# 數據標註

Labelbox是一個為AI團隊設計的數據工廠，旨在提供構建、運營和數據標註的解決方案。其主要優點包括靈活的標註工具、自動化數據流程、豐富的數據管理功能等。背景信息：Labelbox致力於幫助AI團隊提高數據標註效率和模型訓練質量，定位於提供全面的數據管理和標註平臺。

OpenTrain AI是一個人工智能訓練數據市場，可以讓您直接僱傭全球經過審核的人工數據專家，使用您喜歡的標註軟件。降低成本，保持控制，快速構建高質量的AI訓練數據。

ModAstera提供一站式的醫療AI開發平臺，利用AI輔助數據標註和醫療AI工程代理加速研發進程，降低開發成本，並比競爭對手更快地推向市場。產品符合醫療健康行業的數字化轉型需求。

Data Annotation Platform是一個端到端的數據標註平臺，允許用戶上傳計算機視覺數據，選擇標註類型，並下載結果，無需任何最低承諾。該平臺支持多種數據標註類型，包括矩形、多邊形、3D立方體、關鍵點、語義分割、實例分割和泛視覺分割等，服務於AI項目經理、機器學習工程師、AI初創公司和研究團隊，解決他們在數據標註過程中遇到的挑戰。平臺以其無縫執行、成本計算器、指令生成器、免費任務、API接入和團隊訪問等特點，為用戶提供了一個簡單、高效、成本效益高的數據標註解決方案。

博登智能自主研發的數據標註處理平臺——BASE（Boden Annotation Service Enhancement），具有超強適用性，可完成從數據採集、清洗、標註到驗證的全套服務。BASE平臺覆蓋了包括語音、文本、圖像、視頻、點雲等多種模態類型的數據處理能力，通過AI輔助標註的形式，相較於傳統的標註方式，幫助企業節省了高達30%-40%的成本，並提升50%以上的效率，已經獲得了市場的廣泛認可。 數據處理平臺——BASE平臺能夠支持開展包括通用圖像標註，3D/4D點雲標註，圖片點雲融合標註，NLP文本標註，醫療影像標註，視頻描述標註，音素標註，音頻標註等標註業務。

labelU-Kit 是一個開源的前端標註組件庫，提供圖片、視頻和音頻的標註功能，支持2D框、點、線、多邊形、立體框等多種標註方式。它以NPM包的形式提供，方便開發者集成到自己的標註平臺中，提高數據標註的效率和靈活性。

LabelU是一個開源的數據標註工具，適用於需要對圖像、視頻、音頻等數據進行高效標註的場景，以提升機器學習模型的性能和質量。它支持多種標註類型，包括標籤分類、文本描述、拉框等，滿足不同場景的標註需求。

Refuel LLM-2 是一款為數據標註、清洗和豐富而設計的先進語言模型。它在約30種數據標註任務的基準測試中超越了所有現有的最先進語言模型，包括GPT-4-Turbo、Claude-3-Opus和Gemini-1.5-Pro。Refuel LLM-2 旨在提高數據團隊的工作效率，減少在數據清洗、規範化、標註等前期工作上的手動勞動，從而更快地實現數據的商業價值。

為什麼選擇 Innovatiana 進行數據標註外包？Innovatiana 是一家致力於為您的人工智能需求提供有意義和有影響力的外包服務的公司。我們在馬達加斯加招聘並培訓我們自己的數據標註團隊，為他們提供公平的薪水、良好的工作條件和職業發展機會。我們拒絕使用眾包實踐，為您提供有意義和有影響力的外包服務，並透明地提供用於人工智能的數據來源。我們的任務由一位英語或法語經理負責，以實現緊密的管理和溝通。我們提供靈活的價格，根據您的需求和預算定價。我們重視數據的安全性和機密性，並採取最佳的信息安全實踐來保護數據。我們的數據標註專家經過專業培訓，為您提供高質量的標註數據，用於培訓您的人工智能模型。

Appen是一個提供專業工具和專業知識的公司，致力於構建更美好的未來。我們的產品幫助客戶構建創新的人工智能應用，提供高質量的數據標註、數據採集和數據處理服務。我們的優勢是豐富的經驗、靈活的解決方案和可靠的合作關係。我們的定價根據項目的複雜性和規模而定。Appen的定位是成為創新世界級AI應用的首選合作伙伴。

Dataloop AI是一款用於驅動AI到生產的數據引擎。它覆蓋了整個數據管理週期，包括數據標註、自動化數據操作、部署生產流程和人工智能的人在環節。Dataloop AI提供了完整的數據管理解決方案，幫助用戶管理、協作、分發和利用數據，並通過單一訪問點進行集成管理。它還提供了自定義自動化流程，使用戶能夠更快地將模型部署到生產環境，並實現無限擴展的人工智能能力。Dataloop AI還提供了端到端的雲端標註平臺，支持多種應用和自動化工具。

Kili Technology是一個標籤平臺，幫助企業將非結構化數據轉化為高質量數據集，用於訓練AI模型，實現成功的項目。該平臺具有快速標註、發現和修復錯誤、簡化數據操作等功能，並提供專家標註服務。Kili Technology支持文本、圖像、視頻、OCR和地理空間等多種類型的數據標註。

Datasaur是領先的NLP數據標註平臺，可提高項目速度10倍，模型性能提升2倍。它提供可配置的註釋、質量控制和自動化功能，幫助工程師專注於創建優質模型。

UBIAI 文本標註工具是一個強大的數據標註平臺，可以輕鬆進行數據標註、訓練和模型部署。通過我們的光學字符識別（OCR）技術，您可以準確地從圖像中提取文本。UBIAI 的自動化標註使得標註變得簡單，通過學習您的輸入，逐漸減少您的工作量，同時保持高質量的標註。您可以在一個文檔中以多種語言進行標註，包括希伯來語、日語、阿拉伯語、印地語等。無論您需要分析醫療記錄還是金融文件，UBIAI 都可以幫助簡化您的數據標註和訓練流程。

SuperAnnotate是一個全面的端到端數據標註、版本控制和管理平臺,可高效生成AI模型的高質量訓練數據。它提供了標註軟件、標註服務、項目和質量管理、AI數據管理和策展以及MLOps和自動化等功能模塊。企業可以通過SuperAnnotate更快地構建、微調、迭代和管理自己的AI模型,大幅度縮短準確AI模型的開發時間。SuperAnnotate支持圖像、視頻、文本等多種數據類型的標註,安全合規,擁有強大的NLP支持。已經獲得Hinge Health、Motorola Solutions、Percepto等客戶的廣泛應用,可以提高模型準確率、縮短標註週期等。

Encord 是一款軟件，可幫助您安全地開發、測試和部署大規模的預測性和生成性人工智能系統。利用您的數據構建智能應用程序，釋放機器學習的價值。Encord Data Engine 幫助您驗證和調試模型，創建訓練和驗證數據，以及優化基礎模型的性能。Encord Annotate 是一個易於使用的平臺，可幫助您創建高質量的訓練數據，加快模型部署速度。Encord Active 提供數據驅動的洞察力，幫助改善模型質量和快速診斷問題。Encord Accelerate 可按需提供高質量的專業標註服務。

數據標註專家是一個為您提供優質訓練數據集的數據標註服務平臺。我們擁有專業的團隊、先進的標註工具和有效的方法論，致力於幫助您獲得更好的訓練數據集。我們的服務包括數據標註、算法調優、數據清洗等。無論您是需要圖像標註、文本標註還是其他類型的標註，我們都可以滿足您的需求。

Dioptra是一款開源的數據管理與標註平臺，為計算機視覺、自然語言處理和語言模型提供數據篩選和標註服務。用戶可以註冊並上傳自己的數據，使用Dioptra的數據診斷工具進行模型故障排查和迴歸測試，並使用其主動學習算法篩選出最有價值的未標註數據。同時，Dioptra提供API接口，方便用戶與標註和重新訓練流程集成。通過使用Dioptra，用戶可以提高模型在難案例上的準確率，縮短訓練週期，並降低標註成本。

Entry Point AI是一款訓練大型語言模型的平臺，可以快速高效地進行訓練、管理和評估自定義模型，無需編寫代碼。它提供了跨平臺的訓練工具，可以比較模型性能、標註數據集、生成合成數據，並以速度和質量優於基於對話的模型。

Unitlab是一個由AI驅動的數據標註平臺，它可以自動收集原始數據，並允許您與人工標註者合作為機器學習模型生成高度準確的標籤。通過我們的服務，您可以優化工作效率、提高數據質量並節省成本。

Pixta AI是一家提供大規模數據標註和數據採集解決方案的公司。我們擁有1000多名經驗豐富的標註員，超過9000萬張圖片和1000萬個視頻。通過我們的服務，可以加速您的AI開發。我們提供的標註和數據採集服務能夠滿足各種需求，並且可以根據您的項目進行定製化。

Datature是一個全方位的AI視覺平臺，幫助團隊和企業快速構建計算機視覺應用，無需編碼。它提供了管理數據集、標註、訓練和部署的功能。Datature的主要功能包括數據集管理、數據標註工具、模型訓練、模型部署等。其優勢在於提供了一站式解決方案，讓團隊和企業能夠高效地開發和部署計算機視覺應用。定價方面，請訪問官方網站獲取詳細信息。

Label Studio是一款靈活的開源數據標註平臺，適用於各種數據類型。它可以幫助用戶準備計算機視覺、自然語言處理、語音、聲音和視頻模型的訓練數據。Label Studio提供了多種標註類型，包括圖像分類、對象檢測、語義分割、音頻分類、說話人分割、情感識別、文本分類和命名實體識別等。它支持快速啟動和使用，適用於個人和團隊使用。

Dioptra 數據管理平臺是一個開源的數據管理和標註平臺，為計算機視覺、自然語言處理和語言模型提供數據篩選、標註和重訓練的功能。通過註冊你的元數據到 Dioptra 平臺，你可以診斷模型失敗原因，使用活躍學習算法篩選最有價值的未標註數據，並通過 Dioptra 的 API 與你的標註和重訓練流程集成。我們的客戶通過使用 Dioptra 平臺，提高了模型在難例上的準確性，縮短了訓練週期，並減少了標註成本。