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.
https://labelstud.io/?utm_source=aipure
Информация о продукте
Обновлено:16/05/2025
Тенденции ежемесячного трафика Label Studio
Label Studio испытал 17,4% снижение трафика до 167 616 посещений. В отсутствие недавних обновлений продукта или заметной рыночной активности это снижение может отражать общие рыночные тенденции или усиление конкуренции со стороны других инструментов для разметки данных.
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...
Аналитика веб-сайта Label Studio
Трафик и рейтинги Label Studio
167.6K
Ежемесячные посещения
#219296
Глобальный рейтинг
#4340
Рейтинг категории
Тенденции трафика: May 2024-Apr 2025
Анализ пользователей Label Studio
00:03:11
Средняя продолжительность посещения
2.8
Страниц за посещение
44.87%
Показатель отказов
Основные регионы Label Studio
US: 17.27%
CN: 15.67%
IN: 6.39%
RU: 5.36%
HK: 4.4%
Others: 50.91%
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
Researcher & Analyst in M365 Copilot
Contact for PricingAI Data Mining
Researcher и Analyst - это два первых в своем роде AI-агента рассуждений в Microsoft 365 Copilot, которые помогают пользователям решать сложные задачи исследования и анализа данных, используя как корпоративные, так и веб-данные с расширенными возможностями рассуждений.
ContextGem
ContextGem - это бесплатный фреймворк LLM с открытым исходным кодом, который упрощает извлечение структурированных данных и аналитической информации из документов с минимальным кодом благодаря мощным встроенным абстракциям и автоматизированным функциям.
rtrvr.ai
rtrvr.ai - это расширение Chrome на базе ИИ, которое позволяет пользователям автоматизировать веб-задачи, проводить глубокие исследования по вкладкам и извлекать структурированные данные с любого веб-сайта, используя команды на естественном языке.
Airtable AI Assistant
Airtable AI Assistant — это интегрированный инструмент на основе искусственного интеллекта, который объединяет возможности создания приложений, анализа данных и веб-исследований, чтобы помочь командам преобразовывать документы в структурированные данные, генерировать аналитические данные и автоматизировать рабочие процессы в рамках платформы Airtable.