Label Studio 使い方
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。
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