Label Studio
Label Studio adalah alat pelabelan data sumber terbuka yang fleksibel untuk memberi anotasi pada berbagai jenis data termasuk teks, gambar, audio, video, dan deret waktu untuk menyiapkan data pelatihan untuk model pembelajaran mesin dan AI.
https://labelstud.io/?utm_source=aipure
Informasi Produk
Diperbarui:Jan 16, 2025
Tren Traffic Bulanan Label Studio
Label Studio mencapai 168.605 kunjungan dengan pertumbuhan 35,3% pada bulan Desember. Antarmuka yang ramah pengguna dan kemampuan anotasi multi-tipe kemungkinan berkontribusi pada peningkatan ini, karena fitur-fitur tersebut membuat alat ini mudah diakses dan serbaguna untuk berbagai proyek AI. Meningkatnya pentingnya tren desain label yang berkelanjutan dan interaktif di tahun 2024 mungkin juga telah menarik lebih banyak pengguna ke platform ini.
Apa itu Label Studio
Label Studio adalah platform pelabelan data sumber terbuka yang dikembangkan oleh HumanSignal. Ini menyediakan antarmuka yang sangat dapat dikonfigurasi untuk memberi anotasi pada berbagai jenis data seperti teks, gambar, audio, video, dan deret waktu. Label Studio memungkinkan pengguna untuk membuat proyek pelabelan kustom, mengimpor data dari berbagai sumber, berkolaborasi dengan anggota tim, dan mengekspor data yang telah dilabeli dalam format yang kompatibel dengan kerangka kerja pembelajaran mesin yang populer. Ini bertujuan untuk menyederhanakan proses persiapan dataset pelatihan berkualitas tinggi untuk model AI dan pembelajaran mesin.
Fitur Utama Label Studio
Label Studio adalah platform pelabelan data sumber terbuka yang fleksibel untuk memberi anotasi berbagai jenis data termasuk gambar, audio, teks, deret waktu, dan video. Ini menawarkan antarmuka pelabelan yang dapat disesuaikan, pelabelan yang dibantu ML, integrasi penyimpanan cloud, dan mendukung banyak proyek dan pengguna. Platform ini memungkinkan ilmuwan data dan tim pembelajaran mesin untuk menyiapkan data pelatihan, menyempurnakan model, dan memvalidasi keluaran AI dengan efisien.
Pelabelan data multi-jenis: Mendukung anotasi gambar, audio, teks, deret waktu, video, dan jenis data multi-domain dengan antarmuka yang dapat disesuaikan.
Pelabelan yang dibantu ML: Mengintegrasikan dengan model pembelajaran mesin untuk memberikan prediksi dan membantu dalam proses pelabelan, menghemat waktu dan meningkatkan efisiensi.
Integrasi penyimpanan cloud: Terhubung langsung ke layanan penyimpanan objek cloud seperti S3 dan GCP, memungkinkan pengguna untuk memberi label pada data yang disimpan di cloud.
Antarmuka pelabelan yang dapat disesuaikan: Menawarkan tata letak dan template yang dapat dikonfigurasi yang dapat disesuaikan dengan dataset dan alur kerja tertentu menggunakan tag mirip XML.
Integrasi API dan SDK: Menyediakan webhook, SDK Python, dan API untuk integrasi yang mulus dengan alur kerja dan pipeline ML/AI yang ada.
Kasus Penggunaan Label Studio
Visi Komputer: Memberi anotasi gambar untuk tugas klasifikasi, deteksi objek, dan segmentasi semantik di bidang seperti mengemudi otonom atau pencitraan medis.
Pemrosesan Bahasa Alami: Memberi label pada data teks untuk tugas seperti analisis sentimen, pengenalan entitas bernama, dan menjawab pertanyaan dalam aplikasi seperti chatbot atau moderasi konten.
Pengenalan Suara: Mentranskripsi dan memberi anotasi data audio untuk diarization pembicara, pengenalan emosi, dan aplikasi suara-ke-teks di pusat panggilan atau asisten suara.
Evaluasi LLM dan RAG: Menilai dan menyempurnakan model bahasa besar dan sistem generasi yang ditingkatkan pengambilan menggunakan template evaluasi manusia.
Analisis Data IoT dan Sensor: Memberi label pada data deret waktu dari robot, sensor, dan perangkat IoT untuk pengenalan aktivitas dan deteksi anomali dalam aplikasi industri atau kota pintar.
Kelebihan
Sangat fleksibel dan dapat disesuaikan untuk berbagai jenis data dan tugas pelabelan
Sumber terbuka dengan komunitas besar dan opsi dukungan perusahaan
Terintegrasi dengan baik dengan alur kerja ML yang ada dan infrastruktur cloud
Kekurangan
Mungkin memerlukan keahlian teknis untuk mengatur dan menyesuaikan untuk kasus penggunaan yang kompleks
Kinerja dapat terpengaruh saat menangani dataset yang sangat besar
Cara Menggunakan Label Studio
Instal Label Studio: Instal Label Studio menggunakan pip, brew, git clone, atau Docker. Misalnya, menggunakan pip: 'pip install -U label-studio'
Mulai Label Studio: Jalankan perintah 'label-studio' untuk memulai Label Studio. Ini akan dapat diakses di http://localhost:8080 secara default
Buat akun: Daftar dengan alamat email dan kata sandi saat pertama kali mengakses Label Studio
Buat proyek: Klik 'Buat' untuk membuat proyek pelabelan baru. Beri nama dan deskripsi opsional
Impor data: Klik 'Impor Data' dan unggah file data yang ingin Anda labeli
Atur antarmuka pelabelan: Klik 'Pengaturan Pelabelan', pilih template atau sesuaikan antarmuka pelabelan untuk kasus penggunaan spesifik Anda
Mulai pelabelan: Klik 'Label Semua Tugas' untuk mulai memberi label pada data yang telah Anda impor
Ekspor data yang telah dilabeli: Setelah selesai memberi label, ekspor data yang telah dianotasi atau anotasi untuk digunakan dalam model pembelajaran mesin Anda
FAQ Label Studio
Label Studio adalah platform pelabelan data sumber terbuka yang memungkinkan pengguna untuk melabeli berbagai jenis data termasuk gambar, audio, teks, deret waktu, dan video untuk proyek pembelajaran mesin dan ilmu data. Ini menyediakan antarmuka yang fleksibel dan dapat dikonfigurasi untuk tugas anotasi data.
Postingan Resmi
Memuat...Artikel Populer
Model S2V-01 Hailuo AI: Merevolusi Konsistensi Karakter dalam Pembuatan Video
Jan 13, 2025
Cara Menggunakan Hypernatural AI untuk Membuat Video dengan Cepat | Tutorial Baru 2025
Jan 10, 2025
Kode Hadiah Baru Chatbot NSFW CrushOn AI Januari 2025 dan Cara Menebusnya
Jan 9, 2025
Kode Kupon Merlin AI Gratis di Januari 2025 dan Cara Menebusnya | AIPURE
Jan 9, 2025
Analitik Situs Web Label Studio
Lalu Lintas & Peringkat Label Studio
168.6K
Kunjungan Bulanan
#275028
Peringkat Global
#1324
Peringkat Kategori
Tren Lalu Lintas: May 2024-Dec 2024
Wawasan Pengguna Label Studio
00:01:58
Rata-rata Durasi Kunjungan
2.2
Halaman Per Kunjungan
45.29%
Tingkat Pentalan Pengguna
Wilayah Teratas Label Studio
CN: 15.18%
US: 14.85%
KR: 6.27%
IN: 5.83%
CA: 3.98%
Others: 53.88%
Alat AI Terbaru Serupa dengan Label Studio
Tomat
Tomat.AI adalah aplikasi desktop bertenaga AI yang memungkinkan pengguna untuk dengan mudah menjelajahi, menganalisis, dan mengotomatisasi file CSV dan Excel besar tanpa pemrograman, dengan pemrosesan lokal dan kemampuan manipulasi data yang canggih.
Data Nuts
DataNuts adalah penyedia solusi manajemen data dan analitik yang komprehensif yang berspesialisasi dalam solusi kesehatan, migrasi cloud, dan kemampuan pengolahan database yang didukung AI.
CogniKeep AI
CogniKeep AI adalah solusi AI tingkat perusahaan yang bersifat pribadi, yang memungkinkan organisasi untuk menerapkan kemampuan AI yang aman dan dapat disesuaikan dalam infrastruktur mereka sendiri sambil mempertahankan privasi dan keamanan data yang lengkap.
EasyRFP
EasyRFP adalah toolkit komputasi tepi yang didukung AI yang memperlancar respons RFP (Permintaan Proposal) dan memungkinkan fenotip lapangan waktu nyata melalui teknologi pembelajaran mendalam.
Alat AI Populer Seperti Label Studio
Grass
Grass adalah platform yang memberikan imbalan kepada pengguna dengan token cryptocurrency untuk membagikan bandwidth internet yang tidak terpakai sambil berkontribusi pada pengembangan AI dan pemrosesan data.
Julius AI | Your AI Data Analyst
Julius AI adalah analis data bertenaga AI yang kuat yang membantu pengguna menganalisis, memvisualisasikan, dan mengubah data melalui percakapan bahasa alami, membuat grafik, membangun model peramalan, dan banyak lagi.
clickworker
Clickworker adalah platform crowdsourcing global yang menghubungkan bisnis dengan jutaan freelancer untuk menyelesaikan mikro-tugas dan menghasilkan data pelatihan AI.
Appen
Appen adalah penyedia global terkemuka data pelatihan berkualitas tinggi untuk pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan, menawarkan layanan anotasi data end-to-end dan solusi platform.