Label Studio

Qu'est-ce que Label Studio ?

Label Studio est un outil open-source d'annotation de données conçu pour créer des ensembles de données étiquetées de haute qualité sur divers formats : images, texte, audio et vidéo. Il offre une interface hautement configurable, des modèles prédéfinis et une intégration transparente avec les modèles de Machine Learning pour le pré-étiquetage et l'apprentissage actif. Conçu pour un usage individuel ou en entreprise, il prend en charge l'annotation collaborative, l'accès basé sur les rôles et la gestion de projets à grande échelle.

Fonctionnalités clés

• Prise en charge de plusieurs types de données

  Prend en charge l'annotation d'images, de textes, d'audio et de vidéo, permettant des flux de travail d'étiquetage de données polyvalents.

• Interfaces de labellisation personnalisables

  Fournit des modèles d'interface utilisateur flexibles et la possibilité de créer des interfaces sur mesure selon les tâches d'annotation spécifiques.

• Intégration Machine Learning

  Connexion aux backends ML pour le pré-étiquetage, l'apprentissage actif et l'évaluation des modèles afin d'améliorer l'efficacité de l'annotation.

• Flux de travail collaboratif

  Contrôle d'accès basé sur les rôles, gestion de projet et fonctionnalités de révision pour faciliter la collaboration en équipe et l'assurance qualité.

• Modèles et automatisation

  Propose des modèles préconfigurés et des outils d'automatisation pour accélérer la configuration des projets et les processus d'étiquetage.

• Sécurité de niveau entreprise

  Prend en charge SSO, RBAC, conformité SOC2 et d'autres fonctionnalités de sécurité pour le déploiement en entreprise.

Cas d'utilisation

• Préparation des données pour le Machine Learning : Créez des ensembles de données étiquetées pour l'entraînement et la validation des modèles en vision par ordinateur, NLP, reconnaissance vocale, etc.
• Modération de contenu : Annotez et révisez le contenu généré par les utilisateurs pour la conformité et la modération.
• Annotation de données médicales : Étiquetez des images médicales, des transcriptions et des enregistrements pour les applications IA en santé.
• Transcription et annotation audio : Transcrivez et annotez les données audio pour des projets de reconnaissance vocale et d'analyse de la voix.
• Traitement automatique du langage naturel (NLP) : Effectuez la reconnaissance d'entités, l'analyse de sentiment et d'autres tâches NLP avec des schémas d'annotation personnalisés.

FAQ