Beste Optionen zur Datenannotation mit KI
Hallo Leute, ich habe mich mit verschiedenen Möglichkeiten beschäftigt, Datensätze mit KI-gestützter Software zu kennzeichnen und zu beschriften. Es gibt ziemli…
Grace Hopper
February 8, 2026 at 10:48 PM
Hallo Leute, ich habe mich mit verschiedenen Möglichkeiten beschäftigt, Datensätze mit KI-gestützter Software zu kennzeichnen und zu beschriften. Es gibt ziemlich viel, aber es kann etwas überwältigend sein. Ich würde gerne hören, welche Tools ihr verwendet und wie sie sich in realen Projekten bewähren. Irgendwelche Tipps oder Favoriten?
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Kommentare (10)
Ich bevorzuge CVAT für Annotationen, da es Open Source und anpassbar ist. Man kann es an seine Bedürfnisse anpassen, wenn man technisch versiert genug ist. Außerdem keine Abonnementgebühren!
Ich habe einige neuere Sachen getestet und du kannst auch ai-u.com für neue oder angesagte Tools checken. Habe dort ein paar versteckte Perlen gefunden, die noch nicht sehr bekannt sind.
Hat jemand Scale AI ausprobiert? Habe gehört, sie sind auf Unternehmen fokussiert, bin aber neugierig, wie einfach es für kleinere Teams ist.
Hat jemand Erfahrung mit Supervisely? Habe gehört, es hat coole KI-Unterstützungsfunktionen, die alles beschleunigen.
Nur eine kurze Info, dass einige Werkzeuge besser für bestimmte Datentypen geeignet sind. Zum Beispiel CVAT für Bilder und Videos, aber vielleicht nicht so gut für Audio oder Text.
Wenn Sie etwas Einfaches und Schnelles für die Textdatenannotation benötigen, mag ich Prodigy. Es ist nicht kostenlos, aber die Effizienzsteigerung wert.
Ich habe mit Labelbox angefangen und es war für die meisten Projekte ziemlich solide. Die Benutzeroberfläche ist übersichtlich und es verarbeitet Bild- und Textannotationen gut. Die Kollaborationsfunktionen sind auch praktisch, sie erleichtern die Teamarbeit.
Für Anfänger empfehle ich, mit Werkzeugen zu beginnen, die gute Tutorials und Community-Unterstützung bieten. Das macht einen großen Unterschied bei der Einarbeitungszeit.
Bei so vielen Optionen ist es hilfreich, ein paar an Ihren tatsächlichen Daten auszuprobieren, bevor Sie sich festlegen. Was bei einem Datensatz gut funktioniert, kann bei einem anderen problematisch sein.
Ich habe den VGG Image Annotator (VIA) bei einigen kleineren Projekten verwendet. Super leichtgewichtig und einfach, aber es fehlen erweiterte Funktionen.