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:Mar 16, 2025
Label Studio Aylık Trafik Trendleri
Label Studio ziyaretlerinde %2.9'luk bir düşüş yaşayarak 211.5B ziyarete ulaştı. Belirli ürün güncellemeleri veya dikkat çeken pazar faaliyetleri olmadığından, bu hafif düşüş muhtemelen normal pazar dalgalanmalarını yansıtmaktadır.
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

Reve 1.0: Devrim Yaratan Yapay Zeka Görüntü Üreticisi ve Nasıl Kullanılır
Mar 31, 2025

Google'ın Gemma 3'ü: Şimdiye Kadarki En Verimli Yapay Zeka Modelini Keşfedin | Kurulum ve Kullanım Kılavuzu 2025
Mar 18, 2025

AI Ajanı Manus Davetiye Kodu Nasıl Alınır | 2025 En Son Kılavuz
Mar 12, 2025

Mart 2025'te Ücretsiz Merlin AI Kupon Kodları ve Nasıl Kullanılır | AIPURE
Mar 10, 2025
Label Studio Web Sitesi Analitiği
Label Studio Trafik ve Sıralamaları
211.5K
Aylık Ziyaretler
#209756
Küresel Sıralama
#2787
Kategori Sıralaması
Trafik Trendleri: May 2024-Feb 2025
Label Studio Kullanıcı İçgörüleri
00:02:59
Ort. Ziyaret Süresi
2.54
Ziyaret Başına Sayfa Sayısı
42.49%
Kullanıcı Hemen Çıkma Oranı
Label Studio'in En Çok Kullanıldığı Bölgeler
CN: 24.25%
US: 15.45%
IN: 5.17%
CA: 4.53%
HK: 4.08%
Others: 46.52%