Labelbox è una piattaforma AI incentrata sui dati che consente agli utenti di creare e utilizzare applicazioni AI. La piattaforma offre la possibilità di addestrare e perfezionare i modelli, nonché di automatizzare le attività utilizzando LLM (Labelbox Machine Learning Models). In termini di funzionalità, Labelbox utilizza i cookie per migliorare l'esperienza dell'utente, analizzare il traffico del sito, assistere nelle attività di marketing e comprendere come gli utenti interagiscono con la piattaforma. I cookie necessari vengono utilizzati per funzioni di base come la navigazione della pagina e l'accesso alle aree protette. I cookie delle preferenze consentono alla piattaforma di ricordare informazioni specifiche dell'utente, come la lingua o la regione preferita. Labelbox utilizza anche cookie statistici, che aiutano i proprietari dei siti web a raccogliere informazioni su come i visitatori interagiscono con la piattaforma. Queste statistiche vengono raccolte e riportate in forma anonima. Inoltre Labelbox utilizza cookie di diversi fornitori per ottimizzare caratteristiche e funzionalità specifiche. Questi fornitori includono Intercom, LinkedIn, YouTube, ZoomInfo, Cloudflare, Bizible, Cookiebot e Heap Analytics. I cookie di ciascun fornitore hanno scopi diversi, come riconoscere i visitatori, gestire le notifiche di supporto, bilanciare il carico e consentire ai visitatori di accedere tramite applicazioni di terze parti. Nel complesso, la piattaforma AI di Labelbox offre agli utenti la possibilità di creare applicazioni AI, addestrare e perfezionare modelli e automatizzare le attività utilizzando LLM. La piattaforma utilizza cookie e statistiche per migliorare l'esperienza dell'utente e comprendere l'interazione dei visitatori. L'integrazione di cookie di vari fornitori di terze parti garantisce funzionalità ottimizzate per diversi aspetti della piattaforma.

Etichetta è un potente strumento di annotazione progettato per semplificare il processo di etichettatura dei dati per l'apprendimento automatico e le applicazioni di intelligenza artificiale. Supporta una vasta gamma di tipi di annotazione, tra cui il riconoscimento degli oggetti, la segmentazione semantica e la classificazione delle immagini, rendendola versatile per vari casi d'uso. La piattaforma consente agli utenti di personalizzare il loro processo di etichettatura per adattarsi a obiettivi specifici del progetto, garantendo dati di formazione accurati e affidabili.

Uno dei punti di forza chiave di Labelbox è la sua capacità di facilitare la collaborazione tra i team. Gli utenti possono assegnare attività, rivedere le note e tenere traccia dei progressi, il che migliora la cooperazione e garantisce un output costante. La piattaforma offre inoltre opzioni di filtraggio avanzate, consentendo agli utenti di dare la priorità ai dati delle immagini in base alle annotazioni e a concentrarsi su elementi ad alta priorità o affrontare errori critici.

Etichetta è particolarmente utile per i progetti che richiedono set di dati di alta qualità, come la visione artificiale, le auto a guida autonoma e il riconoscimento facciale. I suoi filtri dinamici funzionano su contenuti, dati o incorporamenti di testo, consentendo un'etichettatura efficiente su scala. Questa funzionalità aiuta ad aggiungere rapidamente etichette ai risultati appropriati e mettendole per la revisione umana, garantendo la qualità e l'accuratezza dei dati di formazione. Nel complesso, Etichetta fornisce una soluzione solida per la creazione e la gestione di set di dati annotati, supportando lo sviluppo di modelli AI accurati ed efficienti.

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