Label Studio 特徴
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。
もっと見る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
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