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 12월에 168,605회 방문과 함께 35.3%의 성장을 달성했습니다. 사용자 친화적인 인터페이스와 다중 유형 주석 기능이 이러한 증가에 기여했을 것으로 보이며, 이러한 기능들은 다양한 AI 프로젝트에 대해 도구를 접근하기 쉽고 활용도 높게 만듭니다. 2024년의 지속 가능하고 상호작용적인 라벨 디자인 트렌드의 중요성 증가도 더 많은 사용자들을 플랫폼으로 이끌었을 것입니다.
과거 트래픽 보기
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