ISHMANOV Знания Написать

Label Studio– платформа для разметки данных

Позволяет быстро разметить данные для машинного обучения, поддерживает изображения, текст, аудио и видео. Инструмент с гибкой настройкой и интеграцией в ML-пайплайн

⚡ Когда использовать? ✅ Подготовка данных для обучения ML-моделей ✅ Автоматизация процесса разметки ✅ Совместная работа аннотаторов и ML-команды

👨‍💻 Пример из практики: Модель автоматически классифицирует обращения, затем в LabelStudio передается результат. Ассессоры проверяют и если замечают ошибку - изменяют лейблы классификатора. В конце недели все изменения объединяются и переобучается модель с новыми данными для повышения качества.

🛠 Сравнение с аналогами: 🔹 Prodigy → мощнее, но требует лицензии 🔹 Amazon SageMaker Ground Truth → интеграция с AWS, но сложнее в настройке 🔹 SuperAnnotate → удобен для CV, но дороже 🔹 VOTT → подходит для разметки видео, но ограниченный функционал

Впервые опубликовано: @ai_ossresearch.

Методология

Методология одной книгой

Как Product Owner ведёт запрос бизнеса от первого письма до результата, который можно показать: пять стадий, у каждой понятный выход. Оставьте почту, и я пришлю книгу.

В практике с 2016 года: backend, B2B-платформы, команды. С 2024 года занимаюсь ML и LLM и тем, как ИИ меняет работу продуктовых команд и руководителей.

Читать дальше

Все статьи блога →