Label Your Data

Label Your Data

Label Your Data · 이미지 · 코딩

Label Your Data는 ML 팀이 이미지, 동영상, 텍스트를 업로드하면 라벨이 붙은 학습 세트를 돌려받는 데이터 주석 플랫폼이며, 무료 파일럿으로 시작할 수 있다.

Label Your Data 미리보기

Label Your Data 소개

Label Your Data란 무엇인가

Label Your Data는 컴퓨터 비전과 머신러닝 모델을 만드는 팀을 위한 데이터 주석 플랫폼이다. 원본 데이터를 올리고 주석 유형을 고른 뒤 라벨이 붙은 결과를 내려받는다. 작업은 관리형 주석자가 맡으므로 라벨링 팀을 직접 뽑거나 교육할 필요가 없다.

이미지에 그치지 않는다. 플랫폼은 동영상, 3D 포인트 클라우드, 항공 및 위성 이미지, 그리고 NLP용 텍스트와 오디오까지 다룬다. 원래라면 두세 곳의 전문 업체를 이어 붙여야 했을 프로젝트를 한 업체가 맡을 수 있다는 뜻이다. 프로젝트에 여러 형식이 섞여 있다면 이 범위가 중요하다. 업체 사이를 오갈 필요 없이 모든 것을 한곳에 둔다. 컴퓨터 비전 데이터 라벨링을 하는 팀에게 이 점이 가장 큰 매력이다.

걸림돌은 약속이다. 가격은 객체 수와 주석 유형에 따라 움직인다. 데이터 세트가 커질수록 비용도 달라지고, 공개된 정액 요금표가 없다. 먼저 비용 계산기로 추정한 뒤, 규모를 키우기 전에 파일럿으로 확인한다. 무료 파일럿은 이미지나 프레임 10장까지로, 품질을 빠르게 점검하기엔 충분하지만 실제 운영 데이터 세트에는 부족하다. 품질을 시험하기에 충분한가? 그렇다. 실제 작업을 끝내기에 충분한가? 아니다.

풀타임 팀 없이 주문형 라벨이 필요한 AI 스타트업과 연구 팀을 위해 태어났고, 지금은 모빌리티, 소매, 로보틱스, 헬스케어 분야에서 200곳이 넘는 고객과 일한다. 관리형 서비스다. 라벨링 팀을 직접 꾸리지 않는다.

시작하기

  1. 플랫폼에서 계정을 만들고 첫 주석 프로젝트를 설정한다.
  2. 데이터에 맞는 주석 유형을 고른다. 바운딩 박스, 폴리곤, 키포인트 등이 있다.
  3. 최대 10장의 이미지나 프레임으로 무료 작업을 돌려 설정과 품질을 시험한다.
  4. 파일럿이 괜찮으면 데이터 세트의 나머지를 올린다.
  5. 진행 상황을 추적하고 완성된 라벨 데이터를 내려받는다.

제품 정보

Label Your Data의 요금, 지원 플랫폼, 성능을 한눈에 확인해 보세요.

무료 플랜예
유료 플랜$0 - $0.50/object
플랫폼Web
개발사Label Your Data
카테고리이미지 · 코딩
출시일Jul 2015
최근 업데이트Oct 2025
웹사이트 방문 수65.3K
웹사이트 글로벌 순위566K
API 제공 여부예

추천 대상

이 도구가 가장 잘 맞는 사용자, 작업, 상황입니다.

사용자

  • ML 엔지니어
  • AI 스타트업
  • 데이터 책임자
  • 연구 팀과 학생
  • AI 프로젝트 매니저

작업

  • 객체 탐지 라벨링
  • 이미지 세그멘테이션
  • 키포인트 및 자세 주석
  • 텍스트 및 오디오 주석

활용 상황

  • 출시 전 모델 학습
  • 파일럿을 넘어 확장
  • 여러 형식의 프로젝트
  • 빠듯한 예산의 실험

주요 기능

다양한 주석 유형

플랫폼은 바운딩 박스, 폴리곤, 키포인트, 큐보이드를 지원하므로 데이터에 맞는 방식을 고를 수 있다. 객체 탐지, 세그멘테이션, 자세 추정이 모두 같은 워크플로를 거친다. 작업마다 따로 도구를 이어 붙이는 수고를 덜어 준다.

무료 파일럿 작업

이미지나 프레임 10장으로 무료 체험을 돌려 볼 수 있다. 약정하기 전에 주석 품질과 처리 기간을 확인하는 저위험 방식이다. 다만 운영 데이터 세트까지 감당하리라 기대하지는 말자.

비용 계산기

내장 계산기가 시작 전에 프로젝트 비용을 추정한다. 응용 분야, 주석 방식, 객체 수를 고르면 대략적인 합계가 나온다. 맞춤 작업은 요청을 보내면 수동 견적을 받는다.

지침 생성기

처음부터 규칙을 쓰는 대신 기성 템플릿으로 주석자 지침을 만든다. 명확한 지침은 주고받기와 재작업을 줄인다. 잘못 읽은 라벨 규칙 하나가 배치 전체에서 수천 건의 주석을 다시 하는 일로 이어질 수 있다는 점에서 중요하다. 고객 리뷰에 따르면, 그 대가로 지침을 여전히 때때로 다듬어야 한다.

API 접근

API가 플랫폼을 기존 ML 파이프라인에 연결해 데이터 업로드와 다운로드를 맡는다. 팀이 이미 학습 실행을 자동화하고 있다면, 라벨링이 흐름 속 수동 단계가 되는 것을 막아 준다.

팀 접근

팀 단위 권한으로 역할을 배정하고 누가 무엇을 다루는지 관리할 수 있다. 프로젝트 매니저는 이메일로 소식을 좇는 대신 공유된 화면을 본다. 단순하고, 제대로 작동한다.

장단점

장점

  • 이미지, 동영상, 3D, 텍스트 주석을 하나의 플랫폼에서 다룬다.
  • 무료 파일럿으로 비용을 내기 전에 라벨 품질을 판단할 수 있다.
  • 비용 계산기가 사전에 대략적인 예산 감각을 준다.
  • 고객들은 빠른 처리 기간과 특이한 작업에서의 유연한 범위를 꼽는다.

단점

  • 공개된 정액 가격이 없어 견적 없이는 비용을 예측하기 어렵다.
  • 일부 고객 리뷰가 명확히 해야 할 지침을 언급한다.
  • 무료 체험은 이미지나 프레임 10장까지로, 실제 테스트에는 너무 작다.

자주 묻는 질문

AI 학습 데이터와 학습 데이터 세트를 위한 데이터 주석 서비스다. 팀이 원본 이미지, 동영상, 텍스트 데이터를 올리면 머신러닝 모델용으로 라벨이 붙은 결과를 받는다.

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