Label Studio Anleitung
Label Studio ist ein flexibles Open-Source-Datenbeschriftungswerkzeug zum Annotieren verschiedener Datentypen, einschließlich Text, Bilder, Audio, Video und Zeitreihen, um Trainingsdaten für Machine-Learning- und KI-Modelle vorzubereiten.
Mehr anzeigenWie verwendet man Label Studio
Label Studio installieren: Installieren Sie Label Studio mit pip, brew, git clone oder Docker. Zum Beispiel mit pip: 'pip install -U label-studio'
Label Studio starten: Führen Sie den Befehl 'label-studio' aus, um Label Studio zu starten. Es ist standardmäßig unter http://localhost:8080 zugänglich
Ein Konto erstellen: Registrieren Sie sich mit einer E-Mail-Adresse und einem Passwort, wenn Sie Label Studio zum ersten Mal aufrufen
Ein Projekt erstellen: Klicken Sie auf 'Erstellen', um ein neues Beschriftungsprojekt zu erstellen. Geben Sie ihm einen Namen und eine optionale Beschreibung
Daten importieren: Klicken Sie auf 'Datenimport' und laden Sie die Daten Dateien hoch, die Sie beschriften möchten
Beschriftungsoberfläche einrichten: Klicken Sie auf 'Beschriftungseinrichtung', wählen Sie eine Vorlage oder passen Sie die Beschriftungsoberfläche an Ihren spezifischen Anwendungsfall an
Mit der Beschriftung beginnen: Klicken Sie auf 'Alle Aufgaben beschriften', um mit der Beschriftung Ihrer importierten Daten zu beginnen
Beschriftete Daten exportieren: Wenn Sie mit der Beschriftung fertig sind, exportieren Sie die annotierten Daten oder Annotationen zur Verwendung in Ihren Machine-Learning-Modellen
Label Studio FAQs
Label Studio ist eine Open-Source-Datenkennzeichnungsplattform, die es Benutzern ermöglicht, verschiedene Arten von Daten zu kennzeichnen, einschließlich Bilder, Audio, Text, Zeitreihen und Videos für Projekte im Bereich maschinelles Lernen und Datenwissenschaft. Es bietet eine flexible und konfigurierbare Schnittstelle für Datenannotationsaufgaben.
Label Studio Monatliche Traffic-Trends
Label Studio erreichte im Dezember 168.605 Besuche mit einem Wachstum von 35,3%. Die benutzerfreundliche Oberfläche und die vielfältigen Annotationsmöglichkeiten haben wahrscheinlich zu diesem Anstieg beigetragen, da diese Funktionen das Tool zugänglich und vielseitig für verschiedene KI-Projekte machen. Die wachsende Bedeutung nachhaltiger und interaktiver Label-Design-Trends im Jahr 2024 könnte ebenfalls mehr Nutzer zur Plattform gelockt haben.
Verlaufsdaten anzeigen
Beliebte Artikel
Hailuo AI's S2V-01 Modell: Revolutioniert die Charakterkonsistenz in der Videoerstellung
Jan 13, 2025
Wie man mit Hypernatural AI schnell Videos erstellt | Neues Tutorial 2025
Jan 10, 2025
CrushOn AI NSFW Chatbot Neue Geschenk-Codes im Januar 2025 und wie man sie einlöst
Jan 9, 2025
Merlin AI Gutscheincodes Kostenlos im Januar 2025 und Wie man Sie Einlöst | AIPURE
Jan 9, 2025
Neueste KI-Tools ähnlich wie Label Studio
Tomat
Tomat.AI ist eine KI-gestützte Desktop-Anwendung, die es Benutzern ermöglicht, große CSV- und Excel-Dateien einfach zu erkunden, zu analysieren und zu automatisieren, ohne zu programmieren, und die lokale Verarbeitung sowie fortgeschrittene Datenmanipulationsfunktionen bietet.
Data Nuts
DataNuts ist ein umfassender Anbieter von Datenmanagement- und Analyselösungen, der sich auf Gesundheitslösungen, Cloud-Migration und KI-gestützte Datenbankabfragefähigkeiten spezialisiert hat.
CogniKeep AI
CogniKeep AI ist eine private, unternehmensgerechte KI-Lösung, die es Organisationen ermöglicht, sichere, anpassbare KI-Funktionen innerhalb ihrer eigenen Infrastruktur bereitzustellen und dabei vollständige Datenprivatsphäre und -sicherheit zu gewährleisten.
EasyRFP
EasyRFP ist ein KI-gestütztes Edge-Computing-Toolkit, das RFP (Request for Proposal)-Antworten optimiert und eine Echtzeit-Feldphänotypisierung durch Deep-Learning-Technologie ermöglicht.
Beliebte KI-Tools wie Label Studio
Grass
Grass ist eine Plattform, die Benutzer mit Kryptowährungs-Token belohnt, wenn sie ihre ungenutzte Internetbandbreite teilen und zur KI-Entwicklung und Datenverarbeitung beitragen.
Julius AI | Your AI Data Analyst
Julius AI ist ein leistungsstarker KI-gestützter Datenanalyst, der Nutzern hilft, Daten durch natürliche Sprachgespräche zu analysieren, zu visualisieren und zu transformieren, indem er Grafiken erstellt, Prognosemodelle aufbaut und mehr.
clickworker
Clickworker ist eine globale Crowdsourcing-Plattform, die Unternehmen mit Millionen von Freiberuflern verbindet, um Mikroaufgaben zu erledigen und KI-Trainingsdaten zu generieren.
Appen
Appen ist ein führender globaler Anbieter von hochwertigen Trainingsdaten für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz und bietet End-to-End-Datenannotierungsdienste und Plattformlösungen an.
Mehr anzeigen