Label StudioのFAQ
Label Studioとは何ですか？
Label Studioは、コンピュータビジョン、自然言語処理、音声、ボイス、ビデオモデルのためのトレーニングデータを準備するために設計されたオープンソースのデータラベリングツールです。すべてのタイプのデータに対してラベリングの柔軟性を提供します。
Label Studioの使い方は？
Label Studioを使用するには、以下の手順に従うことができます：n1. pip、brewを通じてLabel Studioパッケージをインストールするか、GitHubからリポジトリをクローンします。n2. インストールしたパッケージまたはDockerを使用してLabel Studioを起動します。n3. データをLabel Studioにインポートします。n4. データタイプ（画像、音声、テキスト、時系列、マルチドメイン、またはビデオ）を選択し、特定のラベリングタスク（例：画像分類、物体検出、音声文字起こし）を選択します。n5. カスタマイズ可能なタグとテンプレートを使用してデータのラベリングを開始します。n6. ML/AIパイプラインに接続し、認証、プロジェクト管理、モデル予測のためにWebhook、Python SDK、またはAPIを使用します。n7. 高度なフィルターを使用してデータマネージャーでデータセットを探索し、管理します。n8. Label Studioプラットフォーム内で複数のプロジェクト、ユースケース、ユーザーをサポートします。
Label Studioは異なるタイプのデータを扱えますか？
はい、Label Studioは画像、音声、テキスト、時系列、ビデオなど、さまざまなデータタイプを扱うように設計されています。
Label StudioをML/AIパイプラインに統合できますか？
もちろんです！Label Studioは、ML/AIパイプラインとのシームレスな統合のためにWebhook、Python SDK、APIを提供しており、認証、プロジェクトの作成、タスクのインポート、モデル予測の管理などが可能です。
Label StudioはML支援ラベリングをサポートしていますか？
はい、Label Studioは予測を利用してラベリングプロセスを支援するML支援ラベリングを提供しています。MLモデルとのバックエンド統合があり、時間を節約し、効率を向上させます。
Label Studioをクラウドオブジェクトストレージに接続できますか？
はい、Label StudioはS3およびGCPとの統合を通じてクラウドオブジェクトストレージへの接続を可能にし、クラウドに保存されたデータの直接ラベリングを実現します。
Label Studioはマルチプロジェクトおよびマルチユーザー環境に適していますか？
もちろんです！Label Studioは、単一のプラットフォーム内で複数のプロジェクト、ユースケース、ユーザーをサポートしており、さまざまなラベリング要件に対応する柔軟性を持っています。