Label Studioをどうやってインストールしますか？

Label Studioは、いくつかの方法でインストールできます：1）pipを使用して：'pip install -U label-studio'、2）Homebrewを使用して：'brew install humansignal/tap/label-studio'、3）GitHubからクローンして依存関係をインストール、または4）Dockerを使用します。

Label Studioでどのようなデータにラベルを付けることができますか？

Label Studioは、画像、音声、テキスト、時系列、ビデオ、マルチドメインアプリケーションなど、複数のデータタイプのラベリングをサポートしています。分類、物体検出、固有表現認識、感情分析など、さまざまなラベリングタスクを提供します。

既存の機械学習パイプラインとLabel Studioを統合できますか？

はい、Label Studioはウェブフック、Python SDK、およびAPIを提供しており、これにより機械学習パイプラインと統合できます。認証、プロジェクトの作成、タスクのインポート、モデル予測の管理、その他の操作をプログラム的に実行できます。

Label StudioはML支援ラベリングを提供していますか？

はい、Label StudioはML支援ラベリングをサポートしています。機械学習モデルをLabel Studioに接続して、ラベリングプロセスを支援する予測を提供することができ、時間を節約し効率を向上させる可能性があります。

Label Studioのエンタープライズ版はありますか？

はい、Label Studioは、改善されたセキュリティ（SSO、RBAC、SOC2）、チーム管理機能、分析および報告、SLA付きの専用サポートなどの強化機能を備えたエンタープライズエディションを提供しています。

Label Studio

WebsiteAI Data Mining AI Image Recognition

Label Studioは、機械学習およびAIモデルのトレーニングデータを準備するために、テキスト、画像、音声、動画、時系列などのさまざまなデータタイプに注釈を付けるための柔軟なオープンソースデータラベリングツールです。

ソーシャル＆メール:

ウェブサイトを訪問

https://labelstud.io/?utm_source=aipure

概要
分析
公式投稿
代替案

製品情報

更新日:12/11/2024

Label Studioとは

Label Studioは、HumanSignalによって開発されたオープンソースのデータラベリングプラットフォームです。これは、テキスト、画像、音声、動画、時系列などの複数のデータタイプに注釈を付けるための非常に構成可能なインターフェースを提供します。Label Studioを使用すると、ユーザーはカスタムラベリングプロジェクトを作成し、さまざまなソースからデータをインポートし、チームメンバーと共同作業を行い、人気のある機械学習フレームワークと互換性のある形式でラベル付きデータをエクスポートできます。これは、AIおよび機械学習モデルのための高品質なトレーニングデータセットを準備するプロセスを合理化することを目的としています。

Label Studioの主な機能

Label Studioは、画像、音声、テキスト、時系列、動画などのさまざまなデータタイプに注釈を付けるための柔軟なオープンソースのデータラベリングプラットフォームです。カスタマイズ可能なラベリングインターフェース、ML支援ラベリング、クラウドストレージ統合を提供し、複数のプロジェクトとユーザーをサポートします。このプラットフォームは、データサイエンティストや機械学習チームがトレーニングデータを準備し、モデルを微調整し、AI出力を効率的に検証できるようにします。

マルチタイプデータラベリング: カスタマイズ可能なインターフェースを使用して、画像、音声、テキスト、時系列、動画、およびマルチドメインデータタイプの注釈をサポートします。

ML支援ラベリング: 機械学習モデルと統合して予測を提供し、ラベリングプロセスを支援し、時間を節約し、効率を向上させます。

クラウドストレージ統合: S3やGCPなどのクラウドオブジェクトストレージサービスに直接接続し、ユーザーがクラウドに保存されたデータにラベルを付けることを可能にします。

カスタマイズ可能なラベリングインターフェース: 特定のデータセットやワークフローに適応できる構成可能なレイアウトとテンプレートを提供し、XMLのようなタグを使用します。

APIおよびSDK統合: 既存のML/AIパイプラインやワークフローとのシームレスな統合のために、Webhook、Python SDK、およびAPIを提供します。

Label Studioの使用例

コンピュータビジョン: 自動運転や医療画像などの分野で、分類、物体検出、セマンティックセグメンテーションタスクのために画像に注釈を付けます。

自然言語処理: チャットボットやコンテンツモデレーションのアプリケーションにおける感情分析、固有表現認識、質問応答などのタスクのためにテキストデータにラベルを付けます。

音声認識: コールセンターや音声アシスタントにおけるスピーカーダイアライゼーション、感情認識、音声からテキストへのアプリケーションのために音声データを文字起こしし、注釈を付けます。

LLMおよびRAG評価: 人間の評価テンプレートを使用して、大規模言語モデルと検索強化生成システムを評価し、微調整します。

IoTおよびセンサーデータ分析: 産業用またはスマートシティアプリケーションにおける活動認識と異常検出のために、ロボット、センサー、IoTデバイスからの時系列データにラベルを付けます。

メリット

さまざまなデータタイプとラベリングタスクに対して非常に柔軟でカスタマイズ可能です

大規模なコミュニティと企業サポートオプションを持つオープンソースです

既存のMLワークフローやクラウドインフラストラクチャと良好に統合します

デメリット

複雑なユースケースに合わせて設定およびカスタマイズするには技術的な専門知識が必要な場合があります

非常に大きなデータセットを扱うときにパフォーマンスが影響を受ける可能性があります

Label Studioの使用方法

Label Studioをインストールする: pip、brew、git clone、またはDockerを使用してLabel Studioをインストールします。例えば、pipを使用する場合: 'pip install -U label-studio'

Label Studioを開始する: 'label-studio'コマンドを実行してLabel Studioを開始します。デフォルトではhttp://localhost:8080でアクセス可能です

アカウントを作成する: Label Studioに初めてアクセスする際に、メールアドレスとパスワードでサインアップします

プロジェクトを作成する: '作成'をクリックして新しいラベリングプロジェクトを作成します。名前とオプションの説明を付けます

データをインポートする: 'データインポート'をクリックし、ラベルを付けたいデータファイルをアップロードします

ラベリングインターフェースを設定する: 'ラベリング設定'をクリックし、テンプレートを選択するか、特定のユースケースに合わせてラベリングインターフェースをカスタマイズします

ラベリングを開始する: 'すべてのタスクにラベルを付ける'をクリックしてインポートしたデータのラベリングを開始します

ラベル付きデータをエクスポートする: ラベリングが完了したら、注釈付きデータまたは注釈をエクスポートして、機械学習モデルで使用します

Label Studioのよくある質問

Label Studioは、ユーザーが機械学習やデータサイエンスプロジェクトのために、画像、音声、テキスト、時系列、ビデオなどのさまざまなデータタイプにラベルを付けることを可能にするオープンソースのデータラベリングプラットフォームです。データ注釈タスクのための柔軟で構成可能なインターフェースを提供します。