Labelbox

Hộp nhãn là gì? Một nhà máy dữ liệu chuẩn bị dữ liệu đào tạo mô hình AI trên quy mô lớn và chất lượng cao.

Labelbox là một nền tảng nhà máy dữ liệu doanh nghiệp cho phép bạn quản lý tập trung chú thích (gắn nhãn) dữ liệu đào tạo cần thiết cho việc học bằng mô hình AI. Nó hỗ trợ nhiều trường hợp sử dụng, bao gồm nhận dạng hình ảnh, phát hiện đối tượng, phân đoạn, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phân tích video, đồng thời kết hợp hỗ trợ tự động từ các nhà chú thích nội bộ, nhà cung cấp bên ngoài (Boost) và AI để tăng đáng kể thông lượng chuẩn bị dữ liệu. Dành cho kỹ sư ML, nhà nghiên cứu AI và nhóm MLOps.

Các tính năng chính

Danh mục (quản lý dữ liệu): Chỉ trích xuất "các mẫu cần thiết cho việc học" từ hàng triệu dữ liệu chưa được gắn nhãn bằng cách tìm kiếm các hình ảnh tương tự và thu hẹp dựa trên việc nhúng. Được thiết kế để giảm thời gian phân loại thường mất nửa ngày bằng tay xuống còn vài chục phút.

Ghi nhãn được hỗ trợ bởi mô hình: Một quy trình làm việc trong đó kết quả dự đoán của mô hình hiện có được tải dưới dạng nhãn trước và con người chỉ thực hiện các chỉnh sửa. Cấu hình có thể giảm thời gian ghi nhãn cho mỗi hình ảnh từ 3 đến 5 phút xuống còn 30 giây đến 1 phút cho các tác vụ phát hiện đối tượng đơn giản.

Tăng cường (lực lượng lao động được quản lý): Hộp nhãn cung cấp các chú thích được kiểm soát chất lượng. Không cần phải xử lý việc tuyển dụng, đào tạo và QA nội bộ, thậm chí các nhóm ở giai đoạn PoC cũng có thể mở rộng quy mô ngay lập tức.

Foundry / Model Diagnostics: Đánh giá đầu ra của mô hình cơ bản và phân tích độ chính xác cho từng lát dữ liệu có thể được thực hiện trên cùng một nền tảng, đóng vòng lặp dữ liệu → học tập → đánh giá.

Biên bản xác minh của ban biên tập

Khi xem xét mức giá công khai (Miễn phí / Người bắt đầu / Trả tiền khi bạn sử dụng + Đăng ký) và các yêu cầu về chức năng, sức mạnh của Labelbox có thể được tóm tắt ở chỗ nó "không chỉ là một công cụ chú thích mà còn là một nền tảng vận hành dữ liệu". So với SuperAnnotate và Dataloop, yếu tố khác biệt là việc quản lý dữ liệu bằng Danh mục và lực lượng lao động được quản lý (Boost) có thể được hoàn thành trong cùng một nền tảng. Theo tính toán thử nghiệm, giả định rằng 100.000 hình ảnh được dán nhãn thuê ngoài với giá 80 yên Nhật cho mỗi hình ảnh trong trung bình 3 phút (tổng cộng là 8 triệu yên Nhật, 5.000 giờ). Nếu việc ghi nhãn + Danh mục được hỗ trợ bởi mô hình có thể thu hẹp mục tiêu xuống 30-40% và giảm thời gian làm việc xuống một nửa thì chi phí ước tính sẽ giảm khoảng 2-4 triệu yên Nhật.

Người dùng dự định

Đây là giải pháp lý tưởng cho các nhóm phát triển sản phẩm AI nội bộ liên tục xử lý lượng lớn dữ liệu và cho các bộ phận MLOps sản xuất tinh chỉnh Thị giác Máy tính/LLM nội bộ. Mặt khác, nó không phù hợp với các chú thích quy mô nhỏ từ hàng trăm đến hàng nghìn mặt hàng hoặc cho các trang web mà hỗ trợ giao diện người dùng Nhật Bản và hỗ trợ nhà cung cấp trong nước là ưu tiên hàng đầu, vì nó có xu hướng được chỉ định quá mức cả về chức năng và chi phí.

Nền tảng chú thích dữ liệu cho việc học AI. Chúng tôi cung cấp các công cụ chú thích dành riêng cho ứng dụng để nhận dạng hình ảnh, phát hiện đối tượng và NLP, đồng thời có thể giảm đáng kể lao động thủ công với sự hỗ trợ AI tự động. Quản lý cả nhóm ML nội bộ của bạn và nhóm thuê ngoài bằng một công cụ. Đó là một tiêu chuẩn ngành mà OpenAI và Google cũng sử dụng nội bộ và là cơ sở hạ tầng thiết yếu cho các tổ chức đào tạo nghiêm túc các mô hình AI của riêng họ.