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# AI 라벨링
AI 도구를 사용해 라벨링 과정을 빠르게 진행하세요.
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AI 라벨링 기능은 당사에 명시된 요율로 크레딧을 사용합니다 [크레딧 페이지](https://roboflow.com/credits).
{% endhint %}
Roboflow는 워크플로를 더 빠르게 진행할 수 있도록 돕는 4가지 AI 기반 라벨링 기능을 제공합니다:
* [라벨 어시스트](/datasets/ko/annotate/annotate/ai-labeling/model-assisted-labeling.md): 이미 학습한 모델을 사용해 데이터셋의 이미지를 자동으로 라벨링합니다.
* [스마트 셀렉트](/datasets/ko/annotate/annotate/ai-labeling/smart-select.md): 브라우저에서 Segment Anything Model을 사용해 한 번의 클릭으로 다각형 마스크를 주석 처리합니다.
* [박스 프롬프팅](/datasets/ko/annotate/annotate/ai-labeling/box-prompting-ai-labeling.md): 이미지에서 객체의 예시를 그린 다음, Box Prompting이 이미지 내 해당 객체의 다른 모든 인스턴스를 찾도록 합니다.
* [자동 라벨링](/datasets/ko/annotate/annotate/ai-labeling/auto-label.md): 기반 모델(GPT-6 Astra, SAM 3 또는 Gemini), 학습된 모델, 또는 저장된 워크플로를 사용해 데이터셋의 모든 이미지를 자동으로 라벨링합니다.
다음과 같은 경우 각 솔루션을 권장합니다:
* **라벨 어시스트**: 이미 학습된 모델이 있다면 데이터 라벨링에 이상적입니다.
* **스마트 셀렉트:** 데이터셋의 첫 번째 버전을 라벨링하거나, Label Assist가 놓친 새 주석을 추가하거나, 데이터셋에 새 클래스를 위한 주석을 추가하는 데 이상적입니다.
* **박스 프롬프팅**: 이미지에서 라벨링할 비슷한 객체가 많을 때 이상적입니다(예: 같은 나사가 수십 개 놓인 트레이에서 개별 나사를 라벨링하는 경우).
* **자동 라벨링**: 차량 같은 일반적인 객체를 대량으로 라벨링해야 할 때 이상적입니다.
각 옵션에 대한 자세한 내용은 각 문서 페이지에서 확인할 수 있습니다.
### 프로젝트 유형별 지원되는 AI 라벨링 도구
### Label Assist에서 사용할 수 있는 지원 모델 유형
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