Label Studio
Label Studio, makine öğrenimi ve AI modelleri için eğitim verilerini hazırlamak amacıyla metin, resim, ses, video ve zaman serileri gibi çeşitli veri türlerini anotasyon yapmak için esnek bir açık kaynaklı veri etiketleme aracıdır.
https://labelstud.io/?utm_source=aipure
Ürün Bilgisi
Güncellendi:Jan 16, 2025
Label Studio Aylık Trafik Trendleri
Label Studio, Aralık ayında 168.605 ziyaretçi sayısına ulaşarak %35,3'lük bir büyüme kaydetti. Kullanıcı dostu arayüzü ve çoklu tür etiketleme yetenekleri muhtemelen bu artışa katkıda bulundu, çünkü bu özellikler aracı çeşitli yapay zeka projeleri için erişilebilir ve çok yönlü kılıyor. 2024'te sürdürülebilir ve etkileşimli etiket tasarım trendlerinin artan önemi de platforma daha fazla kullanıcı çekmiş olabilir.
Label Studio Nedir
Label Studio, HumanSignal tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir veri etiketleme platformudur. Metin, resim, ses, video ve zaman serileri gibi birden fazla veri türünü anotasyon yapmak için yüksek derecede yapılandırılabilir bir arayüz sunar. Label Studio, kullanıcıların özel etiketleme projeleri oluşturmasına, çeşitli kaynaklardan veri içe aktarmasına, ekip üyeleriyle işbirliği yapmasına ve etiketlenmiş verileri popüler makine öğrenimi çerçeveleriyle uyumlu formatlarda dışa aktarmasına olanak tanır. AI ve makine öğrenimi modelleri için yüksek kaliteli eğitim veri setleri hazırlama sürecini kolaylaştırmayı amaçlar.
Label Studio Temel Özellikleri
Label Studio, görüntüler, ses, metin, zaman serileri ve video gibi çeşitli veri türlerini etiketlemek için esnek bir açık kaynak veri etiketleme platformudur. Özelleştirilebilir etiketleme arayüzleri, ML destekli etiketleme, bulut depolama entegrasyonu sunar ve birden fazla proje ve kullanıcıyı destekler. Platform, veri bilimcileri ve makine öğrenimi ekiplerinin eğitim verilerini hazırlamalarını, modelleri ince ayar yapmalarını ve AI çıktısını verimli bir şekilde doğrulamalarını sağlar.
Çoklu tür veri etiketleme: Görüntü, ses, metin, zaman serileri, video ve çoklu alan veri türlerinin özelleştirilebilir arayüzlerle etiketlenmesini destekler.
ML destekli etiketleme: Etiketleme sürecine yardımcı olmak ve tahminler sağlamak için makine öğrenimi modelleriyle entegrasyon sağlar, zaman kazandırır ve verimliliği artırır.
Bulut depolama entegrasyonu: Kullanıcıların bulutta depolanan verileri etiketlemelerine olanak tanıyan S3 ve GCP gibi bulut nesne depolama hizmetlerine doğrudan bağlanır.
Özelleştirilebilir etiketleme arayüzü: XML benzeri etiketler kullanarak belirli veri setlerine ve iş akışlarına uyacak şekilde yapılandırılabilir düzenler ve şablonlar sunar.
API ve SDK entegrasyonu: Mevcut ML/AI hatları ve iş akışlarıyla sorunsuz entegrasyon için web kancaları, Python SDK ve API sağlar.
Label Studio Kullanım Alanları
Bilgisayarla Görme: Otonom sürüş veya tıbbi görüntüleme gibi alanlarda sınıflandırma, nesne tespiti ve anlamsal segmentasyon görevleri için görüntüleri etiketleyin.
Doğal Dil İşleme: Chatbotlar veya içerik moderasyonu gibi uygulamalarda duygu analizi, adlandırılmış varlık tanıma ve soru yanıtlama gibi görevler için metin verilerini etiketleyin.
Konuşma Tanıma: Çağrı merkezlerinde veya sesli asistanlarda konuşmacı ayrıştırma, duygu tanıma ve konuşmadan metne uygulamaları için ses verilerini transkribe edin ve etiketleyin.
LLM ve RAG Değerlendirmesi: Büyük dil modellerini ve insan değerlendirme şablonlarını kullanarak geri alma artırılmış üretim sistemlerini değerlendirin ve ince ayar yapın.
IoT ve Sensör Veri Analizi: Endüstriyel veya akıllı şehir uygulamalarında etkinlik tanıma ve anomali tespiti için robotlardan, sensörlerden ve IoT cihazlarından zaman serisi verilerini etiketleyin.
Artıları
Çeşitli veri türleri ve etiketleme görevleri için son derece esnek ve özelleştirilebilir
Büyük bir topluluk ve kurumsal destek seçenekleri ile açık kaynak
Mevcut ML iş akışları ve bulut altyapısıyla iyi entegrasyon sağlar
Eksileri
Karmaşık kullanım durumları için kurulum ve özelleştirme konusunda teknik uzmanlık gerektirebilir
Çok büyük veri setleriyle çalışırken performans etkilenebilir
Label Studio Nasıl Kullanılır
Label Studio'yu yükleyin: Label Studio'yu pip, brew, git clone veya Docker kullanarak yükleyin. Örneğin, pip kullanarak: 'pip install -U label-studio'
Label Studio'yu başlatın: 'label-studio' komutunu çalıştırarak Label Studio'yu başlatın. Varsayılan olarak http://localhost:8080 adresinde erişilebilir olacaktır
Hesap oluşturun: Label Studio'ya ilk erişiminizde bir e-posta adresi ve şifre ile kaydolun
Bir proje oluşturun: 'Oluştur' butonuna tıklayarak yeni bir etiketleme projesi oluşturun. Bir isim ve isteğe bağlı bir açıklama verin
Veri içe aktarın: 'Veri İçe Aktar' butonuna tıklayın ve etiketlemek istediğiniz veri dosyalarını yükleyin
Etiketleme arayüzünü ayarlayın: 'Etiketleme Ayarı'na tıklayın, bir şablon seçin veya belirli kullanım durumunuza göre etiketleme arayüzünü özelleştirin
Etiketlemeye başlayın: İçe aktarılan verilerinizi etiketlemeye başlamak için 'Tüm Görevleri Etiketle' butonuna tıklayın
Etiketlenmiş verileri dışa aktarın: Etiketleme işlemi tamamlandığında, anotasyonları makine öğrenimi modellerinizde kullanmak üzere dışa aktarın
Label Studio SSS
Label Studio, kullanıcıların makine öğrenimi ve veri bilimi projeleri için görüntü, ses, metin, zaman serileri ve video gibi çeşitli veri türlerini etiketlemesine olanak tanıyan açık kaynaklı bir veri etiketleme platformudur. Veri anotasyonu görevleri için esnek ve yapılandırılabilir bir arayüz sunar.
Resmi Gönderiler
Yükleniyor...Popüler Makaleler
Hailuo AI'nin S2V-01 Modeli: Video Oluşturmada Karakter Tutarlılığını Devrimleştiriyor
Jan 13, 2025
Hypernatural AI ile Hızlı Video Nasıl Oluşturulur | 2025 Yeni Eğitim
Jan 10, 2025
CrushOn AI NSFW Sohbet Botu Ocak 2025 Yeni Hediye Kodları ve Nasıl Kullanılır
Jan 9, 2025
Ocak 2025'te Koupon.ai'deki Yeni Amazon Promosyon Kodları ve Nasıl Kullanılır
Jan 9, 2025
Label Studio Web Sitesi Analitiği
Label Studio Trafik ve Sıralamaları
168.6K
Aylık Ziyaretler
#275028
Küresel Sıralama
#1324
Kategori Sıralaması
Trafik Trendleri: May 2024-Dec 2024
Label Studio Kullanıcı İçgörüleri
00:01:58
Ort. Ziyaret Süresi
2.2
Ziyaret Başına Sayfa Sayısı
45.29%
Kullanıcı Hemen Çıkma Oranı
Label Studio'in En Çok Kullanıldığı Bölgeler
CN: 15.18%
US: 14.85%
KR: 6.27%
IN: 5.83%
CA: 3.98%
Others: 53.88%
Label Studio Benzer En Yeni Yapay Zeka Araçları
Tomat
Tomat.AI, kullanıcıların kodlama olmadan büyük CSV ve Excel dosyalarını kolayca keşfetmesini, analiz etmesini ve otomatikleştirmesini sağlayan AI destekli bir masaüstü uygulamasıdır; yerel işleme ve gelişmiş veri manipülasyon yetenekleri ile birlikte gelir.
Data Nuts
DataNuts, sağlık çözümleri, bulut göçü ve AI destekli veritabanı sorgulama yetenekleri konusunda uzmanlaşmış kapsamlı bir veri yönetimi ve analitik çözümleri sağlayıcısıdır.
CogniKeep AI
CogniKeep AI, organizasyonların kendi altyapıları içinde güvenli, özelleştirilebilir AI yeteneklerini dağıtmasını sağlayan özel, kurumsal düzeyde bir AI çözümüdür ve tam veri gizliliği ve güvenliği sağlar.
EasyRFP
EasyRFP, RFP (Teklif Talebi) yanıtlarını kolaylaştıran ve derin öğrenme teknolojisi ile gerçek zamanlı alan fenotipleme sağlayan AI destekli bir kenar bilişim araç takımıdır.
Label Studio Gibi Popüler Yapay Zeka Araçları
Grass
Grass, kullanıcıların kullanılmayan internet bant genişliklerini paylaşarak kripto para token'ları ile ödüllendirildiği ve AI geliştirme ile veri işleme süreçlerine katkıda bulunduğu bir platformdur.
Julius AI | Your AI Data Analyst
Julius AI, kullanıcıların doğal dil sohbetleri aracılığıyla verileri analiz etmelerine, görselleştirmelerine ve dönüştürmelerine yardımcı olan güçlü bir yapay zeka destekli veri analistidir; grafikler oluşturur, tahmin modelleri kurar ve daha fazlasını yapar.
clickworker
Clickworker, işletmeleri mikro görevleri tamamlamak ve AI eğitim verileri üretmek için milyonlarca serbest çalışanla bir araya getiren küresel bir kalabalık kaynak platformudur.
Appen
Appen, makine öğrenimi ve yapay zeka için yüksek kaliteli eğitim verilerinin önde gelen küresel sağlayıcısıdır ve uçtan uca veri anotasyon hizmetleri ve platform çözümleri sunmaktadır.