários com base na autorização para implantar e iterar em modelos de aprendizado de máquina. | Dados insuficientes disponíveis |
Qualidade
Qualidade Rotuladora | Fornece ao usuário uma métrica para determinar a qualidade dos rotuladores de dados, com base em pontuações de consistência, conhecimento de domínio, verdade de base dinâmica e muito mais. Este recurso foi mencionado em 23 avaliações de Labelbox. | 93% (Com base em 23 avaliações) | |
Qualidade da Tarefa | Garante que as tarefas de rotulagem sejam precisas por meio de consenso, revisão, detecção de anomalias e muito mais. Revisores de 23 de Labelbox forneceram feedback sobre este recurso. | 91% (Com base em 23 avaliações) | |
Qualidade dos dados | Com base em 24 avaliações de Labelbox. Garante que os dados sejam de alta qualidade em comparação com o benchmark. | 94% (Com base em 24 avaliações) | |
Humano-em-o-loop | Com base em 22 avaliações de Labelbox. Dá ao usuário a capacidade de revisar e editar rótulos. | 89% (Com base em 22 avaliações) |
Automação
Pré-rotulagem de aprendizado de máquina | Conforme relatado em 21 avaliações de Labelbox. Usa modelos para prever o rótulo correto para uma determinada entrada (imagem, vídeo, áudio, texto, etc.). | 87% (Com base em 21 avaliações) | |
Roteamento Automático de Etiquetagem | Encaminhe automaticamente a entrada para o rotulador ou serviço de etiquetagem ideal com base na velocidade e no custo previstos. Revisores de 20 de Labelbox forneceram feedback sobre este recurso. | 85% (Com base em 20 avaliações) |
Anotação de Imagem
Segmentação de Imagens | Com base em 22 avaliações de Labelbox. Tem a capacidade de colocar caixas imaginárias ou polígonos ao redor de objetos ou pixels em uma imagem. | 89% (Com base em 22 avaliações) | |
Detecção de objetos | tem a capacidade de detectar objetos dentro de imagens. Este recurso foi mencionado em 21 avaliações de Labelbox. | 87% (Com base em 21 avaliações) | |
Rastreamento de objetos | Conforme relatado em 20 avaliações de Labelbox. Rastrear IDs de objeto exclusivos em vários quadros de vídeo | 89% (Com base em 20 avaliações) | |
Tipos de dados | Suporta uma variedade de diferentes tipos de imagens (satélite, câmeras térmicas, etc.) Este recurso foi mencionado em 20 avaliações de Labelbox. | 90% (Com base em 20 avaliações) |
Anotação em Linguagem Natural
Reconhecimento de entidade nomeada | Dá ao usuário a capacidade de extrair entidades do texto (como locais e nomes). Revisores de 19 de Labelbox forneceram feedback sobre este recurso. | 92% (Com base em 19 avaliações) | |
Detecção de Sentimento | Conforme relatado em 18 avaliações de Labelbox. Dá ao usuário a capacidade de marcar texto com base em seu sentimento. | 85% (Com base em 18 avaliações) | |
Ocr | Conforme relatado em 16 avaliações de Labelbox. Dá ao usuário a capacidade de rotular e verificar dados de texto em uma imagem. | 90% (Com base em 16 avaliações) |
Anotação de Fala
Transcrição | Com base em 15 avaliações de Labelbox. Permite ao usuário transcrever áudio. | 86% (Com base em 15 avaliações) | |
Reconhecimento de Emoções | Dá ao usuário a capacidade de rotular emoções em áudio gravado. Este recurso foi mencionado em 15 avaliações de Labelbox. | 80% (Com base em 15 avaliações) |
Operações
Métricas | Controle o uso e o desempenho do modelo na produção | Dados insuficientes disponíveis | |
Gerenciamento de Infraestrutura | Implante aplicativos de ML de missão crítica onde e quando precisar deles | Dados insuficientes disponíveis | |
Colaboração | Compare facilmente experimentos — código, hiperparâmetros, métricas, previsões, dependências, métricas do sistema e muito mais — para entender as diferenças no desempenho do modelo. | Dados insuficientes disponíveis |
Modelo de Treinamento e Otimização - Ferramentas de Aprendizagem Ativa
Modelo de Eficiência de Treinamento | Permite a seleção inteligente de dados para anotação para reduzir o tempo e os custos gerais de treinamento. | Dados insuficientes disponíveis | |
Retreinamento automatizado de modelos | Permite a reciclagem automática de modelos com dados recém-anotados para melhoria contínua. | Dados insuficientes disponíveis | |
Implementação do Processo de Aprendizagem Ativa | Facilita a configuração de um processo de aprendizagem ativo adaptado a projetos específicos de IA. | Dados insuficientes disponíveis | |
Criação de loop de treinamento iterativo | Permite que os usuários estabeleçam um loop de feedback entre a anotação de dados e o treinamento do modelo. | Dados insuficientes disponíveis | |
Descoberta de casos de borda | Fornece a capacidade de identificar e abordar casos de borda para melhorar a robustez do modelo. | Dados insuficientes disponíveis |
Gerenciamento de Dados & Anotação - Ferramentas de Aprendizagem Ativa
Triagem inteligente de dados | Permite uma triagem eficiente dos dados de treinamento para identificar quais pontos de dados devem ser rotulados em seguida. | Dados insuficientes disponíveis | |
Aprimoramento do fluxo de trabalho de rotulagem de dados | Simplifica o processo de rotulagem de dados com ferramentas projetadas para eficiência e precisão. | Dados insuficientes disponíveis | |
Identificação de erros e outliers | Automatiza a detecção de anomalias e outliers nos dados de treinamento para correção. | Dados insuficientes disponíveis | |
Otimização da seleção de dados | Oferece ferramentas para otimizar a seleção de dados para rotulagem com base na incerteza do modelo. | Dados insuficientes disponíveis | |
Insights acionáveis para a qualidade dos dados | Fornece insights acionáveis sobre a qualidade dos dados, permitindo melhorias direcionadas na rotulagem de dados. | Dados insuficientes disponíveis |
Análise de Desempenho de Modelo - Active Learning Tools
Insights de desempenho do modelo | Fornece insights detalhados sobre os fatores que afetam o desempenho do modelo e sugere aprimoramentos. | Dados insuficientes disponíveis | |
Melhoria de modelo de baixo custo | Permite a melhoria do modelo ao menor custo possível, concentrando-se nos dados mais impactantes. | Dados insuficientes disponíveis | |
Integração de casos de borda | Integra o tratamento de casos de borda ao ciclo de treinamento do modelo para aprimoramento contínuo do desempenho. | Dados insuficientes disponíveis | |
Ajuste fino da precisão do modelo | Fornece a capacidade de ajustar modelos para maior precisão e especialização para casos de uso de nicho. | Dados insuficientes disponíveis | |
Análise de Outlier de Rótulos | Oferece ferramentas avançadas para analisar discrepâncias e erros de etiquetas para informar o treinamento adicional do modelo. | Dados insuficientes disponíveis |
