# Beste Datenkennzeichnungssoftware - Seite 2

  *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)*

   Datenkennzeichnungssoftware hilft Datenwissenschafts- und maschinellen Lernteams, unstrukturierte Daten, einschließlich Text, Bilder, Videos, Audio und PDFs, zu beschaffen, zu verwalten, zu annotieren und zu klassifizieren, um gekennzeichnete Datensätze zu erstellen, die effiziente Trainingsdatenpipelines für den Aufbau und die Verbesserung von KI- und ML-Modellen schaffen.

### Kernfähigkeiten von Datenkennzeichnungssoftware

Um in die Kategorie der Datenkennzeichnung aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:

- Eine verwaltete Belegschaft und/oder einen Datenkennzeichnungsdienst integrieren
- Sicherstellen, dass die Kennzeichnungen genau und konsistent sind
- Dem Benutzer die Möglichkeit geben, Analysen zu sehen, die die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Kennzeichnung überwachen
- Ermöglichen, dass annotierte Daten in Datenwissenschafts- und maschinelle Lernplattformen integriert werden, um maschinelle Lernmodelle zu erstellen

### Häufige Anwendungsfälle für Datenkennzeichnungssoftware

ML-Ingenieure, Datenwissenschaftler und KI-Teams verwenden Datenkennzeichnungstools, um hochwertige Trainingsdatensätze für eine Vielzahl von Anwendungstypen zu erstellen. Häufige Anwendungsfälle umfassen:

- Annotieren von Bildern, Videos und Text für Computer Vision, NLP und Sprachmodelltraining
- Feinabstimmung und Bewertung großer Sprachmodelle (LLMs) mit menschlich gekennzeichneten Feedbackdaten
- Erstellen von Trainingspipelines für Objekterkennung, benannte Entitätserkennung und Sentimentanalyse-Anwendungen

### Wie sich Datenkennzeichnungssoftware von anderen Tools unterscheidet

Datenkennzeichnung ist ein grundlegender Baustein des KI-Entwicklungslebenszyklus, der sich von den nachgelagerten Tools unterscheidet, die er speist. Es integriert sich mit [generativer KI-Software](https://www.g2.com/categories/generative-ai), [MLOps-Plattformen](https://www.g2.com/categories/mlops-platforms), [Datenwissenschafts- und maschinelle Lernplattformen](https://www.g2.com/categories/data-science-and-machine-learning-platforms), [LLM-Software](https://www.g2.com/categories/large-language-models-llms) und [aktive Lernwerkzeuge](https://www.g2.com/categories/active-learning-tools), um die vollständige Modellentwicklungspipeline zu unterstützen.

### Einblicke aus G2-Bewertungen zu Datenkennzeichnungssoftware

Laut G2-Bewertungsdaten heben Benutzer die Genauigkeitskontrollen der Kennzeichnung und die Funktionen des Belegschaftsmanagements als herausragende Fähigkeiten hervor. KI-Teams nennen häufig schnellere Trainingsdatenpipeline-Konstruktion und verbesserte Modellgenauigkeit als primäre Ergebnisse der Einführung.





## Category Overview

**Total Products under this Category:** 101


## Trust & Credibility Stats

**Warum Sie den Software-Rankings von G2 vertrauen können:**

- 30 Analysten und Datenexperten
- 1,600+ Authentische Bewertungen
- 101+ Produkte
- Unvoreingenommene Rankings

Die Software-Rankings von G2 basieren auf verifizierten Benutzerbewertungen, strenger Moderation und einer konsistenten Forschungsmethodik, die von einem Team von Analysten und Datenexperten gepflegt wird. Jedes Produkt wird nach denselben transparenten Kriterien gemessen, ohne bezahlte Platzierung oder Einflussnahme durch Anbieter. Während Bewertungen reale Benutzererfahrungen widerspiegeln, die subjektiv sein können, bieten sie wertvolle Einblicke, wie Software in den Händen von Fachleuten funktioniert. Zusammen bilden diese Eingaben den G2 Score, eine standardisierte Methode, um Tools innerhalb jeder Kategorie zu vergleichen.


## Best Datenkennzeichnungssoftware At A Glance

- **Führer:** [Roboflow](https://www.g2.com/de/products/roboflow/reviews)
- **Höchste Leistung:** [BasicAI Data Annotation Platform](https://www.g2.com/de/products/basicai-data-annotation-platform/reviews)
- **Am einfachsten zu bedienen:** [SuperAnnotate](https://www.g2.com/de/products/superannotate/reviews)
- **Top-Trending:** [Encord](https://www.g2.com/de/products/encord/reviews)
- **Beste kostenlose Software:** [SuperAnnotate](https://www.g2.com/de/products/superannotate/reviews)


---

**Sponsored**

### JFrog

JFrog Ltd. (Nasdaq: FROG), die Schöpfer der einheitlichen DevOps-, DevSecOps-, DevGovOps- und MLOps-Plattform, hat es sich zur Aufgabe gemacht, eine Welt zu schaffen, in der Software reibungslos von der Entwicklung bis zur Produktion geliefert wird. Angetrieben von einer „Liquid Software“-Vision ist die JFrog-Plattform ein Software-Lieferkettensystem, das darauf ausgelegt ist, Organisationen dabei zu unterstützen, sichere Software schnell und skalierbar zu entwickeln, zu verwalten und zu verteilen. Ganzheitliche Sicherheitsfunktionen helfen dabei, Bedrohungen und Schwachstellen zu identifizieren, zu schützen und zu beheben. Die universelle, hybride, Multi-Cloud JFrog-Plattform ist sowohl als SaaS-Dienste über große Cloud-Service-Anbieter als auch selbst gehostet verfügbar. Millionen von Nutzern und etwa 6.600 Organisationen weltweit, darunter die Mehrheit der Fortune 100, verlassen sich auf JFrog-Lösungen, um die digitale Transformation im KI-Zeitalter sicher zu meistern. Erfahren Sie mehr unter www.jfrog.com oder folgen Sie uns auf X @JFrog.



[Website des Unternehmens besuchen](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=2361&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=2449&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=neighbor_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=1910&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=143017&secure%5Bresource_id%5D=2361&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fde%2Fcategories%2Fdata-labeling%3Fpage%3D2&secure%5Btoken%5D=dd4b762941f9f3c853394a18fc709f93bb3142462776429b8f77d5d8add37d07&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fjfrog.com%2Fartifactory%2F%3Futm_source%3Dg2%26utm_medium%3Dcpc_social%26utm_campaign%3Dbrand_awareness_banner_ad%26utm_content%3Du-bin&secure%5Burl_type%5D=custom_url)

---

## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score)
### 1. [Text Classifier with auto Deep Learning](https://www.g2.com/de/products/text-classifier-with-auto-deep-learning/reviews)
  Diese Lösung identifiziert und trainiert automatisch das am besten abschneidende Deep-Learning-Modell für die Textklassifikation.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 13

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität des Etikettierers:** 9.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Objekt-Erkennung:** 9.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Datentypen:** 9.7/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Bedienung:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Mphasis](https://www.g2.com/de/sellers/mphasis-5a2b4772-cd1c-4cbd-bf88-54fc79a85d25)
- **Gründungsjahr:** 2007
- **Hauptsitz:** Reston, VA
- **Twitter:** @Stelligent (1,108 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/220927 (16 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 46% Unternehmen mittlerer Größe, 38% Unternehmen


### 2. [SUPA](https://www.g2.com/de/products/supa/reviews)
  SUPA ist hier, um Ihnen zu helfen, Ihre Daten in jeder Phase zu optimieren: Sammlung, Kuratierung, Annotation, Modellvalidierung und menschliches Feedback. SUPA wird von KI-Teams vertraut, um ihre menschlichen Datenanforderungen zu lösen. Unsere blitzschnelle, maschinengesteuerte Kennzeichnungsplattform integriert sich mit unserer vielfältigen Belegschaft, um qualitativ hochwertige Daten in großem Maßstab bereitzustellen, was sie zur kosteneffizientesten Lösung für Ihre KI macht.


  **Average Rating:** 4.9/5.0
  **Total Reviews:** 11

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität des Etikettierers:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Objekt-Erkennung:** 9.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Datentypen:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Bedienung:** 9.3/10 (Category avg: 8.8/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [SUPA](https://www.g2.com/de/sellers/supa)
- **Gründungsjahr:** 2014
- **Hauptsitz:** Damansara Heights, MY
- **Twitter:** @SUPABOLT (13 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/supa-ai/ (64 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 45% Unternehmen mittlerer Größe, 45% Kleinunternehmen


### 3. [LinkedAI](https://www.g2.com/de/products/linkedai/reviews)
  LinkedAI ist eine Komplettlösung zur Kontrolle Ihrer Trainingsdaten, mit schnellen Kennzeichnungstools, menschlicher Arbeitskraft, Datenmanagement und Automatisierungsfunktionen. Ein KI-Modell ist nur so gut wie seine Trainingsdaten. Wir bieten eine End-to-End-Lösung für die Bildannotation mit schnellen Kennzeichnungstools, synthetischer Datengenerierung, Datenmanagement, Automatisierungsfunktionen und Annotationsdiensten auf Abruf mit integrierten Werkzeugen, um Computer-Vision-Projekte zu beschleunigen und abzuschließen. Unsere Website ist der beste Ausgangspunkt, da sie eine Fülle von Informationen enthält, die die meisten Ihrer Fragen beantworten sollten. Wenn Sie jedoch weitere Unterstützung benötigen, zögern Sie nicht, uns direkt zu kontaktieren.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 20

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität des Etikettierers:** 9.4/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Objekt-Erkennung:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Datentypen:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.7/10 (Category avg: 8.8/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [LinkedAI](https://www.g2.com/de/sellers/linkedai)
- **Gründungsjahr:** 2018
- **Hauptsitz:** Sunnyvale, CA
- **Twitter:** @LinkedAI (112 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/linked-ai/ (14 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Computersoftware
  - **Company Size:** 43% Unternehmen mittlerer Größe, 30% Kleinunternehmen


### 4. [UBIAI Text Annotation Tool](https://www.g2.com/de/products/ubiai-text-annotation-tool/reviews)
  UBIAI bietet benutzerfreundliche NLP-Tools, um Unternehmen dabei zu helfen, umsetzbare Erkenntnisse aus ihren unstrukturierten Daten zu analysieren und zu extrahieren.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 17

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität des Etikettierers:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Objekt-Erkennung:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Datentypen:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Bedienung:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [UBIAI](https://www.g2.com/de/sellers/ubiai)
- **Gründungsjahr:** 2020
- **Hauptsitz:** Carlsbad, US
- **Twitter:** @UBIAI5 (127 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/ubiai/ (12 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 47% Kleinunternehmen, 35% Unternehmen mittlerer Größe


### 5. [Innotescus Video and Image Annotation Platform](https://www.g2.com/de/products/innotescus-video-and-image-annotation-platform/reviews)
  Innotescus ist eine kollaborative Video- und Bildannotationsplattform, die entwickelt wurde, um die Entwicklungsprozesse der Computer Vision durch nahtlose Datenverarbeitung, intelligente Annotationswerkzeuge und intuitive Kollaborationsfunktionen zu optimieren. Darüber hinaus identifizieren seine Datenvisualisierungswerkzeuge und funktionsübergreifenden Kollaborationsfunktionen frühzeitig Datenverzerrungen, verbessern die Datengenauigkeit und ermöglichen eine schnellere, kosteneffiziente Bereitstellung von leistungsstarker Künstlicher Intelligenz.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 10

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität des Etikettierers:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Objekt-Erkennung:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Datentypen:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Bedienung:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Innotescus](https://www.g2.com/de/sellers/innotescus)
- **Gründungsjahr:** 2018
- **Hauptsitz:** Pittsburgh
- **Twitter:** @innotescus (124 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 70% Kleinunternehmen, 10% Unternehmen


### 6. [super.AI](https://www.g2.com/de/products/super-ai/reviews)
  Super.AI Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) extrahiert Daten aus jedem Dokument und sorgt für nahtlose Automatisierung, reduzierte Kosten und intelligentere Entscheidungen. 91-99%+ Genauigkeit $100M+ an eingesparten Kosten 1M+ Stunden eingespart Vertraut von Branchenführern wie Bureau Veritas, Aldi, Accenture, Saint Gobain, Siemens, Nexi, Lano und mehr. Unsere KI verarbeitet automatisch: Logistikdokumente Luftfrachtbrief, Konnossemente (BOLs), Lieferscheine, Packzettel und unzählige andere. Betriebs- und Produktionsdokumente Arbeitsaufträge, Arbeitsblätter, Produktionspläne, Bestandsberichte usw. Verträge und rechtliche Vereinbarungen Lieferantenverträge, Dienstleistungsvereinbarungen, Kundenverträge und andere. Finanz- und Transaktionsdokumente Rechnungen, Quittungen, Bestellungen und mehr. Identitäts- und Autorisierungsdokumente Mitarbeiterausweise, Genehmigungen und Zugangsformulare, um nur einige zu nennen. Andere Super.AI verarbeitet jeden Dokumenttyp, es gibt keine Grenzen für das, was wir automatisieren können.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 12

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität des Etikettierers:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Objekt-Erkennung:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Datentypen:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.1/10 (Category avg: 8.8/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [super.AI](https://www.g2.com/de/sellers/super-ai)
- **Gründungsjahr:** 2018
- **Hauptsitz:** Bellevue, Washington
- **Twitter:** @mysuperai (401 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/mysuperai/ (43 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 50% Unternehmen mittlerer Größe, 42% Kleinunternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Hilfreich (1 reviews)


### 7. [Swivl](https://www.g2.com/de/products/swivl/reviews)
  Der einzige KI-Assistent für Self Storage. 80 % Ihrer sich wiederholenden Aufgaben im Autopilot. swivl ergänzt Ihr bestehendes Team, um zu verstehen, was funktioniert, und passt täglich automatisch Entscheidungen auf Objektebene an, um bereitwillige Kunden anzuziehen. Unser Self Storage KI-Assistent kann häufige Fragen beantworten, neue Leads identifizieren und qualifizieren und sie zu dem Mietvertrag führen, der ihren Bedürfnissen entspricht. Automatisierung ist die Zukunft der Self Storage. Im Zeitalter des hyperinformierten, überall speichernden Verbrauchers muss Ihr Unternehmen immer aktiv, datengesteuert und kundenorientiert sein. Ihre Mieter verlangen es.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 16

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität des Etikettierers:** 7.6/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Objekt-Erkennung:** 7.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Datentypen:** 7.9/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.0/10 (Category avg: 8.8/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Swivl](https://www.g2.com/de/sellers/swivl)
- **Gründungsjahr:** 2018
- **Hauptsitz:** Atlanta, Georgia
- **Twitter:** @tryswivl (440 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/27000747 (18 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 88% Unternehmen mittlerer Größe, 19% Kleinunternehmen


### 8. [Jaxon.ai](https://www.g2.com/de/products/jaxon-ai/reviews)
  Jaxon ist eine KI-Plattform, die Datenteams durch den Forschungs-Design-Bau-Prozess führt. Sie kombiniert formales Denken mit einem LLM-gesteuerten Agenten, um sicherzustellen, dass Datenteams bewährte Praktiken einhalten. Jaxon untersucht Kompromisse mithilfe von Simulationen, um schnell herauszufinden, was für jeden Anwendungsfall am besten funktioniert. Jaxon verbessert sich kontinuierlich, indem es Nutzungsmuster sammelt und sich selbst darauf trainiert, was funktioniert und wann.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 12

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität des Etikettierers:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Objekt-Erkennung:** 8.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Datentypen:** 8.1/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Bedienung:** 7.9/10 (Category avg: 8.8/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Jaxon.AI](https://www.g2.com/de/sellers/jaxon-ai)
- **Gründungsjahr:** 2017
- **Hauptsitz:** Boston, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/27103003 (34 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 58% Kleinunternehmen, 25% Unternehmen mittlerer Größe


### 9. [Predictly](https://www.g2.com/de/products/predictly/reviews)
  Predictly Tech Labs zielt darauf ab, die Nutzung und Einführung von Technologien der Künstlichen Intelligenz in verschiedenen Branchen zu verbessern, um deren Vorteile in ihren Produkten und Dienstleistungen zu erleben. Aus diesem Grund bietet Predictly seinen Kunden verschiedene Arten von Dienstleistungen an, wie z.B. Datenannotation, Datensätze, vortrainierte Modelle, KI-Transformationsdienste.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 15

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität des Etikettierers:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Objekt-Erkennung:** 6.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Datentypen:** 7.2/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.0/10 (Category avg: 8.8/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Predictly Tech Labs](https://www.g2.com/de/sellers/predictly-tech-labs)
- **Gründungsjahr:** 2015
- **Hauptsitz:** Bangalore, IN
- **Twitter:** @prdictly (516 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/predictly-tech-labs/ (4 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 53% Unternehmen, 33% Unternehmen mittlerer Größe


### 10. [iMerit Ango Hub Multimodal AI Platform](https://www.g2.com/de/products/imerit-ango-hub-multimodal-ai-platform/reviews)
  iMerit ist ein führendes Unternehmen für KI-Datenlösungen, das hochwertige Daten in den Bereichen Computer Vision, natürliche Sprachverarbeitung und Inhaltsdienste bereitstellt, die maschinelles Lernen und Anwendungen der künstlichen Intelligenz für große Unternehmen unterstützen. iMerit Ango Hub ist eine vielseitige All-in-One-Datenannotationsplattform für Enterprise AI, die mit qualitätsorientierten Prinzipien entwickelt wurde. Verfügbar in der Cloud und vor Ort, ermöglicht Ango Hub von iMerit AI/ML-Teams schnellere, präzisere und effizientere Annotationen. Mit zentralisierten Kennzeichnungsanweisungen, Echtzeit-Problemmanagement, benutzerdefinierten Workflows, Beispiel-Label-Bibliotheken, Konsens der Annotatoren und vielen anderen Funktionen optimiert Ango Hub die ML-Datenpipelines für Unternehmen. iMerit Ango Hub unterstützt alle Datentypen, einschließlich Bild, Audio, Text, Video und nativer PDF. Es verfügt über mehr als 20 Kennzeichnungstools zur Datenannotation, wie z. B. gedrehte Begrenzungsrahmen, unbegrenzte bedingte verschachtelte Fragen, Label-Beziehungen und tabellenbasierte Kennzeichnung für komplexere Kennzeichnungsaufgaben.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 11

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität des Etikettierers:** 6.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Objekt-Erkennung:** 6.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Datentypen:** 6.7/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [iMerit Technology](https://www.g2.com/de/sellers/imerit-technology)
- **Gründungsjahr:** 2012
- **Hauptsitz:** San Jose, US
- **Twitter:** @iMeritDigital (1,613 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/imerit (6,415 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 50% Kleinunternehmen, 25% Unternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- KI-Integration (1 reviews)
- Anmerkungseffizienz (1 reviews)
- Anpassung (1 reviews)
- Datengenauigkeit (1 reviews)
- Maschinelles Lernen (1 reviews)

**Cons:**

- Komplexität (1 reviews)
- Steile Lernkurve (1 reviews)

### 11. [TrainingData.io](https://www.g2.com/de/products/trainingdata-io/reviews)
  Modellunterstützte Bild- und Videotrainingsdatenkennzeichnung für Radiologie, Pathologie und andere Formen medizinischer Daten, die zum Aufbau von maschinellen Lernmodellen verwendet werden. Das vertrauenswürdigste Werkzeug von medizinischen Unternehmen, Forschungsscientists und Technikern.


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 10

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität des Etikettierers:** 7.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Objekt-Erkennung:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Datentypen:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Bedienung:** 7.1/10 (Category avg: 8.8/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [TrainingData.io](https://www.g2.com/de/sellers/trainingdata-io)
- **Gründungsjahr:** 2021
- **Hauptsitz:** Palo Alto, California
- **Twitter:** @TrainingDataIO (5 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/14390321 (4 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 60% Kleinunternehmen, 30% Unternehmen mittlerer Größe


### 12. [Outlier AI](https://www.g2.com/de/products/outlier-ai-outlier-ai/reviews)
  Outlier AI ist eine Plattform, die menschliche Expertise mit künstlicher Intelligenz verbindet, um die Genauigkeit, Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit von KI-Modellen zu verbessern. Durch die Einbindung eines globalen Netzwerks von über 100.000 Experten in mehr als 50 Ländern hat Outlier AI die Entwicklung von wissensreicheren und wirkungsvolleren KI-Systemen erleichtert und über 500 Millionen Dollar an seine Mitwirkenden verteilt. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Expertengetriebene KI-Schulung: Outlier AI nutzt die spezialisierten Fähigkeiten seiner globalen Expertengemeinschaft, um KI-Modelle zu trainieren und zu verfeinern, was eine hochwertige Datenannotation und Modellentwicklung sicherstellt. - Flexible Remote-Arbeitsmöglichkeiten: Die Plattform bietet Einzelpersonen sinnvolle und zugängliche Arbeitsmöglichkeiten, die es Experten ermöglichen, remote und nach ihrem eigenen Zeitplan beizutragen. - Integration mit Scale AI: Angetrieben von Scale AI kombiniert Outlier AI erstklassige Dateninfrastruktur mit fortschrittlichen Anomalieerkennungsmöglichkeiten, um die Skalierbarkeit und Genauigkeit von KI-Lösungen zu verbessern. Primärer Wert und gelöstes Problem: Outlier AI adressiert die Herausforderung, zuverlässige und effektive KI-Modelle zu entwickeln, indem es menschliche Expertise in den KI-Trainingsprozess integriert. Dieser Ansatz verbessert nicht nur die Qualität der KI-Ergebnisse, sondern bietet auch flexible Beschäftigungsmöglichkeiten für eine vielfältige globale Belegschaft. Durch die Überbrückung der Kluft zwischen menschlicher Intelligenz und künstlicher Intelligenz stellt Outlier AI sicher, dass KI-Systeme genauer, effizienter und besser auf reale Anwendungen abgestimmt sind.


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 9

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität des Etikettierers:** 9.6/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Objekt-Erkennung:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Datentypen:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.1/10 (Category avg: 8.8/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Outlier AI](https://www.g2.com/de/sellers/outlier-ai)
- **Gründungsjahr:** 2023
- **Hauptsitz:** San Francisco, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/try-outlier (27,618 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 111% Kleinunternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Kundendienst (1 reviews)
- Datengenauigkeit (1 reviews)
- Hilfreich (1 reviews)
- Zahlungsgerechtigkeit (1 reviews)
- Antwortgeschwindigkeit (1 reviews)

**Cons:**

- Arbeitsunterbrechungen (3 reviews)
- Fehlerhafte Leistung (1 reviews)
- Niedrige Vergütung (1 reviews)
- Leistungsprobleme (1 reviews)
- Schlechter Kundensupport (1 reviews)

### 13. [Supervisely Computer Vision Platform](https://www.g2.com/de/products/supervisely-computer-vision-platform/reviews)
  Supervisely Enterprise ist vollständig selbst gehostet und cloud-freundlich: Installieren Sie es auf Ihren Servern oder in der Cloud, halten Sie alles privat. Wir bieten API, SDK und Backend-Quellcodes. Es ist also hochgradig anpassbar und kann in jeden Technologiestack integriert werden.


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 9

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität des Etikettierers:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Objekt-Erkennung:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Datentypen:** 9.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Bedienung:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Supervisely](https://www.g2.com/de/sellers/supervisely)
- **Gründungsjahr:** 2017
- **Hauptsitz:** Tallinn, Harjumaa
- **Twitter:** @supervisely_ai (120 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/18496236 (12 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 40% Kleinunternehmen, 40% Unternehmen mittlerer Größe


### 14. [Superb AI Suite](https://www.g2.com/de/products/superb-ai-suite/reviews)
  Superb AI bietet die fortschrittlichste Computer-Vision-Plattform, die die Datenvorbereitung, -kuratierung und Modellentwicklung schneller und einfacher als je zuvor macht. Mit Spezialisierung auf anpassungsfähige Automatisierung für Labeling, Kuratierung und Modelldiagnose helfen unsere Lösungen Unternehmen, die Zeit und Kosten für den Aufbau und die Bereitstellung von Computer-Vision-Modellen drastisch zu reduzieren.


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 6

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität des Etikettierers:** 9.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Objekt-Erkennung:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Datentypen:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Bedienung:** 9.3/10 (Category avg: 8.8/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Superb AI, Inc](https://www.g2.com/de/sellers/superb-ai-inc)
- **Gründungsjahr:** 2018
- **Hauptsitz:** San Mateo , US
- **Twitter:** @superb_hq (419 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/superb-ai (57 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 50% Kleinunternehmen, 50% Unternehmen mittlerer Größe


### 15. [M47 AI](https://www.g2.com/de/products/m47-ai/reviews)
  M47 AI ist eine leistungsstarke AI-Daten-Trainingsplattform für Projekte im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache. Es ist darauf ausgelegt, den Lebenszyklus von Datensätzen für maschinelles Lernen und NLP-basierte Anwendungen zu vereinfachen, zu beschleunigen und zu konsolidieren. Erstellen Sie die Trainingsdaten für Ihr NLP-Modell in der Cloud und internationalisieren Sie Ihr ML-Sprachmodell problemlos für mehrere Länder und Anwendungsfälle. Nutzen Sie die Cloud-Plattform mit Ihrem eigenen Team oder unser internationales Team von NLP-Ingenieuren und professionellen Annotatoren, die mehr als 40 Sprachen abdecken. Mit M47 AI können Sie: - Datensätze erstellen, verwalten und hochladen und ML-gesteuerte Qualitätssicherungsprüfungen durchführen - Texte, Audios, Dokumente und Bilder annotieren, um Trainingsdaten für mehr als 20 verschiedene maßgeschneiderte Geschäftsfälle zu erstellen. - Auf Abruf Daten- und Modelltrainingsdienste in mehr als 40 Sprachen anfordern - Hochmoderne KI-Modelle verwenden, um ML-Bias zu erkennen und zu bereinigen - Unser Modell-Hub nutzen, um sich mit Hugging Face zu verbinden und die neuesten ML-Modelle zu testen und auszuführen oder Ihre eigenen zu importieren. - Metriken und Leistung in jedem Schritt des Trainingsprozesses überwachen - Interne und externe Teams verwalten, Fortschritte verfolgen und Anstrengungen zur Datensatzgenerierung konsolidieren - Benutzerdefinierte APIs erstellen, um sich problemlos in Ihre bestehende Datenpipeline und MLOps zu integrieren Probieren Sie jetzt kostenlos unsere AI-Datenplattform aus.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 5

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität des Etikettierers:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Objekt-Erkennung:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Datentypen:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Bedienung:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [M47 Labs](https://www.g2.com/de/sellers/m47-labs)
- **Gründungsjahr:** 2018
- **Hauptsitz:** Barcelona, ES
- **Twitter:** @M47Labs (65 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/m47-labs/ (190 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 40% Unternehmen mittlerer Größe, 40% Kleinunternehmen


### 16. [Diffgram Training Data Software](https://www.g2.com/de/products/diffgram-training-data-software/reviews)
  Standard, Sicher, Flexibel AI-Daten Annotation, Katalog & Arbeitsablauf


  **Average Rating:** 5.0/5.0
  **Total Reviews:** 4

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität des Etikettierers:** 9.4/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Objekt-Erkennung:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Datentypen:** 9.4/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Bedienung:** 9.6/10 (Category avg: 8.8/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Diffgram](https://www.g2.com/de/sellers/diffgram)
- **Gründungsjahr:** 2018
- **Hauptsitz:** N/A
- **Twitter:** @diffgram (93 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/diffgram (2 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 50% Kleinunternehmen, 50% Unternehmen mittlerer Größe


### 17. [DagsHub](https://www.g2.com/de/products/dagshub/reviews)
  DagsHub ist eine Plattform, die es Ihnen ermöglicht, hochwertige Datensätze für eine bessere Modellleistung zu erstellen. Eine einzige KI-Plattform zur Kuratierung von Bild-, Audio- und Dokumentendaten - automatisieren Sie Kennzeichnungs-Workflows und bewerten Sie Modelle. Unternehmen mit sensiblen Daten können auf ihrer eigenen Infrastruktur vor Ort laufen und eine vollständige KI-Plattform erhalten. Datenkuratierung - erstellen Sie die besten Datensätze. Datenannotation - annotieren Sie Ihre Bild-, Audio- und Dokumentendaten. Automatische Kennzeichnung - automatisieren Sie Ihren Annotationsfluss mit vorgefertigten Vorlagen und aktivem Lernen. Datenversionierung - versionieren Sie Ihre Datensätze für Reproduzierbarkeit. Experimentverfolgung - verfolgen Sie den Fortschritt Ihrer Experimente, verstehen Sie Trends und vergleichen Sie Ergebnisse. Modellregister - verwalten Sie Ihre Modelle und Bereitstellungen an einem Ort. Die besten Datenwissenschaftler bauen KI mit DagsHub, einschließlich Teams bei: Google, Harvard Medicine, Beewise, Macso und Mana.bio.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 14

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität des Etikettierers:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Objekt-Erkennung:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Datentypen:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Bedienung:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [DagsHub](https://www.g2.com/de/sellers/dagshub)
- **Hauptsitz:** San Francisco, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/dagshub (14 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Computersoftware
  - **Company Size:** 50% Kleinunternehmen, 43% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Datenverwaltung (12 reviews)
- Modellverwaltung (12 reviews)
- Zusammenarbeit (11 reviews)
- Merkmale (10 reviews)
- Integrierte Plattform (10 reviews)

**Cons:**

- Eingeschränkte Funktionalität (2 reviews)
- Fehlerbehandlung (1 reviews)
- Teuer (1 reviews)
- Begrenzte Anpassung (1 reviews)
- Begrenzter kostenloser Zugang (1 reviews)

### 18. [KeyLabs](https://www.g2.com/de/products/keylabs/reviews)
  Keylabs ist eine hochmoderne Plattform zur Kennzeichnung von Bildern und Videos, die den Prozess der Vorbereitung visueller Daten für maschinelles Lernen beschleunigt. Unsere Annotationsplattform ist benutzerfreundlich gestaltet. Nur ein paar Klicks und Sie sind startklar. Unterstützte Annotationsarten: - Quader - Begrenzungsrahmen achsenbündig orientiert - Segmentierung Polygon Bitmaske - Linien und Mehrfachlinien - benannte Punkte Punkte Skelett Netz Sehen Sie, wie Ihr Projekt zum Leben erwacht. Konvertieren Sie Ihre Daten mühelos in JSON.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 3

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität des Etikettierers:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Objekt-Erkennung:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Datentypen:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Bedienung:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Keylabs](https://www.g2.com/de/sellers/keylabs)
- **Hauptsitz:** Holon, IL
- **Twitter:** @KeylabsA (48 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/keylabsai/ (8 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 33% Kleinunternehmen, 33% Unternehmen mittlerer Größe


### 19. [SentiSight.ai](https://www.g2.com/de/products/sentisight-ai/reviews)
  SentiSight.ai ist eine webbasierte Plattform, die für die Bildbeschriftung und die Entwicklung von KI-basierten Bilderkennungsanwendungen verwendet werden kann. Sie hat zwei Hauptziele: Das erste ist, die Bildannotationsaufgabe so bequem und effizient wie möglich zu gestalten, selbst für große Projekte mit vielen Personen, die an der Bildbeschriftung arbeiten, und das zweite ist, eine reibungslose und benutzerfreundliche Oberfläche für das Training und die Bereitstellung von tiefen neuronalen Netzmodellen bereitzustellen. Die Fähigkeit, beide Aufgaben auf derselben Plattform auszuführen, bietet den Vorteil, Bilder zu beschriften und dann Modelle in einem iterativen Prozess zu trainieren und zu verbessern. SentiSight.ai bietet leistungsstarke Funktionen wie: Bildbeschriftung. Unser Beschriftungstool ermöglicht das Hinzufügen von Klassifikationslabels, Begrenzungsrahmen, Polygonen, Punkten, Polylinien und Bitmaps. Bitmaps können leicht in Polygone umgewandelt werden und umgekehrt. Darüber hinaus kann jedes beschriftete Objekt mehrere untergeordnete Objekte haben, wie Schlüsselpunkte oder Attribute. Die beschrifteten Bilder können direkt für das Modelltraining auf der SentiSight.ai-Plattform verwendet oder heruntergeladen und für das interne Modelltraining genutzt werden. Intelligentes Beschriftungstool. Dieses Tool kann verwendet werden, um die Geschwindigkeit der Bitmap-Beschriftung erheblich zu erhöhen. Das intelligente Beschriftungstool ermöglicht es Benutzern, einige Punkte im Vordergrund und Hintergrund auszuwählen und die KI das beschriftete Objekt extrahieren zu lassen. Gemeinsame Beschriftungsprojekte und Zeiterfassung. Um die Handhabung großer Annotationsprojekte zu erleichtern, ermöglicht SentiSight.ai, ein Projekt unter mehreren Benutzern zu teilen, sodass mehrere Personen Bilder im selben Projekt beschriften können. Der Projektmanager kann schnell die von einem bestimmten Projektmitglied beschrifteten Bilder filtern und überprüfen, den Fortschritt und die auf die Beschriftung verwendete Zeit jeder Person verfolgen sowie Benutzerrollen und Berechtigungen verwalten. Klassifikationsmodelltraining. Dieser Modelltyp kann verwendet werden, um bestimmte Objekte in einem Bild zu identifizieren, wie eine Katze oder einen Hund, jedoch ohne deren Standort anzugeben. Sie können auch trainiert werden, um abstraktere Konzepte zu identifizieren, wie „Sommer“ oder „Winter“. Objekterkennungsmodelltraining. Dieser Modelltyp kann verwendet werden, um nicht nur ein bestimmtes Objekt zu identifizieren, sondern auch dessen genaue Position in einem Bild vorherzusagen. Für jedes Objekt, das im Bild vermutet wird, sagt das Modell auch einen rechteckigen Begrenzungsrahmen voraus, der den Standort des Objekts angibt. Dies ist sehr nützlich, wenn man nicht nur wissen muss, was im Bild ist, sondern auch die relative Position und Anzahl der Objekte. Online- und Offline-Modelle (kostenlose 30-Tage-Testversion verfügbar). SentiSight.ai bietet die Möglichkeit, Ihre Deep-Learning-Modelle sowohl online als auch offline zu nutzen. Online-Modelle können über REST API oder Webschnittstelle verwendet werden. Beide Optionen erfordern eine Internetverbindung. Eine andere Möglichkeit ist, das Bilderkennungsmodell offline herunterzuladen und zu verwenden. Ein Offline-Modell kann als kostenlose 30-Tage-Testversion heruntergeladen werden, nach der der Benutzer die Möglichkeit hat, eine Lizenz zu erwerben. Der Preis der Lizenz hängt von der Geschwindigkeit des Modells ab und ist eine einmalige Zahlung. Vorgefertigte Modelle. Zusätzlich zur Möglichkeit, selbst Bilderkennungsmodelle zu trainieren, bietet SentiSight.ai auch mehrere vorgefertigte Modelle, die ohne zusätzliches Training sofort einsatzbereit sind. Diese vorgefertigten Modelle können für mehrere Aufgaben verwendet werden, wie Inhaltsmoderation, Warenklassifikation, automatische Hashtags, Personenzählung und mehr. Bildähnlichkeitssuche. Dies ist eine weitere einsatzbereite Funktion, die es Benutzern ermöglicht, ein Bild hochzuladen und alle ähnlichen Bilder zu dieser Anfrage in ihrem Datensatz zu finden. Es ermöglicht Benutzern auch, NvN-Ähnlichkeitssuchen in ihrem Datensatz durchzuführen, bei denen alle ähnlichen Bildpaare abgerufen werden.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 3

**User Satisfaction Scores:**

- **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [NeuroTechnology](https://www.g2.com/de/sellers/neurotechnology)
- **Gründungsjahr:** 1990
- **Hauptsitz:** Vilnius, LT
- **Twitter:** @StockGeist (272 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/neurotechnology/ (89 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 67% Kleinunternehmen


### 20. [CrowdAI](https://www.g2.com/de/products/crowdai/reviews)
  Alles, was Sie brauchen, um von Pixeln zu Wert zu gelangen.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 2

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität des Etikettierers:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Objekt-Erkennung:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Datentypen:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Bedienung:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [CrowdAI](https://www.g2.com/de/sellers/crowdai)
- **Gründungsjahr:** 2016
- **Hauptsitz:** San Francisco, US
- **Twitter:** @CrowdAIinc (263 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/crowdai/ (7 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 50% Unternehmen, 50% Kleinunternehmen


### 21. [Label Studio](https://www.g2.com/de/products/label-studio/reviews)
  Label Studio Enterprise ermöglicht es Ihnen, die hochwertigsten ML/AI-Modelle schneller zu liefern. Bewerten Sie Modellausgaben und kennzeichnen Sie hochwertige Datensätze, um Modelle zu trainieren und zu optimieren, die ausgerichtet, genau und konform sind. Die führenden Datenwissenschaftsorganisationen wählen Label Studio Enterprise aufgrund seiner: - Genauigkeit: End-to-End-Qualitätsprüfungs-Workflows, einschließlich automatischer Validierer, Inter-Annotator-Konsensbewertung und Qualitätsberichterstattung - Geschwindigkeit: Nutzen Sie Auto-Labeling, KI-unterstütztes Labeling und Automatisierung, um die Annotations-Workflows zu optimieren - Flexibilität: Unterstützt alle Datentypen und Modellintegrationen mit einer intuitiven API und einem SDK für Erweiterbarkeit - Sicherheit und Konformität: SOC2- und HIPAA-zertifiziert, SSO/LDAP/SAML, rollenbasierte Zugriffskontrolle und Prüfprotokolle für On-Premise- oder SaaS-Bereitstellungen - Open-Source-Community: Unterstützt durch das größte Open-Source-Projekt und die Community, die sich auf hochwertige Daten für ML/AI konzentriert


  **Average Rating:** 3.5/5.0
  **Total Reviews:** 2

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität des Etikettierers:** 6.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Objekt-Erkennung:** 6.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Datentypen:** 6.7/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Bedienung:** 6.7/10 (Category avg: 8.8/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [HumanSignal](https://www.g2.com/de/sellers/humansignal)
- **Gründungsjahr:** 2019
- **Hauptsitz:** San Francisco, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/humansignal/ (51 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 100% Unternehmen, 100% Kleinunternehmen


### 22. [NLP Lab](https://www.g2.com/de/products/nlp-lab/reviews)
  NLP Lab (früher bekannt als Annotation Lab) ist eine kostenlose End-to-End No-Code-Plattform für die Dokumentenkennzeichnung und das Training von KI/ML-Modellen. Sie ermöglicht es Fachexperten - Krankenschwestern, Ärzten, Anwälten, Buchhaltern, Investoren usw. - bedeutungsvolle Fakten aus Textdokumenten, Bildern oder PDFs zu extrahieren und Modelle zu trainieren, die diese Fakten automatisch in neuen Dokumenten vorhersagen. Dies geschieht durch die Verwendung von hochmodernen vortrainierten Modellen von Spark NLP und Spark OCR oder durch das Anpassen von Modellen, um spezifische Anwendungsfälle besser zu bewältigen. Das NLP Lab von John Snow Labs unterstützt den End-to-End-Prozess vom Start eines Annotationsprojekts bis zur Bereitstellung eines trainierten Modells, alles ohne eine Zeile Code zu schreiben. Basierend auf einer Auto-Scaling-Architektur, die von Kubernetes betrieben wird, kann es auf viele Teams und Projekte skaliert werden. Unternehmenssicherheit wird kostenlos bereitgestellt, einschließlich Unterstützung für Air-Gap-Umgebungen, keine Datenfreigabe, rollenbasierter Zugriff, vollständige Prüfpfade, MFA und Integrationen von Identitätsanbietern. Es ermöglicht leistungsstarke Experimente für das Modelltraining und -feintuning, das Modelltesten und die Bereitstellung von Modellen als API-Endpunkte.


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 2

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität des Etikettierers:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Objekt-Erkennung:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Datentypen:** 6.7/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [John Snow Labs](https://www.g2.com/de/sellers/john-snow-labs)
- **Gründungsjahr:** 2015
- **Hauptsitz:** Lewes, US
- **Twitter:** @JohnSnowLabs (44,272 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/johnsnowlabs (98 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 50% Unternehmen mittlerer Größe, 50% Kleinunternehmen


### 23. [Plainsight](https://www.g2.com/de/products/plainsight/reviews)
  Plainsight ist der führende Anbieter von bewährter Vision-KI. Durch die einzigartige Kombination aus KI-Strategie, einer Vision-KI-Plattform und Fachwissen im Bereich Deep Learning entwickelt, implementiert und überwacht Plainsight transformative Computer-Vision-Lösungen für Unternehmen. Durch das breiteste Spektrum an Managed Services und eine Vision-KI-Plattform für zentralisierte Prozesse und standardisierte Pipelines macht Plainsight Computer Vision wiederholbar und verantwortungsvoll über alle Unternehmens-Vision-KI-Initiativen hinweg. Plainsight löst Probleme, bei denen andere gescheitert sind, und befähigt Unternehmen in verschiedenen Branchen, das volle Potenzial ihrer visuellen Daten mit den geringsten Produktionsbarrieren, der schnellsten Wertschöpfung und der Überwachung für langfristigen Erfolg zu realisieren. Für weitere Informationen besuchen Sie https://plainsight.ai.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 5

**User Satisfaction Scores:**

- **Einfache Bedienung:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Plainsight](https://www.g2.com/de/sellers/plainsight)
- **Gründungsjahr:** 2024
- **Hauptsitz:** Greater Seattle Area, US
- **Twitter:** @PlainsightAI (1,466 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/plainsightai/ (22 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 80% Kleinunternehmen, 20% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

- KI-Fähigkeiten (1 reviews)
- KI-Integration (1 reviews)
- KI-Modellierung (1 reviews)
- KI-Technologie (1 reviews)
- Innovation (1 reviews)

**Cons:**

- Erforderliche Fachkenntnisse (1 reviews)
- Erforderliches Wissen (1 reviews)

### 24. [Acodis](https://www.g2.com/de/products/acodis/reviews)
  Acodis hat seit seiner Gründung im Jahr 2016 die Automatisierung von Dokumentendaten vorangetrieben. Heute nutzen globale Branchenführer in den Lebenswissenschaften Acodis, um ihre Markteinführungsstrategien in den Bereichen Qualität und Regulierung zu beschleunigen. Durch die Automatisierung sich wiederholender dokumentenbasierter Prozesse verringert Acodis die manuelle Arbeitsbelastung, erhöht die Datenqualität und ermöglicht viele Automatisierungs-, genAI- und Analyseanwendungen. Zum Beispiel kann Acodis klinische Studien und Analysezertifikate in strukturierte und validierte Daten umwandeln oder die Überprüfung von Chargendokumenten automatisieren. Die Lösungen basieren auf einer konfigurierbaren Plattform, die verschiedene Eingaben (PDFs, Scans, XLS usw.) aufnehmen, diese Dokumente in maschinenlesbare Daten umwandeln und spezifische Aktionen ausführen kann (Werte extrahieren, Unterschriften überprüfen, Prozessschritte überprüfen usw.). Angetrieben von einem proprietären maschinellen Lernalgorithmus (z. B. GxP-geeignet), wird die Lösung in dedizierten Instanzen in einer sicheren Cloud-Umgebung bereitgestellt. Acodis kann jeden Dokumenttyp in jeder Sprache verarbeiten und nahtlos in Ihre Systeme integrieren. Sie können Ihre Daten einfach über API von Acodis exportieren, um Ihr ERP-, CRM-, DMS-, RIM-System Ihrer Wahl zu speisen und zu verbessern, einschließlich einer Standardintegration in Veeva.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 28

**User Satisfaction Scores:**

- **Einfache Bedienung:** 9.1/10 (Category avg: 8.8/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Acodis](https://www.g2.com/de/sellers/acodis)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.acodis.io/
- **Gründungsjahr:** 2016
- **Hauptsitz:** Winterthur, CH
- **Twitter:** @acodis
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/acodis-i-o/ (25 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 45% Unternehmen, 31% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Kundendienst (9 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (8 reviews)
- Merkmale (5 reviews)
- Datenerfassung (4 reviews)
- Datenextraktion (4 reviews)

**Cons:**

- OCR-Probleme (2 reviews)
- Technische Probleme (2 reviews)
- Kommunikationsprobleme (1 reviews)
- Komplexität (1 reviews)
- Datenungenauigkeit (1 reviews)

### 25. [Avala](https://www.g2.com/de/products/avala/reviews)
  Avala bietet schneller genauer gekennzeichnete KI-Daten mit minimalem Einrichtungs- und Schulungsaufwand. Avalas umfassende, offene Plattform bedient den gesamten AI Ops-Workflow, indem sie Datensatzkurierung und -management, erstklassige Expertise für Datenkennzeichnung und menschliches Feedback sowie Modelltraining, -verifizierung und -bereitstellung kombiniert. Avala bietet ethische und gerechte Datenkennzeichnung, ohne Qualität oder Sicherheit zu opfern. Es revolutioniert den ethischen KI-Einsatz, indem es eine kollaborative Marktplatzumgebung für Datensätze, Kennzeichner und Modelle schafft, die direkt die Herausforderungen der KI-Ausrichtung adressiert. Avala bietet einen einzigartigen 'Fertigungs-Pipeline'-Ansatz für die Kennzeichnung: - Teilt Kennzeichnungsaufgaben in kleinere, einfachere Teile, sodass Kennzeichner schneller Experten in jeder Aufgabe werden können. - Spart ML-Ingenieuren Hunderte von Stunden Aufwand bei der Entwicklung von Schulungsmaterialien pro Kennzeichnungsprojekt. - Liefert die schnellste, genaueste Datenkennzeichnung mit reduziertem algorithmischem Bias und verbesserter Datenqualität.


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 1

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualität des Etikettierers:** 6.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Objekt-Erkennung:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Datentypen:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Bedienung:** 6.7/10 (Category avg: 8.8/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Avala AI](https://www.g2.com/de/sellers/avala-ai)
- **Gründungsjahr:** 2020
- **Hauptsitz:** San Francisco, US
- **LinkedIn®-Seite:** http://www.linkedin.com/company/avala-ai (84 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 100% Unternehmen mittlerer Größe




## Parent Category

[Künstliche Intelligenz Software](https://www.g2.com/de/categories/artificial-intelligence)



## Related Categories

- [Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen](https://www.g2.com/de/categories/data-science-and-machine-learning-platforms)
- [MLOps-Plattformen](https://www.g2.com/de/categories/mlops-platforms)
- [Aktive Lernwerkzeuge](https://www.g2.com/de/categories/active-learning-tools)



---

## Buyer Guide

### Was Sie über Datenkennzeichnungssoftware wissen sollten

### Was ist Daten-Labeling-Software?

Daten-Labeling-Software kennzeichnet oder annotiert Daten zur Schulung von maschinellen Lernmodellen. Maschinelle Lernalgorithmen sind auf große Mengen an gekennzeichneten Daten angewiesen, um Muster zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Daten-Labeling-Lösungen helfen Menschen dabei, die relevanten Merkmale und Eigenschaften der Daten zu identifizieren und zu kennzeichnen, die zur Schulung des maschinellen Lernmodells verwendet werden.

Es gibt viele Arten von Daten-Labeling-Lösungen, die von einfachen Tools reichen, die es Benutzern ermöglichen, Daten manuell zu kennzeichnen, bis hin zu fortschrittlicheren Tools, die maschinelle Lernalgorithmen verwenden, um den Kennzeichnungsprozess zu automatisieren. Einige Daten-Labeling-Software enthält auch Funktionen wie Bildannotations-Tools, die es Benutzern ermöglichen, Bilder und andere visuelle Daten zu kennzeichnen und zu annotieren.

Daten-Labeling-Software wird in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, einschließlich[](https://www.g2.com/articles/natural-language-processing)[natürlicher Sprachverarbeitung,](https://www.g2.com/articles/natural-language-processing) Bild- und Videoklassifikation und[](https://www.g2.com/articles/object-detection)[Objekterkennung](https://www.g2.com/articles/object-detection). Sie ist ein wichtiges Werkzeug bei der Entwicklung und Schulung von maschinellen Lernmodellen und spielt eine entscheidende Rolle für deren Genauigkeit und Effektivität.

### Welche Arten von Daten-Labeling-Software gibt es?

Die Auswahl einer Daten-Labeling-Software erfordert eine vorherige Bewertung und ein Verständnis der datengetriebenen Workflows in Ihrem Unternehmen. Nachfolgend sind die Arten von Software aufgeführt, die Sie in Betracht ziehen können.

- **Manuelle Labeling-Software:** Diese Daten-Labeling-Plattformen segmentieren, kennzeichnen und klassifizieren Daten mit Hilfe eines "[Mensch-in-der-Schleife"](https://www.g2.com/glossary/human-in-the-loop-definition)-Dienstes. Menschliche Annotatoren kennzeichnen die Trainingsdaten basierend auf den geografischen Standorten der Unternehmen. Der Datenannotationsdienst wird in den[ML-Modell](https://www.g2.com/articles/machine-learning-models) Entwicklungs-Workflow integriert, und das Kennzeichnen von Daten wird effektiver.
- **Automatisierte Labeling-Software:** Die automatisierte Daten-Labeling-Software verarbeitet Rohdatensätze, die aus Text, Bildern, LiDAR-Daten, DICOM, PDF oder Audio bestehen, mit einem unüberwachten Lernansatz vor. Der Algorithmus weist Daten ohne Rückgriff auf externe Annotatoren Labels und Kategorien zu.
- **Aktives Lernen Labeling-Software:** Auch bekannt als aktive Lernwerkzeuge, sind dies halbüberwachte Werkzeuge, die einen "abfragebasierten" Ansatz zur Kennzeichnung von Daten verfolgen. Basierend auf dem Unsicherheitswert fragen sie Daten mit manueller oder Annotator-Kennzeichnung ab. Bei schwierigeren Labels fordern sie den menschlichen Annotator mit Abfragen auf.
- **Crowdsource-Labeling-Software:** Diese Daten-Labeling-Plattformen überlassen die Daten-Labeling-Dienste einer Menge von Entwicklern, um[hochwertige Datenpipelines zu trainieren](https://learn.g2.com/training-data). Benutzerdefinierte Daten-Labeling kann ideal für große oder unternehmensgroße Teams sein.
- **Integrierte Labeling- und Modelltrainings-Software:** Diese Tools bieten kombinierte Dienste für Daten-Labeling und prädiktive Modellierung. Mit fortschrittlicher Datenanalyse können Benutzer maschinelle Lernmodelle kennzeichnen, trainieren und erstellen, um ihre Produktionszyklen zu optimieren.

### Was sind die häufigsten Funktionen von Daten-Labeling-Software?

Es gibt mehrere Funktionen, die häufig in Daten-Labeling-Software enthalten sind, darunter:

- **Label-Zuweisung:** Daten-Labeling-Software ermöglicht es Benutzern, bestimmten Datenpunkten, wie Text, Bildern oder Videos, Labels oder Tags zuzuweisen.
- **Annotationstools:** Einige Daten-Labeling-Software enthält Tools zur Annotation von Daten, wie Begrenzungsrahmen, Polygon-Zeichentools, Punktwolken, Keymaker und Punkt-Annotationstools. Diese Tools können verwendet werden, um spezifische Merkmale oder Eigenschaften der Daten hervorzuheben.
- **Maschinelle Lernalgorithmen:** Einige Daten-Labeling-Software verwendet maschinelle Lernalgorithmen, um den Kennzeichnungsprozess zu automatisieren oder anfängliche Labels für Daten zu generieren, die Menschen dann bei Bedarf überprüfen und korrigieren können.
- **Datenmanagement und -organisation** : Daten-Labeling-Software enthält oft Funktionen zur Organisation und Verwaltung großer Datensätze, wie die Möglichkeit, nach bestimmten Datenpunkten zu filtern und zu suchen, den Fortschritt und die Fertigstellung zu verfolgen und Berichte zu erstellen.
- **Kollaborationstools:** Einige Daten-Labeling-Software enthält Kollaborationstools, wie die Möglichkeit, Aufgaben mehreren Benutzern zuzuweisen, Änderungen und Überarbeitungen zu verfolgen und Daten-Labeling-Entscheidungen zu überprüfen und zu diskutieren.
- **Integration mit Datenwissenschafts- und maschinellen Lernplattformen** : Einige Daten-Labeling-Software ist so konzipiert, dass sie sich in beliebte[](https://www.g2.com/categories/data-science-and-machine-learning-platforms)[Datenwissenschafts- und maschinellen Lernplattformen](https://www.g2.com/categories/data-science-and-machine-learning-platforms), wie TensorFlow oder PyTorch, integriert, was die Verwendung der gekennzeichneten Daten zur Schulung von maschinellen Lernmodellen erleichtert.
- **Bild-, Text-, Audio- oder Videoannotation:** Diese Tools sind mit mehreren unstrukturierten Datenformaten kompatibel, um Modelle zu trainieren und zu validieren, die darauf ausgelegt sind, Ausgaben in Bildern, Text, Video, Audio, PDF usw. zu generieren.

### Vorteile von Daten-Labeling-Software

Die Wahl einer Daten-Labeling-Plattform ermöglicht es Unternehmen, entweder bestehende maschinelle Lernmodelle vorzutrainieren, um Zeit zu sparen, oder neue Modelle zu erstellen, um ihre Workflows zu verbessern und Teams zu schulen.

Während Daten-Labeling-Plattformen beides unterstützen können, gibt es auch einige bedeutende Vorteile, die unten aufgeführt sind:

- **Verbesserte Genauigkeit und Qualität der gekennzeichneten Daten** : Daten-Labeling-Software kann dazu beitragen, sicherzustellen, dass Daten genau und konsistent gekennzeichnet werden, was entscheidend für die Genauigkeit und Effektivität von maschinellen Lernmodellen ist.
- **Erhöhte Effizienz und Produktivität** : Daten-Labeling-Software kann den Daten-Labeling-Prozess rationalisieren, sodass Benutzer mehr Daten in kürzerer Zeit kennzeichnen können. Dies kann besonders nützlich für große Datensätze oder sich wiederholende oder routinemäßige Aufgaben sein.
- **Verbesserte Zusammenarbeit und Teamkommunikation:** Einige Daten-Labeling-Software enthält Kollaborationstools, wie die Möglichkeit, Aufgaben mehreren Benutzern zuzuweisen und Änderungen und Überarbeitungen zu verfolgen. Diese Tools können die Kommunikation und Koordination innerhalb von Teams, die an Daten-Labeling-Projekten arbeiten, verbessern.
- **Reduzierte Kosten** : Die Verwendung von Daten-Labeling-Software kann die Kosten von Daten-Labeling-Projekten senken, indem routinemäßige Aufgaben automatisiert und der Bedarf an manueller Arbeit reduziert wird.
- **Erhöhte Flexibilität und Skalierbarkeit** : Daten-Labeling-Software kann verwendet werden, um eine Vielzahl von Datentypen zu kennzeichnen und kann leicht skaliert werden, um den Anforderungen des Projekts gerecht zu werden.
- **Entlastung für Datenoperationen, ML- und Datenwissenschaftsteams:** Diese Lösungen bieten agile Dienstleistungsmarktplätze mit hochwertigen Labelern und Annotatoren, die die Probleme der Datenbereinigung, -vorverarbeitung und -klassifizierung für diese Teams lösen.
- **Superpixel-Segmentierung und Pinsel:** Diese Tools werden auch häufig für Bilderkennung, natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und Computer-Vision-Algorithmen verwendet. Sie erstellen Region-Pools mit Pinselstrichen und Superpixel-Segmentierung, um Bilder zu klassifizieren.

### Wer verwendet Daten-Labeling-Software?

Die Daten-Labeling-Tools sind ein Muss für Unternehmen, die in die KI-Automatisierung einsteigen und robuste und effiziente Produktanwendungen und SDKs mit vorinstallierten maschinellen Lernfähigkeiten entwickeln möchten.

Nachfolgend sind die Personen und Organisationen aufgeführt, die Daten-Labeling-Plattformen verwenden:

- **Datenwissenschaftler und maschinelle Lerningenieure** : Datenwissenschaftler und maschinelle Lerningenieure verwenden Daten-Labeling-Software, um Daten zu kennzeichnen und zu annotieren, die zur Schulung von maschinellen Lernmodellen verwendet werden. Dies hilft den Modellen, Muster zu erkennen und Vorhersagen basierend auf den gekennzeichneten Daten zu treffen.
- **Business-Analysten und Datenanalysten** : Business-Analysten und Datenanalysten können Daten-Labeling-Software verwenden, um Daten zu kennzeichnen und zu annotieren, um Berichte und Visualisierungen zu erstellen oder für die Verwendung in maschinellen Lernmodellen.
- **Qualitätssicherungsfachleute** : Qualitätssicherungsfachleute können Daten-Labeling-Software verwenden, um Daten zu kennzeichnen und zu annotieren, um maschinelle Lernmodelle oder andere Softwareanwendungen zu testen und zu debuggen.
- **Forscher** : Forscher in verschiedenen Bereichen, wie Informatik, Linguistik und Biologie, können Daten-Labeling-Software verwenden, um Daten zu kennzeichnen und zu annotieren, um Forschung zu betreiben oder maschinelle Lernmodelle zu entwickeln.

### Alternativen zur Daten-Labeling-Software

Einige Alternativen zur Daten-Labeling-Software bieten Annotations- und Kennzeichnungsdienste zusammen mit anderen maschinellen Lernfunktionen.

- [Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) Software](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) **:** Die NLP-Software leitet semantische Beziehungen zwischen den Wörtern eines Eingabesatzes ab und generiert relevante und personalisierte Inhalte. Diese Tools replizieren die Funktionsweise eines menschlichen Gehirns, um die Absicht von Eingabeaufforderungen zu registrieren und kohärente Inhaltsblöcke abzuleiten.
- [Maschinelles Lern-Operationalisierung (MLOps-Software):](https://www.g2.com/categories/mlops-platforms) Die MLOps-Software erleichtert den gesamten maschinellen Lernmodellprozess, von der Datenvorverarbeitung bis zur ML-Integration und -Bereitstellung. Sie wendet verschiedene DevOps-Automatisierungskonzepte an und führt ML-basierte Workflows ohne menschliche Aufsicht aus.
- [Bilderkennungssoftware:](https://www.g2.com/categories/image-recognition) Bilderkennungssoftware erkennt, kategorisiert und lokalisiert digitale Bilder oder Fotografien. Sie basiert auf spezialisierten Deep-Learning-Modellen, die Daten in Raster gruppieren und relevante Kategorien aller Objekte identifizieren.

### Herausforderungen mit Daten-Labeling-Software

Obwohl Daten-Labeling-Software die Kosten senkt, Sicherheit und Datenschutz für Daten bietet und die Datenqualitätskontrolle moderiert, können einige offensichtliche Herausforderungen in jeder Phase der Arbeit mit dieser Plattform auftreten.

Nachfolgend sind einige der Herausforderungen von Daten-Labeling-Software aufgeführt

- **Datenqualität und Konsistenz:** Es ist nicht sicher, dass Daten-Labeling-Tools genaue Labels für ML-Modelle vorhersagen würden. Manchmal kann die Plattform Text fälschlicherweise als Video kategorisieren oder falsche Berechnungen durchführen, was die Datenqualität mindern kann.
- **Skalierbarkeit:** Wenn ein Unternehmen große Datenmengen erhält, wird die Umwandlung von Rohdaten zur Modellschulung, Erstellung von Modellversionen, Risikoberechnung und Konsistenz bei der Qualitätskontrolle zu einer Herausforderung und führt zu Skalierbarkeitsproblemen für verschiedene Teams im Unternehmen.
- **Kosten:** Obwohl Daten-Labeling-Plattformen tendenziell günstiger sind als andere teure menschliche Annotationsdienste, kann das Einreichen eines großen Clusters von Datensätzen zur Kategorisierung kostspielig werden. Es würde Ihre Credits erschöpfen und Sie hätten keine andere Wahl, als auf einen teureren Plan umzusteigen.
- **Komplexität der Aufgaben:** Nicht alle Daten-Labeling-Aufgaben sind einfach. Einige erfordern tiefgehende Domänenübungen und spezialisiertere Algorithmustrainings, wie Verstärkungslernen, Abfrage-Sampling oder Entropie, um ML-Modelle genau zu erstellen, ohne in externe Annotationsdienste zu investieren.
- **Datenschutz und Sicherheit:** Diese Plattformen sind Open Source oder kostenpflichtig. Sie rufen jedoch Daten ab und speichern sie auf[](https://www.g2.com/categories/hybrid-cloud-storage-solutions)[hybriden](https://www.g2.com/categories/hybrid-cloud-storage-solutions) oder[](https://www.g2.com/articles/public-cloud)[öffentlichen Cloud-Speicherplattformen](https://www.g2.com/articles/public-cloud), die Ihre Datensätze infizieren und Hackern und Phishern die Möglichkeit geben können, die Daten zu infizieren. 

### Welche Unternehmen sollten Daten-Labeling-Software kaufen?

Unternehmen, die die Qualität ihrer Datensätze optimieren und leistungsstarke Algorithmen entwickeln möchten, sollten Daten-Labeling-Software in Betracht ziehen. Nicht nur, weil sie beim Kennzeichnen von Daten hilft, sondern weil sie genaue Vorhersagen und Prognosen erstellen kann. Hier sind einige Unternehmen, die von diesen Tools profitieren können:

- **Startups für maschinelles Lernen oder Forschungslabore:** Diese Unternehmen führen die Mehrheit der Experimente im Bereich maschinelles Lernen durch und arbeiten ständig mit Datentools. Die Investition in ein Daten-Labeling-Tool kann ihre KI-Forschung und ML-Modellentwicklungsprozesse unterstützen.
- **Datenunternehmen:** Unternehmen, die Datenmanagementdienste wie Suchmaschinen, E-Commerce-Plattformen oder Social-Media-Management-Tools anbieten, benötigen ebenfalls Daten-Labeling-Software, um effektive Algorithmen zu generieren, die genaue Antworten liefern und mit großen Datenmengen umgehen.
- **Marktforschungsunternehmen:** Unternehmen, die Marktforschung betreiben oder Kundeninformationen und -trends sammeln, können ebenfalls von Daten-Labeling-Plattformen profitieren. Diese Plattformen ermöglichen es ihnen, Echtzeit-Marktentwicklungen zu sammeln und das Verbraucherverhalten zu verfolgen.
- **Gesundheitsorganisationen:** Diese Unternehmen nutzen Daten-Labeling-Plattformen zur Früherkennung von Krankheiten, medizinischer Bildgebung, Patientenaktenführung, Beratung und Behandlung. Mit dieser Software können sie Patientendaten genau studieren und Behandlungszyklen vorhersagen.

### Wie kauft man Daten-Labeling-Software

Die Investition in Daten-Labeling-Software ist ein schrittweiser Prozess, der die Eingabe aller beteiligten Teams und Stakeholder erfordert. Nachfolgend sind die Schritte aufgeführt, die Käufer chronologisch befolgen müssen, um die beste Daten-Labeling-Plattform für ihr Unternehmen zu erwerben.

#### Anforderungserhebung (RFI/RFP) für Daten-Labeling-Software

Vor dem Kauf sollten Käufer ihre Bedürfnisse berücksichtigen und bestimmen, was sie mit dieser Software erreichen möchten. Bewerten Sie das Datenbanksystem, die Produkte, die KI-Reife und die Budgetdaten der Umsatzteams. Erstellen Sie auch eine Liste der datenspezifischen und sprachlichen Dienste, die Sie von dem Produkt erwarten. Listen Sie all diese Punkte in Form einer strukturierten Anfrage für ein Angebot (RFP) auf und holen Sie die Zustimmung Ihrer Teams und Stakeholder ein, die am Entscheidungsprozess beteiligt sind.

#### Vergleich von Daten-Labeling-Software-Produkten

Bewerten Sie die Funktionen, Sicherheits- und Datenschutzrichtlinien, Vor- und Nachteile, Preise und KI-Funktionalitäten der ausgewählten Produkte. Vergleichen Sie die Funktionen und Vorteile mit den Anforderungen, die Ihr Team in der Anfrage für ein Angebot aufgelistet hat. Analysieren Sie das Budget, die Vertragsmetriken und die Kapitalrendite für jede Softwarefunktion und vergleichen Sie sie mit denen anderer Marktteilnehmer.

In dieser Phase können Käufer auch Demos oder kostenlose Testversionen anfordern, um zu sehen, wie die Software funktioniert und ob sie ihren Bedürfnissen entspricht. Bei der Auswahl von Anbietern ist es auch wichtig, deren Glaubwürdigkeit zu berücksichtigen. Suchen Sie nach Anbietern mit einer starken Erfolgsbilanz und einem guten Ruf.

#### Auswahl der Daten-Labeling-Software

Diskutieren Sie alle technischen und Konfigurations-Workflows der ausgewählten Software mit Ihren IT- und Softwareentwicklungsteams. Setzen Sie sich mit ihnen zusammen, um den aktuellen Softwareverbrauch, aktive Abonnementpläne, Systemaufzeichnungen und IT-Auditberichte zu analysieren, und prüfen Sie dann, wo diese Software in Ihren Technologiestack passt. Diskutieren Sie die Kompatibilität der Software mit den zuständigen Account Executives und Verkaufsteams, um sicherzustellen, dass die Software keine zusätzlichen Kosten und Speicheraufwendungen für Ihre Teams verursacht.

#### Verhandlung

Nach der Auswahl der Software lassen Sie Ihre Rechtsabteilung einen legitimen Vertrag entwerfen, der die RFP-Bedingungen, Erneuerungsrichtlinien, Datenaufbewahrungs- und Datenschutzrichtlinien sowie die Nichtkonkurrenzklausel des Anbieters enthält, und besprechen Sie ihn mit dem Anbieter. In dieser Phase ist es auch sinnvoll, über einen besseren Abonnementpreis, mehr Funktionen oder Add-ons zu verhandeln, die Käufer nach Ermessen des Anbieters interessieren.

#### Endgültige Entscheidung

Die endgültige Entscheidung über den Kauf von Daten-Labeling-Software liegt bei den Entscheidungsteams des Käufers. Dies könnten der Chief Information Officer (CIO), der Leiter des Datenwissenschaftsteams oder das Beschaffungsteam sein. Bei dieser Entscheidung ist es auch wichtig, Budgetbeschränkungen, Teamfragen oder Geschäftsziele zu berücksichtigen. Es wird hilfreich sein, sich mit Stakeholdern und Experten, wie Datenwissenschaftlern und ML-Ingenieuren, zu beraten, um deren Meinung zur besten Daten-Labeling-Lösung für die Institution einzuholen.

### Was kostet Daten-Labeling-Software?

Die Kosten für Daten-Labeling-Software können stark variieren, abhängig von ihren spezifischen Funktionen und Fähigkeiten sowie der Größe und dem Umfang der Implementierung. Einige Software ist kostenlos oder Open Source, während andere kommerzielle Produkte auf Abonnement- oder Nutzungsbasis verkauft werden.

Daten-Labeling-Software, die für den Einsatz auf Unternehmensebene mit einer Vielzahl von erweiterten Funktionen entwickelt wurde, wird teurer sein als einfache Lösungen. Die Preise können von ein paar hundert Dollar pro Jahr für ein Einführungsabonnement bis zu mehreren tausend Dollar für eine umfassendere Lösung reichen.

Es ist wichtig, Abonnement-, Lizenz-, Pay-per-Seat- und Pay-per-Token-Nutzungskosten zu bewerten, um zu prüfen, ob das Produkt für Ihr Unternehmen geeignet ist und Spielraum für eine anständige Kapitalrendite (ROI) bietet. Während Sie sich mit den monetären Berechnungen beschäftigen, berücksichtigen Sie die Kosten für Software-Upgrades, Unternehmensgröße, Version, Softwarewartung und Upsell-Kosten, um das Budget klar anzugeben. Diese Tools können dazu beitragen, die Produktivität und Effizienz zu verbessern, was zur ROI-Berechnung beiträgt.

Um den ROI von Daten-Labeling-Software zu berechnen, kann die folgende Formel verwendet werden:

ROI = (Vorteile - Kosten) / Kosten

"Vorteile" ist der Wert der durch die Nutzung der Software eingesparten Zeit und der gesteigerten Produktivität, und "Kosten" sind die Gesamtkosten der Softwarelizenz und alle zusätzlichen Kosten, die mit der Implementierung und Nutzung verbunden sind.

### Implementierung von Daten-Labeling-Software

Beim Kauf von Daten-Labeling-Software sollten Unternehmen eine grobe Vorstellung davon haben, wie sie diese für Datenwissenschafts- und maschinelle Lernteams implementieren können.

Andere Faktoren, wie die Ausrichtung auf Notebook-Editoren, statistische Tools, Datenanalysebeschränkungen, Schulung und Testen von ML-Zyklen, werden entsprechend dem Implementierungszeitplan der Daten-Labeling-Software geändert und angepasst. Nachfolgend sind einige Tipps aufgeführt, um eine reibungslose Implementierung sicherzustellen.

- **Integration in bestehende Daten- und ML-Workflows:** Konsultieren Sie Ihre Softwareentwicklungsteams zur Einrichtung von Benutzerberechtigungen und zur Integration dieser Plattform in Ihre bestehende Code-Entwicklungsplattform, wie R- oder Python-Editoren. Der erste Schritt besteht darin sicherzustellen, dass sie mit verschiedenen Datenformaten, Datentypen, Datenanalysetools und anderen kollaborativen ML-Tools kompatibel ist.
- **Anpassung und Flexibilität bei Kennzeichnungsaufgaben:** Diese Plattformen müssen agil und mit Datensätzen in mehreren Formaten und Sprachen kompatibel sein. Sie sollte Anpassungen für verschiedene Aufgaben wie Bilderkennung, Computer Vision, Audiogenerierung, Videogenerierung und[Spracherkennung](https://www.g2.com/glossary/speech-recognition-definition) bieten. Die Kennzeichnung unstrukturierter Daten sollte jedem offenstehen, der seine Identität durch Multi-Faktor-Authentifizierung authentifiziert und ein autorisierter Benutzer ist.
- **Kollaborations- und Workforce-Management-Funktionen:** Die Daten-Labeling-Plattform muss für Modellprototypen und Versionskontrolle aktiviert werden. Sie sollte Funktionen wie rollenbasierte Zugriffskontrolle, Datenschutz- und Sicherheitsrichtlinien, Benutzerauthentifizierung, Modellkollaboration und ML-Codeüberwachung haben. Die Plattform sollte für die jeweiligen Teammitglieder zugänglich sein, damit sie die gekennzeichneten Aufgaben überprüfen und das Modell in jeder Phase der Trainingsdaten-Pipeline daran hindern können, zu halluzinieren.
- **Qualitätssicherungs- und Überprüfungsmechanismen:** Wenn die Genauigkeit der Modellausgabe von der Qualität der Trainingsdaten abhängt, ist es offensichtlich, dass Daten-Labeling-Plattformen auf Modulationsgenauigkeit, Qualitätskontrolle und Kennzeichnungsüberprüfungsmechanismen eingestellt werden müssen. Da die Modelle Datensätze möglicherweise ungenau kennzeichnen oder falsche Werte vorhersagen, müssen die Labels weiter von einem Mensch-in-der-Schleife-Dienst oder einem externen menschlichen Orakel überwacht werden.
- **Skalierbarkeit, Automatisierung und Kosteneffizienz:** Da die Kennzeichnungsbedürfnisse wachsen, müssen ML-Ingenieure und Entwickler in eine skalierbare und kosteneffiziente Daten-Labeling-Lösung investieren, die ihre Netzwerkinfrastruktur und Datenbankarchitektur nicht behindert. Der letzte Implementierungsschritt besteht darin sicherzustellen, dass die Kontrollen gesetzt sind, die Lizenz aktiv ist und die Plattform Daten typischerweise abruft und kennzeichnet.

### Daten-Labeling-Software-Trends

Insgesamt spiegeln diese Trends die wachsende Bedeutung des Daten-Labelings im maschinellen Lern- und KI-Ökosystem wider und die Notwendigkeit von Tools und Technologien, die Organisationen dabei helfen, große Datensätze mit gekennzeichneten Daten effizient und effektiv zu erstellen und zu verwalten. Es gibt mehrere Trends im Zusammenhang mit Daten-Labeling-Software, die beachtet werden sollten:

- **Zunehmende Akzeptanz von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML)**: Ein wichtiger Trend bei Daten-Labeling-Software ist die zunehmende Akzeptanz von KI- und ML-Technologien. Viele Softwarelösungen integrieren jetzt KI- und maschinelle Lernalgorithmen, um den Daten-Labeling-Prozess zu automatisieren und zu rationalisieren, was die Effizienz und Genauigkeit verbessert. Wie bei allgemeiner KI-Software,[](https://www.g2.com/articles/ai-trends-2023)[erwartet G2, dass diese Software günstiger wird](https://www.g2.com/articles/ai-trends-2023).
- **Wachsende Nachfrage nach hochwertigen gekennzeichneten Daten** : Ein weiterer Trend ist die wachsende Nachfrage nach hochwertigen gekennzeichneten Daten zur Schulung und zum Testen von maschinellen Lernmodellen. Daten-Labeling-Software kann Organisationen dabei helfen, große Datensätze mit gekennzeichneten Daten zu erstellen und zu verwalten, was die Qualität und Zuverlässigkeit von maschinellen Lernmodellen verbessert.
- **Fokus auf Benutzererfahrung und Zusammenarbeit** : Ein weiterer Trend bei Daten-Labeling-Software ist der Fokus auf Benutzererfahrung und Zusammenarbeit. Viele Daten-Labeling-Softwarelösungen bieten jetzt intuitive und benutzerfreundliche Schnittstellen, Tools und Funktionen, die Zusammenarbeit und Teamarbeit erleichtern.

_Recherchiert und geschrieben von_ [_Matthew Miller_](https://learn.g2.com/author/matthew-miller)