Label Studio

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Introduction :
Label Studio : outil open source pour l'étiquetage de données dans différents modèles.
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Jun 01 2023
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Label Studio Informations sur le produit

Qu'est-ce que Label Studio ?

Label Studio est un outil d'étiquetage de données open source conçu pour préparer les données d'entraînement pour les modèles de vision par ordinateur, de traitement du langage naturel, de parole, de voix et de vidéo. Il offre une flexibilité pour l'étiquetage de tous les types de données.

Comment utiliser Label Studio ?

Pour utiliser Label Studio, vous pouvez suivre ces étapes : 1. Installez le package Label Studio via pip, brew ou clonez le dépôt à partir de GitHub. 2. Lancez Label Studio en utilisant le package installé ou Docker. 3. Importez vos données dans Label Studio. 4. Choisissez le type de données (images, audio, texte, séries temporelles, multi-domaines ou vidéo) et sélectionnez la tâche d'étiquetage spécifique (par exemple, classification d'images, détection d'objets, transcription audio). 5. Commencez à étiqueter vos données en utilisant des balises et des modèles personnalisables. 6. Connectez-vous à votre pipeline ML/IA et utilisez des webhooks, un SDK Python ou une API pour l'authentification, la gestion de projets et les prédictions de modèles. 7. Explorez et gérez votre ensemble de données dans le Data Manager avec des filtres avancés. 8. Prend en charge plusieurs projets, cas d'utilisation et utilisateurs au sein de la plateforme Label Studio.

Fonctionnalités de base de Label Studio

Étiquetage flexible des données pour tous les types de données.

Prise en charge des modèles de vision par ordinateur, de traitement du langage naturel, de parole, de voix et de vidéo.

Balises personnalisables et modèles d'étiquetage.

Intégration avec les pipelines ML/IA via des webhooks, le SDK Python et l'API.

Étiquetage assisté par ML avec intégration en backend.

Connexion aux services de stockage d'objets cloud (S3 et GCP).

Gestion avancée des données avec le gestionnaire de données.

Prise en charge de plusieurs projets et utilisateurs.

Approuvé par une large communauté de scientifiques des données

Les cas d'utilisation de Label Studio

#1

Préparation des données d'entraînement pour les modèles de vision par ordinateur

#2

Préparation des données d'entraînement pour les modèles de traitement du langage naturel

#3

Préparation des données d'entraînement pour les modèles de parole et de voix

#4

Préparation des données d'entraînement pour les modèles de vidéo

#5

Classification d'images, d'audio, de texte et de séries temporelles

#6

Détection et suivi d'objets dans les images et les vidéos

#7

Segmentation sémantique des images

#8

Diarisation des locuteurs et reconnaissance des émotions dans l'audio

#9

Transcription audio

#10

Classification de documents et extraction d'entités nommées

#11

Réponse aux questions et analyse des sentiments

#12

Analyse des séries temporelles et reconnaissance d'événements

#13

Traitement des dialogues et reconnaissance optique des caractères

#14

Applications multi-domaines nécessitant divers types d'étiquetage de données

FAQ de Label Studio

Label Studio peut-il gérer différents types de données ?

Puis-je intégrer Label Studio à mon pipeline ML/IA ?

Label Studio prend-il en charge l'étiquetage assisté par ML ?

Puis-je connecter Label Studio à un stockage d'objets cloud ?

Label Studio convient-il aux environnements multi-projets et multi-utilisateurs ?

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Sources du trafic du site web

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