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 verzeichnete einen 17,4%igen Rückgang des Traffics auf 167.616 Besuche. Ohne aktuelle Produktaktualisierungen oder nennenswerte Marktaktivitäten könnte dieser Rückgang breitere Markttrends oder verstärkte Konkurrenz durch andere Daten-Labeling-Tools widerspiegeln.
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