Genera una etiqueta utilizando una plataforma asistida por IA en un instante.

La solución de etiquetado de datos más poderosa al alcance de tu mano. Diseñada para darte visibilidad y control completos de cada aspecto de tus operaciones de etiquetado, Labelbox te ofrece la solución de anotación adecuada para cada tarea.

El etiquetado de datos se define como la tarea de anotar datos — comúnmente en forma de imágenes, texto, videos o audio — con el propósito de enseñar a un modelo a hacer anotaciones similares. Las etiquetas pueden incluir cuadros delimitadores y máscaras de segmentación para datos de imagen y texto, por ejemplo. Etiquetado de datos para IA - Labelbox Labelbox guía etiquetado de datos Labelbox guía etiquetado de datos

Labelbox ofrece uso gratuito y no comercial de nuestro software para fines educativos y de investigación. Consulta los documentos de investigación que han citado a Labelbox.

Los datos etiquetados están cuidadosamente anotados con etiquetas significativas, o etiquetas, que clasifican los elementos o resultados de los datos. Por ejemplo, en un conjunto de datos de correos electrónicos, cada correo electrónico podría estar etiquetado como "spam" o "no spam." Estas etiquetas proporcionan una guía clara para que un algoritmo de aprendizaje automático aprenda. ¿Qué son los datos etiquetados? - DataCamp blog qué-son-los-datos-etiquetados blog qué-son-los-datos-etiquetados

Etiquetar o usar una etiqueta es describir a alguien o algo en una palabra o frase corta. Por ejemplo, la etiqueta "criminal" puede usarse para describir a alguien que ha quebrantado una ley. La teoría del etiquetado es una teoría en sociología que atribuye el etiquetado de personas al control e identificación de comportamientos desviados. Etiquetado - Wikipedia wiki Etiquetado wiki Etiquetado

En esta técnica, se utiliza un modelo de aprendizaje automático preentrenado para etiquetar los datos. La idea es usar un modelo que ha sido entrenado en un conjunto de datos similar al que deseas etiquetar y ajustarlo para lograr la precisión requerida. Supongamos que deseas que tu modelo anote electrodomésticos en una imagen.

En el aprendizaje automático, el etiquetado de datos es el proceso de identificar datos en bruto (imágenes, archivos de texto, videos, etc.) y agregar una o más etiquetas significativas e informativas para proporcionar contexto, de modo que un modelo de aprendizaje automático pueda aprender de ello.

Los datos etiquetados contienen etiquetas significativas y se utilizan en el aprendizaje supervisado, mientras que los datos no etiquetados no contienen información adicional y se utilizan en el aprendizaje no supervisado. Los datos etiquetados requieren el proceso adicional de etiquetado, mientras que los datos no etiquetados son esencialmente datos en bruto antes del etiquetado. La diferencia entre datos etiquetados y no etiquetados - Toloka AI blog datos-etiquetados-vs-no-etiquetados blog datos-etiquetados-vs-no-etiquetados