LabelGPT

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LabelGPTは、MLチームがラベル付きデータを99倍の速度で生成するのを支援します。プロンプトを与えるだけで、あらゆる画像内のすべてのオブジェクトを検出できます。 0
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What is LabelGPT?

機械学習モデルを構築する際、手作業による画像ラベリングがいかに時間とコストを要するかはご承知のとおりでしょう。LabelGPT は、この状況を大きく変革します。プロセス全体を自動化することで、数週間ではなく、わずか数分で数千もの正確なラベルを生成できます。最先端の基盤モデルを搭載したこのツールは、手作業による介入を不要にし、モデルのトレーニングをより迅速かつ効率的に行うという、最も重要な作業に集中できるようにします。

主な機能:

ゼロショットラベリング
ラベル付けが必要なオブジェクトまたはクラス名を指定するだけで、LabelGPT の AI が残りの作業を実行します。手作業や面倒な作業は一切不要。正確で高品質なラベルが得られます。

マルチデータセット対応
オープンソースのデータセットのライブラリから選択するか、独自の画像をアップロードできます。LabelGPT は、データがローカルに保存されているかクラウドに保存されているかに関わらず、既存のワークフローとシームレスに統合されます。

⏱️ 圧倒的なスピード
わずか数分で数千ものラベルを生成できます。数回クリックするだけで、データセット全体を処理し、貴重な時間とリソースを節約できます。

?️ 信頼性スコアリング
信頼性スコアを使用して、結果を簡単に確認および検証できます。高品質のラベルをフィルタリングし、視覚的に検査して、ML パイプラインに直接プッシュできます。

ユースケース:

モデルトレーニングの加速
ラベル付きデータセットを 10 倍速く生成することで、ビジョンモデルのトレーニングを加速します。オブジェクト検出、セグメンテーション、または分類のいずれに取り組んでいる場合でも、LabelGPT はデータを記録的な速さで準備します。

ラベリングコストの削減
手作業によるラベリング作業を最大 75% 削減し、プロジェクトコストを大幅に削減します。反復作業に何時間も費やす代わりに、AI に負担の大きい作業を任せましょう。

新しいデータセットの実験
多様なオープンソースのデータセットを探索したり、独自のデータセットをアップロードして、新しいアイデアを試したりできます。LabelGPT の柔軟性により、さまざまなデータソースを簡単に反復処理して実験できます。

LabelGPT を選ぶ理由:

LabelGPT は単なるラベリングツールではなく、ML チームにとって革新的なツールです。複数の基盤モデルを搭載したゼロショットラベリングを活用することで、比類のないスピード、精度、柔軟性を実現します。スタートアップ企業であろうと大企業であろうと、LabelGPT は、より優れたモデルをより速く、より低コストで構築するのに役立ちます。

よくある質問:

Q: LabelGPT は複雑なラベリングタスクをどのように処理しますか?
A: LabelGPT は、高度な基盤モデルとゼロショット機能を使用して、複雑なデータセットやニッチなデータセットであっても、入力プロンプトに基づいてオブジェクトを正確に検出およびセグメント化します。

Q: LabelGPT を既存のクラウドストレージと統合できますか?
A: はい!LabelGPT は、AWS、GCP、Azure、およびローカルストレージとシームレスに接続し、データのインポートとエクスポートを容易にします。

Q: ラベルを確認する必要がある場合はどうすればよいですか?
A: 各ラベルには信頼性スコアが付属しており、ML パイプラインにプッシュする前に、高品質の結果をすばやくフィルタリングして確認できます。

ML プロジェクトを強化する準備はできましたか? 今すぐ無料トライアルを開始して、LabelGPT がワークフローをどのように変革できるかをご確認ください。


More information on LabelGPT

Launched
2019-7
Pricing Model
Freemium
Starting Price
Global Rank
377371
Follow
Month Visit
111.2K
Tech used
Google Analytics,Google Tag Manager,Webflow,Amazon AWS CloudFront,Google Fonts,jQuery,Gzip,HTTP/3,JSON Schema,OpenGraph,HSTS,Caddy

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Source: Similarweb (Sep 24, 2025)
LabelGPT was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2024-01-08.
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