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:Mar 15, 2025
Tren Traffic Bulanan Label Studio
Label Studio mengalami penurunan 2,9% dalam jumlah kunjungan, mencapai 211,5 ribu kunjungan. Tanpa adanya pembaruan produk khusus atau aktivitas pasar yang menonjol, penurunan kecil ini kemungkinan mencerminkan fluktuasi pasar yang normal.
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

Reve 1.0: Generator Gambar AI Revolusioner dan Cara Menggunakannya
Mar 31, 2025

Gemma 3 dari Google: Temukan Model AI Paling Efisien Saat Ini | Panduan Instalasi dan Penggunaan 2025
Mar 18, 2025

Kode Kupon Merlin AI Gratis di Bulan Maret 2025 dan Cara Menukarkannya | AIPURE
Mar 10, 2025

Kode Kupon Kaiber AI Gratis untuk Bulan Maret 2025 dan Cara Menukarkannya
Mar 10, 2025
Analitik Situs Web Label Studio
Lalu Lintas & Peringkat Label Studio
211.5K
Kunjungan Bulanan
#209756
Peringkat Global
#2787
Peringkat Kategori
Tren Lalu Lintas: Apr 2024-Jan 2025
Wawasan Pengguna Label Studio
00:02:59
Rata-rata Durasi Kunjungan
2.54
Halaman Per Kunjungan
42.49%
Tingkat Pentalan Pengguna
Wilayah Teratas Label Studio
CN: 24.25%
US: 15.45%
IN: 5.17%
CA: 4.53%
HK: 4.08%
Others: 46.52%
Kunjungi Situs Web