Label Studio 사용법
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.
더 보기Label 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.
Label Studio 월간 트래픽 동향
Label Studio는 2025년 2월 211.5K 방문으로 트래픽이 2.9% 감소했습니다. 특별한 제품 업데이트가 없는 상황에서, 이러한 소폭 감소는 일반적인 시장 변동이나 AI 지원 라벨링과 실시간 주석을 제공하는 플랫폼들과의 경쟁에서 기인했을 수 있습니다.
과거 트래픽 보기
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Tomat
Tomat.AI는 사용자가 코딩 없이 대규모 CSV 및 Excel 파일을 쉽게 탐색, 분석 및 자동화할 수 있도록 하는 AI 기반 데스크톱 애플리케이션으로, 로컬 처리 및 고급 데이터 조작 기능을 특징으로 합니다.
Data Nuts
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EasyRFP
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Grass
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Julius AI | Your AI Data Analyst
Julius AI는 사용자가 자연어 대화를 통해 데이터를 분석, 시각화 및 변환하도록 돕는 강력한 AI 기반 데이터 분석기입니다. 그래프를 생성하고 예측 모델을 구축하는 등의 작업을 수행합니다.
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