Label Studio
Label Studio — это гибкий инструмент для маркировки данных с открытым исходным кодом для аннотирования различных типов данных, включая текст, изображения, аудио, видео и временные ряды, для подготовки обучающих данных для моделей машинного обучения и ИИ.
Посетить сайт
https://labelstud.io/?utm_source=aipure
Информация о продукте
Обновлено:12/11/2024
Что такое Label Studio
Label Studio — это платформа для маркировки данных с открытым исходным кодом, разработанная HumanSignal. Она предоставляет высококонфигурируемый интерфейс для аннотирования нескольких типов данных, таких как текст, изображения, аудио, видео и временные ряды. Label Studio позволяет пользователям создавать пользовательские проекты маркировки, импортировать данные из различных источников, сотрудничать с членами команды и экспортировать маркированные данные в форматах, совместимых с популярными машинными фреймворками. Он направлен на упрощение процесса подготовки высококачественных обучающих наборов данных для моделей ИИ и машинного обучения.
Ключевые особенности Label Studio
Label Studio — это гибкая платформа с открытым исходным кодом для аннотирования данных, поддерживающая различные типы данных, включая изображения, аудио, текст, временные ряды и видео. Она предлагает настраиваемые интерфейсы для аннотирования, поддержку машинного обучения в процессе аннотирования, интеграцию с облачным хранилищем и поддерживает множество проектов и пользователей. Платформа позволяет специалистам по данным и командам машинного обучения эффективно подготавливать обучающие данные, тонко настраивать модели и проверять выходные данные ИИ.
Аннотирование многотипных данных: Поддерживает аннотирование изображений, аудио, текста, временных рядов, видео и многодоменных типов данных с настраиваемыми интерфейсами.
Поддержка машинного обучения в аннотировании: Интегрируется с моделями машинного обучения для предоставления прогнозов и помощи в процессе аннотирования, экономя время и повышая эффективность.
Интеграция с облачным хранилищем: Подключается непосредственно к облачным сервисам объектного хранения, таким как S3 и GCP, позволяя пользователям аннотировать данные, хранящиеся в облаке.
Настраиваемый интерфейс для аннотирования: Предлагает конфигурируемые макеты и шаблоны, которые могут быть адаптированы к конкретным наборам данных и рабочим процессам с использованием тегов, похожих на XML.
Интеграция с API и SDK: Предоставляет вебхуки, Python SDK и API для бесшовной интеграции с существующими рабочими процессами ML/AI.
Варианты использования Label Studio
Компьютерное зрение: Аннотирование изображений для задач классификации, обнаружения объектов и семантической сегментации в областях, таких как автономное вождение или медицинская визуализация.
Обработка естественного языка: Аннотирование текстовых данных для задач, таких как анализ тональности, распознавание именованных сущностей и ответы на вопросы в приложениях, таких как чат-боты или модерация контента.
Распознавание речи: Транскрибирование и аннотирование аудиоданных для диаризации говорящих, распознавания эмоций и приложений преобразования речи в текст в колл-центрах или голосовых помощниках.
Оценка LLM и RAG: Оценка и тонкая настройка больших языковых моделей и систем генерации с дополнением извлечения с использованием шаблонов человеческой оценки.
Анализ данных IoT и датчиков: Аннотирование временных рядов данных от роботов, датчиков и устройств IoT для распознавания активности и обнаружения аномалий в промышленных или умных городских приложениях.
Преимущества
Высоко гибкая и настраиваемая для различных типов данных и задач аннотирования
Открытый исходный код с большим сообществом и вариантами поддержки предприятий
Хорошо интегрируется с существующими рабочими процессами ML и облачной инфраструктурой
Недостатки
Может потребовать технических знаний для настройки и адаптации для сложных случаев использования
Производительность может снижаться при обработке очень больших наборов данных
Как использовать Label Studio
Установить Label Studio: Установите Label Studio с помощью pip, brew, git clone или Docker. Например, используя pip: 'pip install -U label-studio'
Запустить Label Studio: Запустите команду 'label-studio', чтобы запустить Label Studio. По умолчанию он будет доступен по адресу http://localhost:8080
Создать аккаунт: Зарегистрируйтесь с помощью адреса электронной почты и пароля при первом доступе к Label Studio
Создать проект: Нажмите 'Создать', чтобы создать новый проект маркировки. Придумайте ему название и необязательное описание
Импортировать данные: Нажмите 'Импорт данных' и загрузите файлы данных, которые вы хотите маркировать
Настроить интерфейс маркировки: Нажмите 'Настройка маркировки', выберите шаблон или настройте интерфейс маркировки для вашего конкретного случая использования
Начать маркировку: Нажмите 'Маркировать все задачи', чтобы начать маркировку импортированных данных
Экспортировать маркированные данные: По завершении маркировки экспортируйте аннотированные данные или аннотации для использования в ваших моделях машинного обучения
Часто задаваемые вопросы о Label Studio
Label Studio — это платформа для разметки данных с открытым исходным кодом, которая позволяет пользователям размечать различные типы данных, включая изображения, аудио, текст, временные ряды и видео для проектов машинного обучения и науки о данных. Она предоставляет гибкий и настраиваемый интерфейс для задач аннотации данных.
Официальные сообщения
Загрузка...Популярные статьи
Apple выпускает Final Cut Pro 11: Видеомонтаж с ИИ для Mac, iPad и iPhone
Nov 14, 2024
AI Perplexity внедряет рекламу для революционного преобразования своей платформы
Nov 13, 2024
X планирует запустить бесплатную версию ИИ-чатбота Grok для конкуренции с гигантами индустрии
Nov 12, 2024
Лучшие генераторы изображений с ИИ: Является ли Flux 1.1 Pro Ultra лучшим по сравнению с Midjourney, Recraft V3 и Ideogram
Nov 12, 2024
Аналитика веб-сайта Label Studio
Трафик и рейтинги Label Studio
135.7K
Ежемесячные посещения
#323649
Глобальный рейтинг
#4064
Рейтинг категории
Тенденции трафика: May 2024-Oct 2024
Анализ пользователей Label Studio
00:03:12
Средняя продолжительность посещения
2.43
Страниц за посещение
45.39%
Показатель отказов
Основные регионы Label Studio
CN: 13.76%
US: 10.14%
KR: 4.98%
RU: 4.82%
IN: 4.8%
Others: 61.51%
Последние ИИ-инструменты, похожие на Label Studio
Tomat
Tomat.AI - это настольное приложение на основе ИИ, которое позволяет пользователям легко исследовать, анализировать и автоматизировать большие файлы CSV и Excel без программирования, предлагая локальную обработку и расширенные возможности манипуляции данными.
Data Nuts
DataNuts — это комплексный поставщик решений для управления и аналитики данных, специализирующийся на решениях для здравоохранения, миграции в облако и возможностях запросов к базам данных с использованием AI.
CogniKeep AI
CogniKeep AI - это частное, корпоративное решение на основе ИИ, которое позволяет организациям развертывать безопасные, настраиваемые возможности ИИ в своей собственной инфраструктуре, при этом сохраняя полную конфиденциальность и безопасность данных.
EasyRFP
EasyRFP — это ИИ-технология для вычислений на краю, которая упрощает ответы на RFP (запросы предложений) и позволяет проводить реальное время полевой фенотипизации с использованием технологий глубокого обучения.
Популярные ИИ-инструменты, похожие на Label Studio
Grass
Grass — это платформа, которая вознаграждает пользователей криптовалютными токенами за деление их неиспользуемым трафиком, внося вклад в развитие ИИ и обработку данных.
Julius AI | Your AI Data Analyst
Julius AI — мощный аналитик данных на базе ИИ, который помогает пользователям анализировать, визуализировать и трансформировать данные через естественно-языковые разговоры, создавая графики, строя модели прогнозирования и многое другое.
Appen
Appen — ведущий глобальный поставщик высококачественных обучающих данных для машинного обучения и искусственного интеллекта, предлагающий комплексные услуги по аннотированию данных и платформенные решения.
clickworker
Clickworker — это глобальная платформа краудсорсинга, которая соединяет бизнесы с миллионами фрилансеров для выполнения микрозадач и генерации данных для обучения ИИ.