Was ist Label Studio?
Label Studio ist ein flexibles Open-Source-Tool für die Datenbeschriftung, das für alle Datentypen geeignet ist. Es hilft dir, Trainingsdaten für Computer Vision, NLP, Audio, Video und mehr vorzubereiten. Egal, ob du KI-Modelle feinabstimmen oder validieren möchtest, Label Studio ist dein Partner.
Was sind die Merkmale von Label Studio?
- Flexible Datenbeschriftung: Unterstützt Bilder, Audio, Text, Zeitreihen und Video.
- KI-unterstützte Beschriftung: Spare Zeit durch Vorhersagen von ML-Modellen.
- Cloud-Integration: Direkte Verbindung mit S3 und GCP.
- Mehrere Projekte und Benutzer: Verwalte verschiedene Projekte und Datentypen in einer Plattform.
- Konfigurierbare Layouts: Passe das Tool an deine Workflows an.
Was sind die Anwendungsfälle von Label Studio?
- Computer Vision: Bildklassifizierung, Objekterkennung, semantische Segmentierung.
- Audio & Sprache: Audio-Transkription, Sprechererkennung, Emotionserkennung.
- NLP & Dokumente: Textklassifizierung, Named Entity Recognition, Sentiment-Analyse.
- Zeitreihen & IoT: Klassifizierung und Segmentierung von Zeitreihendaten.
- Video: Objektverfolgung, Video-Klassifizierung.
Wie benutzt man Label Studio?
- Installation:
pip install -U label-studiooderbrew install humansignal/tap/label-studio. - Starten:
label-studioin der Kommandozeile ausführen. - Docker:
docker run -it -p 8080:8080 -v $(pwd)/mydata:/label-studio/data heartexlabs/label-studio:latest. - Zugriff: Besuche
http://localhost:8080/nach dem Start.
