Label Studio
Label Studio est un outil flexible d'étiquetage de données open-source pour annoter divers types de données, y compris le texte, les images, l'audio, la vidéo et les séries temporelles, afin de préparer des données d'entraînement pour des modèles d'apprentissage automatique et d'IA.
Visiter le site web
https://labelstud.io/?utm_source=aipure
Informations sur le produit
Mis à jour :12/11/2024
Qu'est-ce que Label Studio
Label Studio est une plateforme d'étiquetage de données open-source développée par HumanSignal. Elle fournit une interface hautement configurable pour annoter plusieurs types de données tels que le texte, les images, l'audio, la vidéo et les séries temporelles. Label Studio permet aux utilisateurs de créer des projets d'étiquetage personnalisés, d'importer des données provenant de diverses sources, de collaborer avec des membres de l'équipe et d'exporter des données étiquetées dans des formats compatibles avec les frameworks d'apprentissage automatique populaires. Son objectif est de rationaliser le processus de préparation de jeux de données d'entraînement de haute qualité pour les modèles d'IA et d'apprentissage automatique.
Principales fonctionnalités de Label Studio
Label Studio est une plateforme de labellisation de données open-source flexible pour annoter divers types de données, y compris les images, l'audio, le texte, les séries temporelles et la vidéo. Elle offre des interfaces de labellisation personnalisables, une labellisation assistée par ML, une intégration de stockage cloud et prend en charge plusieurs projets et utilisateurs. La plateforme permet aux data scientists et aux équipes de machine learning de préparer des données d'entraînement, d'affiner des modèles et de valider les sorties de l'IA de manière efficace.
Labellisation de données multi-types: Prend en charge l'annotation d'images, d'audio, de texte, de séries temporelles, de vidéo et de types de données multi-domaines avec des interfaces personnalisables.
Labellisation assistée par ML: S'intègre aux modèles de machine learning pour fournir des prédictions et aider dans le processus de labellisation, économisant du temps et améliorant l'efficacité.
Intégration de stockage cloud: Se connecte directement aux services de stockage d'objets cloud comme S3 et GCP, permettant aux utilisateurs de labelliser des données stockées dans le cloud.
Interface de labellisation personnalisable: Offre des mises en page et des modèles configurables qui peuvent être adaptés à des ensembles de données et des flux de travail spécifiques en utilisant des balises de type XML.
Intégration API et SDK: Fournit des webhooks, un SDK Python et une API pour une intégration transparente avec les pipelines et flux de travail ML/IA existants.
Cas d'utilisation de Label Studio
Vision par ordinateur: Annoter des images pour des tâches de classification, de détection d'objets et de segmentation sémantique dans des domaines tels que la conduite autonome ou l'imagerie médicale.
Traitement du langage naturel: Labelliser des données textuelles pour des tâches telles que l'analyse de sentiment, la reconnaissance d'entités nommées et la réponse à des questions dans des applications comme les chatbots ou la modération de contenu.
Reconnaissance vocale: Transcrire et annoter des données audio pour la diarisation des locuteurs, la reconnaissance des émotions et les applications de conversion de la parole en texte dans les centres d'appels ou les assistants vocaux.
Évaluation des LLM et RAG: Évaluer et affiner de grands modèles de langage et des systèmes de génération augmentée par récupération en utilisant des modèles d'évaluation humaine.
Analyse des données IoT et capteurs: Labelliser des données de séries temporelles provenant de robots, de capteurs et de dispositifs IoT pour la reconnaissance d'activités et la détection d'anomalies dans des applications industrielles ou de villes intelligentes.
Avantages
Extrêmement flexible et personnalisable pour divers types de données et tâches de labellisation
Open-source avec une grande communauté et des options de support pour les entreprises
S'intègre bien avec les flux de travail ML existants et l'infrastructure cloud
Inconvénients
Peut nécessiter une expertise technique pour être configuré et personnalisé pour des cas d'utilisation complexes
Les performances pourraient être affectées lors du traitement de très grands ensembles de données
Comment utiliser Label Studio
Installer Label Studio: Installez Label Studio en utilisant pip, brew, git clone ou Docker. Par exemple, en utilisant pip : 'pip install -U label-studio'
Démarrer Label Studio: Exécutez la commande 'label-studio' pour démarrer Label Studio. Il sera accessible à http://localhost:8080 par défaut
Créer un compte: Inscrivez-vous avec une adresse e-mail et un mot de passe lorsque vous accédez pour la première fois à Label Studio
Créer un projet: Cliquez sur 'Créer' pour créer un nouveau projet d'étiquetage. Donnez-lui un nom et une description optionnelle
Importer des données: Cliquez sur 'Importation de données' et téléchargez les fichiers de données que vous souhaitez étiqueter
Configurer l'interface d'étiquetage: Cliquez sur 'Configuration de l'étiquetage', choisissez un modèle ou personnalisez l'interface d'étiquetage pour votre cas d'utilisation spécifique
Commencer l'étiquetage: Cliquez sur 'Étiqueter toutes les tâches' pour commencer à étiqueter vos données importées
Exporter les données étiquetées: Une fois l'étiquetage terminé, exportez les données annotées ou les annotations pour une utilisation dans vos modèles d'apprentissage automatique
FAQ de Label Studio
Label Studio est une plateforme de labellisation de données open-source qui permet aux utilisateurs de labelliser divers types de données, y compris des images, de l'audio, du texte, des séries temporelles et des vidéos pour des projets d'apprentissage automatique et de science des données. Elle fournit une interface flexible et configurable pour les tâches d'annotation de données.
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Analyses du site web de Label Studio
Trafic et classements de Label Studio
135.7K
Visites mensuelles
#323649
Classement mondial
#4064
Classement par catégorie
Tendances du trafic : May 2024-Oct 2024
Aperçu des utilisateurs de Label Studio
00:03:12
Durée moyenne de visite
2.43
Pages par visite
45.39%
Taux de rebond des utilisateurs
Principales régions de Label Studio
CN: 13.76%
US: 10.14%
KR: 4.98%
RU: 4.82%
IN: 4.8%
Others: 61.51%
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