Labellerr

Labellerr ist eine umfassende, unternehmenstaugliche Datenannotationsplattform, die entwickelt wurde, um den gesamten Datenvorbereitungsworkflow für KI- und Machine-Learning-Projekte zu optimieren und zu beschleunigen. Als G2 2024 Spring High Performer anerkannt und für seine Benutzerfreundlichkeit gelobt, ermöglicht Labellerr KI-Teams, hochwertige Vision-, NLP- und LLM-Modelle mit beispielloser Geschwindigkeit und Genauigkeit zu erstellen. Die Plattform ist darauf ausgelegt, die Datenvorbereitungszeit um bis zu 90 % und die Entwicklungskosten um 80 % zu reduzieren, um einen schnelleren Weg zur KI-Bereitstellung zu gewährleisten.

Durch die Integration von fortschrittlicher Automatisierung, intelligenter Analytik und einem robusten Qualitätssicherungs-Framework (QA) kann Labellerr Millionen von Bildern und Tausende von Videostunden in nur wenigen Wochen verarbeiten. Es bietet eine einheitliche Umgebung für alle Datentypen, wodurch die Notwendigkeit mehrerer Tools entfällt und das komplexe Projektmanagement vereinfacht wird. Sicherheit hat oberste Priorität, mit unternehmenstauglichen Funktionen wie AES-256-Verschlüsselung, Auth0-Authentifizierung und flexiblen Hosting-Optionen zum Schutz sensibler Daten.

Wie man Labellerr verwendet

Labellerr bietet einen unkomplizierten, dreistufigen Prozess, um Rohdaten in ML-fähige Assets umzuwandeln:

1. Daten verbinden: Verbinden Sie einfach Ihre Datensätze aus verschiedenen Quellen. Labellerr lässt sich nahtlos in Cloud-Speicherdienste wie AWS, GCP und Azure integrieren, oder Sie können die API verwenden, um eine Verbindung zu Ihrer bestehenden Dateninfrastruktur herzustellen. Diese Flexibilität gewährleistet einen reibungslosen und sicheren Datenübertragungsprozess.
2. Projekte erstellen und verwalten: Nutzen Sie die leistungsstarke Labeling-Engine, um Annotationsprojekte einzurichten und zu verwalten. Die Plattform kombiniert modernste Automatisierung mit Human-in-the-Loop-Expertise. Sie können Annotationsaufgaben definieren, sie Teams zuweisen und den Fortschritt über ein intuitives Dashboard überwachen. Diese Synergie verbessert die Genauigkeit drastisch, liefert eine 10-mal schnellere Bearbeitungszeit und senkt die Kosten erheblich.
3. ML-fähige Daten exportieren: Sobald Ihre Daten annotiert sind und die Qualitätsprüfungen bestanden haben, können Sie sie mit einem einzigen Klick exportieren. Labellerr unterstützt eine breite Palette von Standard- und benutzerdefinierten Formaten, einschließlich JSON, CSV, COCO und Pascal VOC, und gewährleistet so die Kompatibilität mit praktisch jedem Machine-Learning-Framework oder jeder Entwicklungsumgebung.

Kernfunktionen von Labellerr

• Automatisiertes Labeling: Nutzt prompt-basiertes Labeling, modellgestütztes Labeling (einschließlich SAM) und aktives Lernen, um bis zu 80 % der Annotationsaufgaben zu automatisieren und den Prozess unglaublich schnell zu machen.
• Unterstützung mehrerer Datentypen: Eine einzige Plattform zur Annotation verschiedener Datentypen, einschließlich Bilder (JPG, PNG), Videos (MP4), Text (TXT), PDFs, Audio (WAV) und spezialisierter Formate wie DICOM, Lidar und NIFTI für Unternehmenskunden.
• Intelligente Qualitätssicherung (QA): Verwendet vortrainierte Modelle und Ground-Truth-Vergleiche, um potenzielle Labeling-Fehler automatisch zu identifizieren und zu kennzeichnen, wodurch der Zeitaufwand für manuelle Qualitätsprüfungen reduziert wird.
• MLOps-Integration: Optimiert die KI-Pipeline mit nativen Integrationen für Umgebungen wie GCP Vertex AI, AWS SageMaker und Azure ML und ermöglicht einen nahtlosen Übergang von der Daten-Labeling zum Modelltraining.
• Erweiterte Analytik & Projektmanagement: Bietet ein umfassendes Dashboard mit detaillierten Analysen zur Leistung der Annotatoren, zur Label-Verteilung und zum Projektfortschritt, das Managern die volle Kontrolle über Qualität und Effizienz gibt.
• Unternehmenstaugliche Sicherheit: Gewährleistet den Datenschutz mit Funktionen wie Auth0-Authentifizierung, TLSv1.2+-Verschlüsselung während der Übertragung, AES-256-Verschlüsselung im Ruhezustand, SSO, IP-Whitelisting und detaillierten Zugriffsprotokollen.
• 24/7-Experten-Support: Bietet rund um die Uhr technischen Support zur Unterstützung bei kritischen Projekten, um minimale Ausfallzeiten und eine schnelle Problemlösung zu gewährleisten.

Anwendungsfälle für Labellerr

Labellerr ist vielseitig und bedient eine breite Palette von Branchen, darunter:

• Automobilindustrie: Annotation von Sensordaten (Lidar, Kamera) für autonome Fahrsysteme, einschließlich Objekterkennung und semantischer Segmentierung.
• Gesundheitswesen: Labeling von medizinischen Bildern (Röntgen, MRT, DICOM) zur Krankheitserkennung, Tumor-Segmentierung und für diagnostische KI-Modelle.
• Einzelhandel: Analyse von In-Store-Videos für das Bestandsmanagement, die Regalüberwachung und das Verständnis des Kundenverhaltens.
• Sicherheit & Überwachung: Unterstützung von KI-gesteuerten Sicherheitssystemen durch Objektverfolgung, Gesichtserkennung und Anomalieerkennung in Video-Feeds.
• Agrartechnologie: Annotation von Drohnen- und Satellitenbildern zur Überwachung der Pflanzengesundheit, zur Identifizierung von Schädlingen und zur Vorhersage von Erträgen.
• LLM & NLP: Annotation von Text und Audio zum Trainieren von Chatbots, Stimmungsanalysemodellen und Spracherkennungssystemen.

Vorteile von Labellerr

Labellerr zeichnet sich durch seinen Fokus auf Effizienz, Genauigkeit und Skalierbarkeit aus. Zu den Hauptvorteilen gehören eine garantierte Label-Genauigkeit von 99 %, ein 99-mal schnellerer Labeling-Prozess und erhebliche Kostensenkungen. Sein einheitlicher Plattformansatz vereinfacht den Technologie-Stack, während fortschrittliche Automatisierungs- und intelligente QA-Funktionen den manuellen Aufwand und menschliche Fehler minimieren. Das Tool ist hoch skalierbar und richtet sich an alle, von einzelnen Forschern bis hin zu großen Unternehmen mit komplexen, hochvolumigen Datenanforderungen.

Preise und Pläne

Labellerr bietet flexible Preise, die mit den Bedürfnissen Ihres Teams skalieren:

• Forscher-Plan (Kostenlos): Ideal für Studenten und akademische Forscher. Beinhaltet 2.500 Daten-Credits, 1 Sitz, 1 Arbeitsbereich und Unterstützung für alle grundlegenden Datentypen.
• Pro-Plan (499 $/Monat): Perfekt für kleine Teams und Unternehmen. Beinhaltet 50.000 Daten-Credits, 10 Sitze, unbegrenzte Projekte und Zugriff auf erweiterte Automatisierungsfunktionen wie SAM und aktives Lernen.
• Enterprise-Plan (Benutzerdefiniert): Eine maßgeschneiderte Lösung für große Organisationen. Bietet unbegrenzte Daten-Credits und Sitze, mehrere Arbeitsbereiche, SSO, ein dediziertes Enterprise-SLA, 24/7-Support und Optionen für die Bereitstellung in der privaten Cloud oder vor Ort.

Add-ons für zusätzliche Sitze und Daten-Credits sind verfügbar. Labellerr bietet auch einen vollständig verwalteten Datenannotationsservice mit erfahrenen Annotatoren ab 6 $/Stunde an.