Label Studio Как использовать

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.
Посмотреть больше

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.

Тенденции ежемесячного трафика Label Studio

Label Studio достиг 168 605 посещений с ростом на 35,3% в декабре. Удобный пользовательский интерфейс и возможности многотипной разметки, вероятно, способствовали этому росту, поскольку эти функции делают инструмент доступным и универсальным для различных проектов в области ИИ. Растущая важность тенденций устойчивого и интерактивного дизайна разметки в 2024 году также могла привлечь больше пользователей на платформу.

Посмотреть историю трафика

Последние ИИ-инструменты, похожие на Label Studio

Tomat
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
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
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
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.