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。
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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。
Label Studio の月間トラフィック傾向
Label Studioは12月に168,605回のアクセスを達成し、35.3%の成長を遂げました。使いやすいインターフェースと多様なタイプのアノテーション機能がこの増加に貢献したと考えられます。これらの機能により、様々なAIプロジェクトにおいてツールがアクセスしやすく汎用的になっています。2024年における持続可能でインタラクティブなラベルデザインのトレンドの重要性の高まりも、より多くのユーザーをプラットフォームに引き付けた要因かもしれません。
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