label-studio

Label Studio es una herramienta de etiquetado de datos de código abierto que admite múltiples tipos de datos, incluyendo audio, texto, imágenes, videos y series temporales. Proporciona una interfaz sencilla y directa para el etiquetado y puede exportar datos a varios formatos de modelos. La herramienta es útil para preparar datos crudos o mejorar datos de entrenamiento existentes para construir modelos de aprendizaje automático más precisos. Las características clave incluyen etiquetado multiusuario con registro e inicio de sesión, soporte para múltiples proyectos en una sola instancia, formatos de etiquetas configurables e integración con modelos de aprendizaje automático para preetiquetado, aprendizaje en línea y aprendizaje activo. Permite importar datos desde archivos o almacenamiento en la nube (Amazon S3, Google Cloud Storage, JSON, CSV, TSV, RAR, ZIP). Label Studio se puede instalar localmente mediante Docker, pip, poetry o Anaconda, y se puede desplegar en instancias en la nube como Heroku, Azure o Google Cloud Platform. Incluye una API REST para integrarse en pipelines de datos y ofrece una variedad de plantillas para tareas comunes de etiquetado. El ecosistema incluye una biblioteca de frontend construida con React y mobx-state-tree, una biblioteca de Data Manager para exploración de datos y convertidores para codificar etiquetas en formatos compatibles con bibliotecas populares de aprendizaje automático. El software está licenciado bajo Apache 2.0.