# AI Labeling {% hint style="info" %} AI 라벨링 기능은 당사의 [크레딧 페이지](https://roboflow.com/credits). {% endhint %} Roboflow는 워크플로 속도를 높이는 데 도움이 되는 네 가지 AI 기반 라벨링 기능을 제공합니다: * [Label Assist](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-ko/annotate/ai-labeling/model-assisted-labeling): 이미 학습한 모델을 사용하여 데이터셋의 이미지를 자동 라벨링합니다. * [Smart Polygon](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-ko/annotate/ai-labeling/enhanced-smart-polygon-with-sam): 브라우저에서 Segment Anything Model을 사용하여 단일 클릭으로 폴리곤 마스크를 주석 처리합니다. * [Box Prompting](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-ko/annotate/ai-labeling/box-prompting-ai-labeling): 이미지에서 객체의 예시를 그린 다음 Box Prompting이 이미지 내 다른 모든 해당 객체 인스턴스를 찾아내도록 합니다. * [Auto Label](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-ko/annotate/ai-labeling/automated-annotation-with-autodistill): Grounding DINO와 같은 foundation 모델을 사용하여 단일 또는 복수 프롬프트로 데이터셋의 모든 이미지를 자동 라벨링합니다. 다음 경우에 각 솔루션을 권장합니다: * **Label Assist**: 이미 학습된 모델이 있는 경우 데이터를 한 번 라벨링할 때 이상적입니다. * **SAM으로 향상된 Smart Polygon:** 데이터셋의 첫 번째 버전을 라벨링하거나 Label Assist가 놓친 주석을 추가하거나 데이터셋에 새로운 클래스의 주석을 추가할 때 이상적입니다. * **Box Prompting**: 이미지에서 유사한 객체를 다수 라벨링해야 하는 경우에 이상적입니다(예: 동일한 나사가 수십 개 있는 트레이에서 개별 나사를 라벨링할 때). * **Auto Label**: 일반적인 객체(예: 차량)를 대량으로 라벨링해야 하는 경우에 이상적입니다. 각 옵션에 대한 자세한 내용은 해당 문서 페이지에서 확인할 수 있습니다. ### 프로젝트 유형별 지원되는 AI 라벨링 도구

### Label Assist에서 사용 가능한 지원 모델 유형