Labellerr
머신러닝 운영 · 109.7K 월 방문
Labellerr는 비전, NLP 및 LLM 모델 개발을 가속화하기 위해 설계된 AI 기반 데이터 레이블링 및 주석 플랫폼입니다. 자동화된 주석, 스마트 품질 보증 및 원활한 MLOps 통합을 제공하여 최대 99배 빠른 속도로 99% 정확한 레이블을 제공하며, AI 팀의 데이터 준비 시간과 개발 비용을 크게 절감합니다.
VS
Supervised.co
데이터 주석 · 3.5M 월 방문
Supervised.co는 지도 학습 머신러닝 모델을 구축, 훈련 및 배포하기 위한 엔드투엔드 플랫폼입니다. 통합된 데이터 주석, 자동화된 모델 훈련 및 원클릭 API 배포를 통해 MLOps 라이프사이클을 간소화하여 팀이 고성능 AI 솔루션을 효율적으로 만들 수 있도록 지원합니다.
제품 개요
Labellerr 제품 개요
Labellerr는 비전, NLP 및 LLM 모델 개발을 가속화하기 위해 설계된 AI 기반 데이터 레이블링 및 주석 플랫폼입니다. 자동화된 주석, 스마트 품질 보증 및 원활한 MLOps 통합을 제공하여 최대 99배 빠른 속도로 99% 정확한 레이블을 제공하며, AI 팀의 데이터 준비 시간과 개발 비용을 크게 절감합니다.
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Supervised.co 제품 개요
Supervised.co는 지도 학습 머신러닝 모델을 구축, 훈련 및 배포하기 위한 엔드투엔드 플랫폼입니다. 통합된 데이터 주석, 자동화된 모델 훈련 및 원클릭 API 배포를 통해 MLOps 라이프사이클을 간소화하여 팀이 고성능 AI 솔루션을 효율적으로 만들 수 있도록 지원합니다.
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Detailed feature comparison
| Feature | Labellerr | Supervised.co |
|---|---|---|
| 주요 카테고리 | 머신러닝 운영 | 데이터 주석 |
| 등록일 | 2025-08-10 | 2025-08-05 |
| 가격 | 프리미엄 | 프리미엄 |
| 공식 사이트 | www.labellerr.com | www.atom.com |
| 제품 유형 | 웹사이트 | 웹사이트 |
| Performance data | ||
| 사용자 평점 | 확인되지 않음 | 확인되지 않음 |
| 댓글 | 0 | 0 |
| 월 방문 | 109.7K | 3.5M |
| 월 성장률 | -9.9% | 8.9% |
| 즐겨찾기 | 139 | 111 |
| Details | 상세 보기 | 상세 보기 |
Labellerr vs Supervised.co monthly traffic
Compare Labellerr and Supervised.co by monthly reach, traffic trend, visit depth, top regions, and acquisition sources.
How to interpret the traffic data
In the Labellerr vs Supervised.co monthly traffic comparison, Labellerr currently shows 109.7K visits and Supervised.co shows 3.5M; Supervised.co has about 31.7 times the visible traffic of Labellerr, an absolute difference of about 3.4M visits. This reflects visible reach, not feature quality or paid users.
Both tools provide verified traffic details, so monthly trends, visit depth, regions, and acquisition sources can be compared on the same basis.
Supervised.co is registered at the www.atom.com/name/Supervised.co subpage. Because the current data does not state whether other host pages are excluded, treat this as domain-level context rather than independent traffic for one product or project.
Labellerr monthly traffic:
Latest traffic
월 방문
109.7K
평균 방문 시간
0:20
방문당 페이지
1.53
이탈률
45.24%
Data updated 2026-06-15
Monthly traffic trend
- 2025/9: 94.5K 월 방문
- 2026/1: 138.9K 월 방문
- 2026/2: 114.4K 월 방문
- 2026/3: 117K 월 방문
- 2026/4: 121.8K 월 방문
- 2026/5: 109.7K 월 방문
주요 지역
Top 5 countries/regions
| Country/region | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| 🇺🇸United States | 40.42% | 44.3K |
| 🇮🇳India | 30.11% | 33K |
| 🇻🇳Vietnam | 10.17% | 11.2K |
| 🇩🇪Germany | 10.14% | 11.1K |
| 🇳🇬Nigeria | 9.16% | 10K |
트래픽 소스
| Source type | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| 직접 | 58.09% | 63.7K |
| 리퍼럴 | 41.91% | 46K |
검색 키워드
claude cowork freelabeler / annotatormask2formeropus 4.6 vs 4.7opus 4.7 vs 4.6
Supervised.co monthly traffic:
Latest traffic
월 방문
3.5M
평균 방문 시간
2:05
방문당 페이지
2.83
이탈률
61.85%
Data updated 2026-06-15
Monthly traffic trend
- 2026/1: 2.7M 월 방문
- 2026/2: 2.9M 월 방문
- 2026/3: 3.2M 월 방문
- 2026/4: 3.2M 월 방문
- 2026/5: 3.5M 월 방문
주요 지역
Top 5 countries/regions
| Country/region | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| 🇺🇸United States | 62.58% | 2.2M |
| 🇮🇳India | 12.91% | 449.4K |
| 🇲🇦Morocco | 11.5% | 400.3K |
| 🇵🇰Pakistan | 7.32% | 254.8K |
| 🇨🇦Canada | 5.69% | 198.1K |
트래픽 소스
| Source type | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| 직접 | 92.81% | 3.2M |
| 리퍼럴 | 5.47% | 190.4K |
| 이메일 | 1.72% | 59.9K |
검색 키워드
atomatom appraisalcrafina.iodomainmaps
Traffic-based selection guidance: Supervised.co is registered under a www.atom.com subpath, so its large visible total may include the host platform. The current data does not justify choosing Supervised.co for traffic alone; shortlist by unique taxonomy and use case, then validate with the same tasks.
Usage comparison
Compare the core capabilities of Labellerr and Supervised.co
Labellerr Core features
데이터 주석
머신러닝 운영
데이터 라벨링
Supervised.co Core features
데이터 주석
머신러닝
노코드 & 로코드
Use cases
Labellerr Use cases
데이터 어노테이션
기계 학습
MLOps
능동 학습
컴퓨터 비전
데이터 라벨링 도구
데이터 준비
이미지 라벨링
대규모 언어 모델
NLP
텍스트 주석
영상 주석
Supervised.co Use cases
데이터 어노테이션
기계 학습
MLOps
AI 개발
AutoML
데이터 과학
모델 배포
모델 학습
지도 학습
Labellerr vs Supervised.co：In-depth comparison and selection guidance
First decide whether the products solve the same kind of need
This in-depth Labellerr vs Supervised.co comparison uses only the product records, taxonomy, audience, traffic, and community signals available on this page. Labellerr is primarily listed under “머신러닝 운영”, while Supervised.co is primarily listed under “데이터 주석”, so the first decision is whether your actual task matches their recorded scope.
The structured fields currently show these decision-relevant differences: Primary category (Labellerr: 머신러닝 운영; Supervised.co: 데이터 주석); Monthly visits (Labellerr: 109.7K; Supervised.co: 3.5M); Monthly growth (Labellerr: -9.9%; Supervised.co: 8.9%); Favorites (Labellerr: 139; Supervised.co: 111); Website (Labellerr: www.labellerr.com; Supervised.co: www.atom.com). These facts are more useful for selection than brand visibility alone.
What market visibility and monthly traffic mean
In the Labellerr vs Supervised.co monthly traffic comparison, Labellerr currently shows 109.7K visits and Supervised.co shows 3.5M; Supervised.co has about 31.7 times the visible traffic of Labellerr, an absolute difference of about 3.4M visits. This reflects visible reach, not feature quality or paid users.
Both tools provide verified traffic details, so monthly trends, visit depth, regions, and acquisition sources can be compared on the same basis.
Supervised.co is registered at the www.atom.com/name/Supervised.co subpage. Because the current data does not state whether other host pages are excluded, treat this as domain-level context rather than independent traffic for one product or project.
Supervised.co is registered under a www.atom.com subpath, so its large visible total may include the host platform. The current data does not justify choosing Supervised.co for traffic alone; shortlist by unique taxonomy and use case, then validate with the same tasks.
Product positioning, use cases, and roles
Labellerr and Supervised.co currently overlap in shared categories: 데이터 주석; shared tags: 데이터 어노테이션, 기계 학습 및 MLOps. This can place both on the same shortlist, but it does not prove equal implementation, depth, or cost.
Labellerr's unique categories/tags are 머신러닝 운영, 데이터 라벨링, 능동 학습, 컴퓨터 비전, 데이터 라벨링 도구, 데이터 준비, 이미지 라벨링 및 대규모 언어 모델; Supervised.co's are 머신러닝, 노코드 & 로코드, AI 개발, AutoML, 데이터 과학, 모델 배포, 모델 학습 및 지도 학습. These unique fields are the strongest differentiators: validate the product whose recorded scope matches the task instead of following traffic alone.
What ratings, comments, and favorites can tell you
Labellerr has no verified rating, 0 comments, 139 favorites, and 130 likes；Supervised.co has no verified rating, 0 comments, 111 favorites, and 111 likes。
Neither product has enough rating or comment samples for a credible reputation ranking.
Selection guidance by actual need
When to evaluate Labellerr first
Put Labellerr on the priority trial list when the task aligns with “머신러닝 운영” and especially 머신러닝 운영, 데이터 라벨링, 능동 학습, 컴퓨터 비전, 데이터 라벨링 도구 및 데이터 준비. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.
Labellerr also currently records: pricing is freemium, product type is website, 109.7K verified monthly visits, no verified user rating. Verify any hard requirement around price, platform, or reach before trial, and do not let sparse review data substitute for testing.
When to evaluate Supervised.co first
Put Supervised.co on the priority trial list when the task aligns with “데이터 주석” and especially 머신러닝, 노코드 & 로코드, AI 개발, AutoML, 데이터 과학 및 모델 배포. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.
Supervised.co also currently records: pricing is freemium, product type is website, 3.5M monthly visits shown for the registered host (subpage scope unknown), no verified user rating. Verify any hard requirement around price, platform, or reach before trial, and do not let sparse review data substitute for testing.
How to validate the recommendation before deciding
The available data describes positioning, public visibility, and community signals, but it cannot prove output quality, speed, integration effort, privacy, or long-term cost in your workflow. Before deciding, run the same representative tasks in Labellerr and Supervised.co, then record completion time, accuracy, manual corrections, and the real paid threshold. A like-for-like trial turns this comparison into a defensible adoption decision.
비교 FAQ
How should I choose between Labellerr and Supervised.co?
Compare positioning, pricing, taxonomy, and traffic maturity, then verify the latest details on each official website.
Where does this comparison data come from?
The factual baseline is derived from product, taxonomy, traffic, and community data. Reviewed editorial conclusions show their source and verification date.
What do unknown fields mean?
Unknown means there is not enough reliable evidence; the page does not fill gaps with assumptions.