Neotask Neotask पर आपकी Label Studio डेटा लेबलिंग पाइपलाइन स्वचालित करता है - प्रोजेक्ट प्रबंधित करना, कार्य आयात करना, और बातचीत के ज़रिए एनोटेशन वर्कफ़्लो चलाना।
लेबलिंग प्रोजेक्ट बातचीत के ज़रिए बनते और कॉन्फ़िगर होते हैं - आपका एजेंट बिना Label Studio इंटरफ़ेस को नेविगेट किए प्रोजेक्ट सेट करता है और कार्य आयात करता है
एनोटेशन प्रगति और गुणवत्ता की निगरानी एजेंटों द्वारा होती है जो मेट्रिक्स ट्रैक करते हैं और एनोटेशन विसंगतियों को फ़्लैग करते हैं
ML प्रशिक्षण डेटा पाइपलाइन तेज़ होती हैं - आपका एजेंट लेबल किए गए डेटा को एक्सपोर्ट करता है और मॉडल प्रशिक्षण वर्कफ़्लो में डालता है
आप क्या कर सकते हैं
Label Studio एकीकरण Neotask को Neotask के ज़रिए डेटा लेबलिंग और एनोटेशन प्रबंधन के लिए 10 एक्शन देता है।
list_projects - अपने Label Studio वर्कस्पेस में सभी लेबलिंग प्रोजेक्ट ब्राउज़ करें
create_project - विशिष्ट लेबलिंग कॉन्फ़िगरेशन और निर्देशों के साथ नए प्रोजेक्ट बनाएं
get_project - मेट्रिक्स और सेटिंग सहित विस्तृत प्रोजेक्ट जानकारी प्राप्त करें
import_tasks - लेबलिंग के लिए प्रोजेक्ट में डेटा आइटम आयात करें
get_tasks - फ़िल्टर और पेजिनेशन के साथ प्रोजेक्ट कार्य प्राप्त करें
create_annotation - किसी कार्य पर प्रोग्रामेटिक रूप से एनोटेशन जोड़ें
get_annotations - किसी कार्य के लिए मौजूदा एनोटेशन प्राप्त करें
export_annotations - लेबल किए गए डेटा को विभिन्न फ़ॉर्मेट में एक्सपोर्ट करें
get_predictions - कार्यों के लिए ML मॉडल प्री-एनोटेशन प्राप्त करें
create_predictions - ML मॉडल के प्रीडिक्शन प्री-लेबलिंग के रूप में अपलोड करें
हर एक्शन स्वायत्त रूप से चलता है या आपकी मंज़ूरी की ज़रूरत होती है - आप तय करें।
पूछकर देखें
"NER एनोटेशन के लिए 'ग्राहक फ़ीडबैक वर्गीकरण' नाम का एक नया Label Studio प्रोजेक्ट बनाओ"
"इस CSV फ़ाइल से 500 टेक्स्ट सैंपल लेबलिंग प्रोजेक्ट में आयात करो"
"कितने कार्यों का एनोटेशन पूरा हो चुका है बनाम लंबित है?"
"अपने प्रशिक्षण पाइपलाइन के लिए सभी पूर्ण एनोटेशन COCO फ़ॉर्मेट में एक्सपोर्ट करो"
"प्री-लेबलिंग के लिए ML प्रीडिक्शन अपलोड करो ताकि एनोटेटर्स तेज़ी से काम कर सकें"
प्रो टिप्स
Label Studio को अपने ML प्रशिक्षण इंफ्रास्ट्रक्चर के साथ ऐप ग्रुप में जोड़ें ताकि लेबल किया गया डेटा सीधे मॉडल प्रशिक्षण में बहे
ML प्रीडिक्शन को प्री-लेबल के रूप में उपयोग करें ताकि मानव एनोटेटर्स शून्य से शुरू करने के बजाय सत्यापित और सही करें - एनोटेशन गति नाटकीय रूप से बढ़ती है
प्रोजेक्ट बनाने पर मंज़ूरी गेट सुनिश्चित करते हैं कि लेबलिंग कॉन्फ़िगरेशन की समीक्षा कार्य शुरू होने से पहले हो
मल्टी-एजेंट टीमें बड़े पैमाने के लेबलिंग ऑपरेशन प्रबंधित कर सकती हैं: एक एजेंट कार्य आयात करता है, दूसरा प्रगति की निगरानी करता है, तीसरा पूर्ण डेटा एक्सपोर्ट करता है
Multiple workspaces and capacity for larger teams.
Works Well With
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