Label Studio를 어떻게 설치하나요?

Label Studio는 여러 방법을 사용하여 설치할 수 있습니다: 1) pip 사용: 'pip install -U label-studio', 2) Homebrew 사용: 'brew install humansignal/tap/label-studio', 3) GitHub에서 클론하고 종속성 설치, 또는 4) Docker 사용.

Label Studio로 어떤 유형의 데이터를 레이블링할 수 있나요?

Label Studio는 이미지, 오디오, 텍스트, 시계열, 비디오 및 다중 도메인 애플리케이션을 포함한 여러 데이터 유형에 대한 레이블링을 지원합니다. 분류, 객체 감지, 명명된 개체 인식, 감정 분석 등과 같은 다양한 레이블링 작업을 제공합니다.

기존의 기계 학습 파이프라인과 Label Studio를 통합할 수 있나요?

네, Label Studio는 웹후크, Python SDK 및 API를 제공하여 기계 학습 파이프라인과 통합할 수 있습니다. 인증, 프로젝트 생성, 작업 가져오기, 모델 예측 관리 및 기타 작업을 프로그래밍 방식으로 수행할 수 있습니다.

Label Studio는 ML 지원 레이블링을 제공하나요?

네, Label Studio는 ML 지원 레이블링을 지원합니다. 레이블링 프로세스를 지원하는 예측을 제공하기 위해 기계 학습 모델을 Label Studio에 연결할 수 있으며, 이는 시간을 절약하고 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

Label Studio의 엔터프라이즈 버전이 있나요?

네, Label Studio는 개선된 보안(SSO, RBAC, SOC2), 팀 관리 기능, 분석 및 보고, SLA가 포함된 전담 지원과 같은 향상된 기능을 갖춘 엔터프라이즈 에디션을 제공합니다.

Label Studio

WebsiteAI Data Mining AI Image Recognition

Label Studio는 기계 학습 및 AI 모델을 위한 교육 데이터를 준비하기 위해 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 및 시계열을 포함한 다양한 데이터 유형을 주석 처리하기 위한 유연한 오픈 소스 데이터 레이블링 도구입니다.

소셜 및 이메일:

웹사이트 방문

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

개요
분석
공식 게시물
대안

제품 정보

업데이트됨:12/11/2024

Label Studio이란 무엇인가요

Label Studio는 HumanSignal에서 개발한 오픈 소스 데이터 레이블링 플랫폼입니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 및 시계열과 같은 여러 데이터 유형을 주석 처리하기 위한 매우 구성 가능한 인터페이스를 제공합니다. Label Studio는 사용자가 사용자 정의 레이블링 프로젝트를 만들고, 다양한 출처에서 데이터를 가져오고, 팀원과 협력하며, 인기 있는 기계 학습 프레임워크와 호환되는 형식으로 레이블이 지정된 데이터를 내보낼 수 있도록 합니다. AI 및 기계 학습 모델을 위한 고품질 교육 데이터 세트를 준비하는 프로세스를 간소화하는 것을 목표로 합니다.

Label Studio의 주요 기능

Label Studio는 이미지, 오디오, 텍스트, 시계열 및 비디오를 포함한 다양한 데이터 유형에 주석을 달기 위한 유연한 오픈 소스 데이터 레이블링 플랫폼입니다. 사용자 정의 가능한 레이블링 인터페이스, ML 지원 레이블링, 클라우드 스토리지 통합을 제공하며 여러 프로젝트와 사용자를 지원합니다. 이 플랫폼은 데이터 과학자와 머신 러닝 팀이 교육 데이터를 준비하고, 모델을 미세 조정하며, AI 출력을 효율적으로 검증할 수 있게 합니다.

다중 유형 데이터 레이블링: 사용자 정의 가능한 인터페이스로 이미지, 오디오, 텍스트, 시계열, 비디오 및 다중 도메인 데이터 유형의 주석을 지원합니다.

ML 지원 레이블링: 레이블링 프로세스를 지원하고 예측을 제공하기 위해 머신 러닝 모델과 통합되어 시간을 절약하고 효율성을 향상시킵니다.

클라우드 스토리지 통합: S3 및 GCP와 같은 클라우드 객체 저장소 서비스에 직접 연결하여 사용자가 클라우드에 저장된 데이터를 레이블링할 수 있게 합니다.

사용자 정의 가능한 레이블링 인터페이스: XML과 유사한 태그를 사용하여 특정 데이터 세트 및 워크플로에 맞게 조정할 수 있는 구성 가능한 레이아웃 및 템플릿을 제공합니다.

API 및 SDK 통합: 기존 ML/AI 파이프라인 및 워크플로와 원활하게 통합할 수 있는 웹훅, Python SDK 및 API를 제공합니다.

Label Studio의 사용 사례

컴퓨터 비전: 자율 주행 또는 의료 이미징과 같은 분야에서 분류, 객체 감지 및 의미론적 분할 작업을 위해 이미지를 주석 처리합니다.

자연어 처리: 챗봇 또는 콘텐츠 조정과 같은 애플리케이션에서 감정 분석, 명명된 개체 인식 및 질문 응답과 같은 작업을 위해 텍스트 데이터를 레이블링합니다.

음성 인식: 콜 센터 또는 음성 비서에서 화자 분리, 감정 인식 및 음성-텍스트 애플리케이션을 위해 오디오 데이터를 필기 및 주석 처리합니다.

LLM 및 RAG 평가: 인간 평가 템플릿을 사용하여 대형 언어 모델 및 검색 보강 생성 시스템을 평가하고 미세 조정합니다.

IoT 및 센서 데이터 분석: 산업 또는 스마트 시티 애플리케이션에서 활동 인식 및 이상 탐지를 위해 로봇, 센서 및 IoT 장치의 시계열 데이터를 레이블링합니다.

장점

다양한 데이터 유형 및 레이블링 작업에 대해 매우 유연하고 사용자 정의 가능합니다

대규모 커뮤니티 및 기업 지원 옵션이 있는 오픈 소스입니다

기존 ML 워크플로 및 클라우드 인프라와 잘 통합됩니다

단점

복잡한 사용 사례에 맞게 설정하고 사용자 정의하려면 기술 전문 지식이 필요할 수 있습니다

매우 큰 데이터 세트를 처리할 때 성능에 영향을 받을 수 있습니다

Label Studio 사용 방법

Label Studio 설치: pip, brew, git clone 또는 Docker를 사용하여 Label Studio를 설치합니다. 예를 들어, pip를 사용하는 경우: 'pip install -U label-studio'

Label Studio 시작: 'label-studio' 명령을 실행하여 Label Studio를 시작합니다. 기본적으로 http://localhost:8080에서 접근할 수 있습니다

계정 생성: Label Studio에 처음 접근할 때 이메일 주소와 비밀번호로 가입합니다

프로젝트 생성: '생성'을 클릭하여 새로운 레이블링 프로젝트를 만듭니다. 이름과 선택적 설명을 지정합니다

데이터 가져오기: '데이터 가져오기'를 클릭하고 레이블을 지정할 데이터 파일을 업로드합니다

레이블링 인터페이스 설정: '레이블링 설정'을 클릭하고 템플릿을 선택하거나 특정 사용 사례에 맞게 레이블링 인터페이스를 사용자 정의합니다

레이블링 시작: '모든 작업 레이블 지정'을 클릭하여 가져온 데이터의 레이블링을 시작합니다

레이블이 지정된 데이터 내보내기: 레이블링이 완료되면 주석이 달린 데이터 또는 주석을 내보내어 기계 학습 모델에서 사용합니다

Label Studio 자주 묻는 질문

Label Studio는 사용자가 기계 학습 및 데이터 과학 프로젝트를 위해 이미지, 오디오, 텍스트, 시계열 및 비디오를 포함한 다양한 유형의 데이터를 레이블링할 수 있도록 하는 오픈 소스 데이터 레이블링 플랫폼입니다. 데이터 주석 작업을 위한 유연하고 구성 가능한 인터페이스를 제공합니다.