Label Studio Howto
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.
Voir plusComment 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.
Tendances du trafic mensuel de Label Studio
Label Studio a connu une baisse de 2,9% du trafic, atteignant 211,5K visites en février 2025. Sans mises à jour récentes ni activités significatives sur le marché, cette légère baisse est probablement due aux fluctuations normales du marché ou à des problèmes mineurs d'engagement des utilisateurs.
Voir l'historique du trafic
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