Label Studio

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Label Studio는 이미지, 텍스트, 오디오 및 비디오를 포함하여 다양한 데이터 유형의 레이블링 및 주석 달기를 위한 오픈 소스 도구입니다. 다양한 프로젝트와 사용자를 지원하며 유연한 배포 옵션을 제공합니다.
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Jun 15 2024
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Label Studio
Label Studio는 이미지, 텍스트, 오디오 및 비디오를 포함하여 다양한 데이터 유형의 레이블링 및 주석 달기를 위한 오픈 소스 도구입니다. 다양한 프로젝트와 사용자를 지원하며 유연한 배포 옵션을 제공합니다.
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추천

Label Studio란?

Label Studio는 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오와 같은 다양한 데이터 유형을 처리하도록 설계된 강력한 오픈 소스 데이터 레이블링 도구입니다. 데이터 과학자와 기계 학습 엔지니어가 고품질 훈련 데이터를 생성할 수 있도록 도와줍니다. 이 플랫폼은 대화형 레이블링, 모델 평가 및 사전 레이블링 작업을 위한 인기 있는 ML 모델의 통합을 제공합니다. Label Studio는 다중 사용자 협업을 지원하며 다양한 요구에 맞게 커뮤니티 및 기업 버전을 제공합니다.

Label Studio을 사용할 사람은?

  • 데이터 과학자
  • 기계 학습 엔지니어
  • 데이터 분석가
  • 학계 및 연구자
  • AI 엔지니어

Label Studio 사용 방법은?

  • 1단계: Label Studio 공식 웹사이트를 방문하세요.
  • 2단계: Label Studio를 다운로드하고 설치하세요.
  • 3단계: 새 프로젝트를 만드세요.
  • 4단계: 데이터를 프로젝트로 가져오세요.
  • 5단계: 레이블링 구성을 선택하거나 만드세요.
  • 6단계: 데이터를 레이블링하기 시작하세요.
  • 7단계: 레이블이 붙은 데이터를 검토하고 내보내세요.

플랫폼

  • web
  • mac
  • windows
  • linux

Label Studio의 핵심 기능 및 장점

핵심 기능

  • 여러 데이터 유형 지원
  • 대화형 레이블링
  • 모델 평가 통합
  • 다중 사용자 협업
  • 유연한 배포 옵션

장점

  • 데이터 품질 향상
  • 레이블링 워크플로 간소화
  • 협업 프로젝트 지원
  • 다양한 산업에 적합
  • 오픈 소스이며 유연함

Label Studio의 주요 사용 사례 및 애플리케이션

  • 컴퓨터 비전 모델을 위한 훈련 데이터 준비
  • 자연어 처리 작업
  • 음성 및 음성 모델 훈련
  • 비디오 데이터 주석 달기
  • 교육 연구 및 프로젝트

Label Studio의 장점과 단점

장점

이미지, 오디오, 텍스트, 비디오, 시계열 등 다양한 데이터 유형에 대한 라벨링 지원.
활발한 커뮤니티 지원 및 기여가 있는 오픈 소스.
API 및 Python SDK를 통해 기계 학습 파이프라인과 잘 통합됨.
데이터 주석 속도를 높이기 위한 ML 지원 라벨링 기능 포함.
다양한 워크플로우에 맞게 고도로 구성 가능하고 적응성 있음.
확장 가능한 데이터 관리를 위한 클라우드 스토리지 통합.

단점

설치 및 구성에 기술 지식이 필요하며, 비기술 사용자에게는 그리 간단하지 않습니다.
일부 고급 기능은 추가 설정 및 ML 워크플로우에 대한 친숙함이 필요할 수 있습니다.
플랫폼은 기본 iOS 또는 Android 앱을 제공하지 않아 모바일 접근성이 제한됩니다.

Label Studio의 가격

무료 플랜 있음No
무료 평가판 정보
가격 모델
신용카드 필요 여부No
결제 시작
평생 플랜 있음No
청구 빈도
최신 가격은 다음을 방문하세요: https://labelstud.io

Label Studio의 자주 묻는 질문

Label Studio 회사 정보

  • 웹사이트: https://labelstud.io
  • 회사 이름: HumanSignal
  • 지원 이메일: NA
  • Facebook: NA
  • X(Twitter): NA
  • YouTube: NA
  • Instagram: NA
  • Tiktok: NA
  • LinkedIn: NA

Label Studio의 분석

시간 경과에 따른 방문

월별 방문 수
234.2k
평균 방문 시간
00:01:39
방문당 페이지 수
2.20
이탈율
43.82%
Aug 2025 - Oct 2025 전체 트래픽

지리정보

상위 5 지역
United States
15.13%
China
8.9%
India
6.52%
Germany
5.22%
Russia
4.62%
Aug 2025 - Oct 2025 전세계 데스크탑 전용

트래픽 소스

Search
50.15%
Direct
38.37%
Referrals
8.53%
Social
2.09%
Paid Referrals
0.77%
Mail
0.09%
Aug 2025 - Oct 2025 데스크탑 전용

상위 키워드

키워드트래픽클릭당 비용
label studio27.1k $ 1.85
labelstudio3.7k $ 3.79
label-studio840 $ --
label studio user management470 $ --
labelme5.6k $ 2.34

Label Studio 리뷰

5/5
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Label Studio의 주요 경쟁자와 대안은?

  • Labelbox
  • Supervise.ly
  • Prodigy
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  • Amazon SageMaker Ground Truth

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