1. Cài đặt Label Studio: Bạn có thể cài đặt Label Studio trên máy cục bộ hoặc trên máy chủ.
2. Xác định nhiệm vụ của bạn: Bạn cần xác định nhiệm vụ mà bạn muốn chú thích trong Label Studio. Ví dụ: bạn có thể muốn chú thích hình ảnh để xác định đối tượng hoặc chú thích văn bản để trích xuất thông tin.
3. Tạo dự án của bạn: Khi bạn đã xác định nhiệm vụ của mình, bạn có thể tạo dự án trong Label Studio. Bạn sẽ cần chỉ định định dạng dữ liệu đầu vào, định dạng dữ liệu đầu ra và bất kỳ hướng dẫn nào cho người chú thích.
4. Tải dữ liệu của bạn lên: Bạn có thể tải dữ liệu của mình lên Label Studio bằng cách tải tệp lên hoặc bằng cách kết nối với cơ sở dữ liệu. Bạn cũng có thể sử dụng API của Label Studio để tải dữ liệu lên theo chương trình.
5. Chú thích dữ liệu của bạn: Bạn có thể chú thích dữ liệu của mình trong Label Studio bằng nhiều giao diện chú thích, chẳng hạn như gắn nhãn hình ảnh hoặc phân loại văn bản. Bạn có thể tùy chỉnh giao diện chú thích để phù hợp với nhiệm vụ của mình.
6. Xuất dữ liệu của bạn: Khi bạn đã chú thích dữ liệu của mình, bạn có thể xuất dữ liệu đó ở định dạng có thể sử dụng cho machine learning. Label Studio hỗ trợ nhiều định dạng đầu ra, chẳng hạn như JSON hoặc CSV.
7. Train model: Bạn có thể sử dụng dữ liệu được chú thích của mình để train machine learning model bằng nhiều framework máy học khác nhau, chẳng hạn như TensorFlow hoặc PyTorch.
8. Đánh giá model của bạn: Khi bạn đã train model của mình, bạn có thể đánh giá hiệu suất của nó bằng cách sử dụng bộ dữ liệu đánh giá riêng. Bạn có thể sử dụng các chỉ số như độ chính xác, khả năng thu hồi và điểm F1 để đánh giá model của mình.
Nhìn chung, thiết lập máy học với Label Studio bao gồm việc xác định nhiệm vụ của bạn, tạo dự án, tải dữ liệu lên, chú thích dữ liệu, xuất dữ liệu, train model và đánh giá model của bạn. Với Label Studio, bạn có thể tạo bộ dữ liệu được gắn nhãn chất lượng cao để máy học nhanh chóng và hiệu quả.
1. Cài đặt Label Studio: Bạn có thể cài đặt Label Studio trên máy cục bộ hoặc trên máy chủ.
2. Xác định nhiệm vụ của bạn: Bạn cần xác định nhiệm vụ mà bạn muốn chú thích trong Label Studio. Ví dụ: bạn có thể muốn chú thích hình ảnh để xác định đối tượng hoặc chú thích văn bản để trích xuất thông tin.
3. Tạo dự án của bạn: Khi bạn đã xác định nhiệm vụ của mình, bạn có thể tạo dự án trong Label Studio. Bạn sẽ cần chỉ định định dạng dữ liệu đầu vào, định dạng dữ liệu đầu ra và bất kỳ hướng dẫn nào cho người chú thích.
4. Tải dữ liệu của bạn lên: Bạn có thể tải dữ liệu của mình lên Label Studio bằng cách tải tệp lên hoặc bằng cách kết nối với cơ sở dữ liệu. Bạn cũng có thể sử dụng API của Label Studio để tải dữ liệu lên theo chương trình.
5. Chú thích dữ liệu của bạn: Bạn có thể chú thích dữ liệu của mình trong Label Studio bằng nhiều giao diện chú thích, chẳng hạn như gắn nhãn hình ảnh hoặc phân loại văn bản. Bạn có thể tùy chỉnh giao diện chú thích để phù hợp với nhiệm vụ của mình.
6. Xuất dữ liệu của bạn: Khi bạn đã chú thích dữ liệu của mình, bạn có thể xuất dữ liệu đó ở định dạng có thể sử dụng cho machine learning. Label Studio hỗ trợ nhiều định dạng đầu ra, chẳng hạn như JSON hoặc CSV.
7. Train model: Bạn có thể sử dụng dữ liệu được chú thích của mình để train machine learning model bằng nhiều framework máy học khác nhau, chẳng hạn như TensorFlow hoặc PyTorch.
8. Đánh giá model của bạn: Khi bạn đã train model của mình, bạn có thể đánh giá hiệu suất của nó bằng cách sử dụng bộ dữ liệu đánh giá riêng. Bạn có thể sử dụng các chỉ số như độ chính xác, khả năng thu hồi và điểm F1 để đánh giá model của mình.
Nhìn chung, thiết lập máy học với Label Studio bao gồm việc xác định nhiệm vụ của bạn, tạo dự án, tải dữ liệu lên, chú thích dữ liệu, xuất dữ liệu, train model và đánh giá model của bạn. Với Label Studio, bạn có thể tạo bộ dữ liệu được gắn nhãn chất lượng cao để máy học nhanh chóng và hiệu quả.