Label Studioはオープンソースのデータラベリングツールで、テキスト、画像、音声、動画、時系列など様々なデータタイプを扱えるように設計されています。ラベル付けプロジェクトの作成と管理を可能にし、機械学習パイプラインとシームレスに統合して、モデルトレーニング用のラベル付きデータセットを生成します。このプラットフォームは柔軟性に富み、カスタマイズ可能なインターフェースと、様々なワークフローに適合する広範な統合オプションを提供します。
特徴
- テキスト、画像、音声、動画、時系列など、複数のデータタイプのラベリングをサポート
- モデル統合によるML支援ラベリングでデータを事前注釈化
- さまざまな注釈タスクやワークフロー用にカスタマイズ可能なテンプレート
- 機械学習パイプラインにシームレスに統合するためのWebhook、API、Python SDK
- ユーザーロールやコラボレーションツールを含む、エンタープライズ版のチーム管理機能
使用例
- 物体検出や画像分類などのコンピュータ・ビジョン・タスクのためのラベリング・データ
- 音声認識や感情検出のための音声ファイルの注釈付け
- 名前付きエンティティ認識や感情分析のようなタスクのためのテキストデータの処理
- センサーやIoTデバイスからの時系列データをイベント検出のために扱う
- 対話とトランスクリプトのラベリングによるチャットボット学習用データセットの構築
概要
Label Studioは、データラベリングのための堅牢で汎用性の高いソリューションを提供し、さまざまな形式の大規模データセットの管理を容易にします。オープンソースの性質と柔軟な統合オプションにより、機械学習プロジェクトに取り組むチームにとって価値あるツールとなっており、コラボレーションと自動化を強化するための企業向け機能も追加されています。
