LabelGPT es una plataforma automatizada de anotación de datos que brinda a los equipos de aprendizaje automático la posibilidad de generar rápidamente grandes cantidades de datos etiquetados. Utiliza una combinación de múltiples modelos fundamentales para lograr una etiquetación de tipo zero-shot, permitiendo a los usuarios importar datos, introducir nombres de clases como indicaciones y generar etiquetas en solo minutos con altos niveles de precisión. LabelGPT también proporciona datasets abiertos, bucles de retroalimentación inteligentes y soluciones de pre-etiquetado para acelerar el proceso.
Herramienta de Autoetiquetado para Convertir Imágenes en Etiquetas en Minutos
Nuestro motor de generación de etiquetas zero-shot utiliza el etiquetado automático de datos basado en modelos fundamentales para permitir a los equipos de ML generar un gran volumen de datos etiquetados. El etiquetado automático potenciado por IA generativa lo hace extremadamente rápido.
¿Qué es el Autoetiquetado?
El autoetiquetado es el proceso mediante el cual la IA predice la etiqueta por sí misma. Disminuye o reemplaza la necesidad de intervención humana en el proceso de etiquetado. Algunos ejemplos son el etiquetado asistido por modelos y el etiquetado basado en aprendizaje activo. LabelGPT ha llevado el proceso un paso más allá utilizando la combinación de múltiples modelos fundamentales para lograr el etiquetado zero-shot.
3 Pasos Sencillos para Generar Etiquetas de Alto Volumen y Calidad
Importa tus datos
Conecta tus imágenes desde tu nube (AWS, GCP, Azure o API) o desde local a nuestra plataforma.
Introduce una indicación
Escribe los nombres de las clases/objetos que necesitas etiquetar como texto indicativo. Selecciona tu tipo de etiquetado como caja de contorno o segmentación.
Revisa las etiquetas
Recibe imágenes etiquetadas en solo unos minutos con puntuaciones de confianza. Exporta los resultados al motor de entrenamiento de ML a través de nuestra integración.
Características de LabelGPT
Selección de Múltiples Datasets Abiertos
Elige entre múltiples datasets de código abierto de nuestra biblioteca de datos para experimentar.
Introduce una Indicación
Proporciona el nombre de la clase como indicación que deseas etiquetar.
Sube Tus Datos
Sube tus propias imágenes para comprobar el poder de la anotación zero-shot.
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