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레이블 스튜디오 : 다양한 모델에서 데이터를 라벨링하기위한 오픈 소스 도구.

2025년 4월 19일

자연어 처리 API Computer vision 클라우드 스토리지 오디오 전사 감정 분석 question answering 광학 문자 인식 Image Classification object detection 연설 Webhooks 목소리 document classification Python SDK Data Labeling Emotion recognition 스피커 발기 video models semantic segmentation 오디오 분류 named entity extraction time series classification event recognition dialogue processing multi-domain applications ML-assisted labeling

Label Studio 제품 정보

Label Studio는 엄청나게 다재다능한 오픈 소스 플랫폼으로 기계 학습의 세계로 뛰어 들어가는 사람이되었습니다. 컴퓨터 비전, 자연어 처리 또는 음성, 음성 및 비디오 모델을 다루는이 도구는 교육 데이터를 쉽게 준비 할 수 있도록 설계되었습니다. 모든 데이터 라벨링 요구에 대한 스위스 군용 나이프를 갖는 것과 같습니다.

레이블 스튜디오로 시작합니다

레이블 스튜디오 사용을 시작할 준비가 되셨습니까? 다음은 빠른 요약이 있습니다.

먼저 설치해야합니다. Pip 또는 Brew를 통해이를 수행하거나 모험을 느끼고 있다면 Github에서 직접 저장소를 복제하십시오.
설치되면 라벨 스튜디오를 시작하십시오. 패키지를 사용하든 Docker를 사용하든 간단히 사용하는 것이 간단합니다.
이제 데이터를 가져 오십시오. 레이블 스튜디오는 이미지, 오디오, 텍스트, 시계열, 다중 도메인 데이터 또는 비디오를 처리 할 수 있습니다.
데이터 유형을 선택하고 라벨링 작업을 결정하십시오. 이미지를 분류하고, 개체 감지, 오디오를 전사하고 있습니까? 선택은 당신입니다.
재미있는 부분을 시작하십시오 : 데이터 라벨링. 사용자 정의 가능한 태그와 템플릿을 사용하여 프로세스를 최대한 매끄럽게 만듭니다.
ML/AI 파이프 라인과 연결하려면 Webhooks, Python SDK 또는 API를 활용하십시오. 이런 식으로 프로젝트를 관리하고 인증하며 모델 예측을 원활하게 얻을 수도 있습니다.
데이터 관리자를 찾아 데이터 세트를 탐색하고 관리하십시오. 고급 필터를 사용하면 필요한 것을 정확히 찾을 수 있습니다.
레이블 스튜디오는 여러 프로젝트, 사용 사례 및 사용자를 지원하므로 협업 노력에 적합합니다.

레이블 스튜디오의 핵심 기능

데이터 라벨링의 유연성

레이블 스튜디오는 생각할 수있는 모든 유형의 데이터를 레이블링 할 수있는 능력으로 빛납니다. 이미지에서 오디오 및 그 사이의 모든 것에 이르기까지, 그것은 당신을 덮었습니다.

여러 모델 유형에 대한 지원

컴퓨터 비전, 자연어 처리 또는 오디오 모델을 사용하든 레이블 스튜디오가 여행을 지원할 수 있습니다.

사용자 정의 가능한 라벨링 옵션

맞춤형 태그와 템플릿을 사용하면 프로젝트의 고유 한 요구에 맞게 라벨링 프로세스를 조정할 수 있습니다. 그것은 데이터에 맞는 맞춤형 소송을 갖는 것과 같습니다.

ML/AI 파이프 라인과의 원활한 통합

WebHooks, Python SDK 또는 API를 사용하여 ML/AI 파이프 라인에 쉽게 연결하십시오. 기계 학습 모델에 직접 라인을 갖는 것과 같습니다.

ML 지원 라벨링

레이블 스튜디오는 수동 라벨링에서만 멈추지 않습니다. 또한 백엔드 통합으로 ML 지원 라벨링을 지원합니다. 이는 모델이 프로세스 속도를 높이는 데 도움이 될 수 있음을 의미합니다.

클라우드 객체 스토리지 호환성

S3 또는 GCP와 같은 클라우드 스토리지에 연결해야합니까? 레이블 스튜디오를 사용하면 데이터에 항상 액세스 할 수 있도록 간단하게 만듭니다.

고급 데이터 관리

데이터 관리자를 사용하면 손끝에서 고급 도구를 사용하여 데이터 세트를 탐색, 필터링 및 관리 할 수 있습니다.

다중 프로젝트 및 다중 사용자 지원

팀에 적합한 Label Studio는 여러 프로젝트 및 사용자가 허용되어 협업을 산들 바람으로 만듭니다.

데이터 과학 커뮤니티의 신뢰

그 뒤에 큰 데이터 과학자 커뮤니티가 있으면 레이블 스튜디오를 잘 알고 있습니다.

레이블 스튜디오 사용 사례

그렇다면 레이블 스튜디오로 무엇을 할 수 있습니까? 다음은 사용되는 흥미로운 방법입니다.

이미지 분류에서 객체 감지에 이르기까지 컴퓨터 비전 모델에 대한 데이터 준비.
감정 분석 및 질문 답변과 같은 작업으로 자연어 처리 모델을 조치에 대비합니다.
스피커 발기, 감정 인식 및 오디오 전사를위한 음성 및 음성 모델 설정.
객체 추적 및 이벤트 인식을위한 비디오 모델 작업.
이미지, 오디오, 텍스트 및 시계열과 같은 다양한 데이터 유형을 분류합니다.
이미지에서 시맨틱 세분화 또는 문서에서 광학 문자 인식을 수행합니다.
다양한 데이터 유형에 레이블이 필요한 다중 도메인 응용 프로그램 처리.

레이블 스튜디오에 대해 자주 묻는 질문

스튜디오 라벨이 다른 유형의 데이터를 처리 할 수 있습니까?: 전적으로! 이미지에서 오디오, 텍스트로, 비디오로, 레이블 스튜디오는 모든 레이블을 지정하도록 설계되었습니다.
ML/AI 파이프 라인과 레이블 스튜디오를 통합 할 수 있습니까?: 예, 할 수 있습니다! WebHooks, Python SDK 또는 API를 사용하여 레이블 스튜디오를 ML/AI 파이프 라인에 쉽게 연결하십시오.
레이블 스튜디오는 ML 지원 라벨링을 지원합니까?: 확실히! 백엔드 통합을 통해 레이블 스튜디오는 머신 러닝 모델을 사용하여 라벨링을 지원할 수 있습니다.
레이블 스튜디오를 클라우드 객체 저장소에 연결할 수 있습니까?: 예, Label Studio는 S3 및 GCP와 같은 클라우드 스토리지에 대한 연결을 지원하므로 데이터 관리가 산들 바람이됩니다.
레이블 스튜디오는 다중 프로젝트 및 다중 사용자 환경에 적합합니까?: 분명히! 이 제품은 여러 프로젝트와 사용자를 지원하기 위해 제작되었으며 협력 노력에 적합합니다.

지원, 가격 및 회사 세부 정보를 포함한 Label Studio에 대한 자세한 내용은 다음 리소스를 확인하십시오.

지원 및 연락처 : 문의하십시오
레이블 스튜디오 정보 : 우리에 대해
가격 : 가격
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