Label Studio — популярный инструмент для разметки данных с открытым исходным кодом (open source). Поддерживает различные типы аннотаций, легко настраивается с помощью Labeling Config — более 50 шаблонов аннотирования, которые можно изменять под задачу, создать собственный UI.
Label Studio в трех словах:
Label Studio в трех словах:
- Просто. Здесь нет сложных настроек, инструмент легко интегрируется в конвейеры машинного обучения (machine learning).
- Быстро. Для запуска интерфейса под ваш проект достаточно 10 минут. Переключение между разными типами разметки данных происходит в одном окне.
- Удобно. Интегрируется со всем множеством фреймворков и моделей машинного обучения.
Веб-приложение запускается простой командой в Python:
pip install label-studio
label-studio start my_project --init
После этого оно откроется в вашем браузере. Осталось настроить, что и как вы будете размечать. Сразу после установки Label Studio можно работать с изображениями, текстами, аудио, документами HTML. Кроме того, платформа поддерживает различные типы задач по разметке данных: классификация, сегментация, тегирование, регрессия и т. д.
С какими типами данных можно работать?
- Изображения. Классификация изображений, обнаружение объектов, семантическая сегментация.
- Аудио. Классификация записей по категориям, сегментация по спикерам, распознавание эмоций, транскрибация.
- Видео. Присвоение категории, распознавание и разметка объектов в кадре, вспомогательная маркировка.
- Текст. Извлечение именованных сущностей, анализ и определение тональности текста, классификация по темам.
- Временные ряды. Распознавание событий на графиках, сегментация в соответствии с задачей, распределение по категориям.
- Мультидоменные приложения (Multi-Domain Applications). Например, можно одновременно расшифровывать запись звонка в колл-центр и обрабатывать ее как текст.
Где применяется Label Studio?
Практически во всех отраслях, где применяются алгоритмы машинного обучения. Например, при обработке естественного языка — для разметки комментариев на сайтах или твитов при определении тональности текста. С помощью платформы можно подготовить датасет для задач компьютерного зрения: для обучения алгоритмов распознавать объекты, сегментировать изображения и идентифицировать личность человека по лицу. Кроме того, инструмент используется для аннотирования медицинских изображений, разметки данных финансовых транзакций, рекламного контента и другой информации.
Чем Label Studio хорош для машинного обучения?
- Ускоряет процесс разметки данных благодаря автоматизации общих задач. Например, при подключении фреймворка машинного обучения через SDK можно запустить автоматическую маркировку неразмеченных данных. В зависимости от задачи это сокращает время обработки на 20–50 %.
- Повышает точность разметки. Label Studio позволяет использовать наборы меток и правила или инструкции для разметки данных. Например, вы можете создать правило, которое автоматически удаляет все ненужные символы из текста перед разметкой или подсвечивает ошибочную разметку и предупреждает разметчиков об ошибке.
- Адаптируется под различные задачи и легко интегрируется с другими приложениями. Вы можете настраивать инструмент под свои цели и работать только в нем, без переключения на другие.
- Поддерживает возможность совместной работы. Несколько пользователей могут работать над проектом, а затем их результаты можно объединить.
Это один из многих инструментов, который мы в TrainingData используем при подготовке датасетов. Окончательный выбор зависит от конкретной задачи, целей и особенностей проекта.