Neotask su Neotask automatizza la tua pipeline di data labeling su Label Studio - gestendo progetti, importando task, creando predizioni e mantenendo operativa la tua operazione di annotazione senza gestione manuale.
Le pipeline di labeling si scalano senza gestione manuale dei progetti - il tuo agente crea progetti, configura le interfacce di labeling e importa task in blocco automaticamente
Le pre-annotazioni accelerano la revisione umana - il tuo agente crea predizioni del modello direttamente in Label Studio così gli annotatori iniziano con le etichette generate dall'AI invece di partire da zero
La qualità dell'annotazione resta tracciabile - il tuo agente recupera i dati dei task e le annotazioni per i flussi di lavoro QA e l'integrazione nella pipeline di addestramento del modello
Cosa puoi fare
L'integrazione Label Studio offre a Neotask 10 azioni per la gestione dei progetti di annotazione tramite Neotask.
Ciclo di vita completo del progetto dalla creazione alla gestione della configurazione
Gestione task
Elenco task del progetto, dati del task, annotazioni del task, importa task
Gestisci i dati da etichettare e monitora l'avanzamento delle annotazioni
Predizioni
Crea predizione
Aggiungi pre-annotazioni del modello ai task per accelerare la revisione umana
Ogni azione viene eseguita in modo autonomo o richiede la tua approvazione - decidi tu.
Prova a chiedere
"Crea un nuovo progetto Label Studio per la classificazione di immagini con una tassonomia a 10 categorie"
"Importa questo batch di 500 immagini nel progetto 'Immagini Mediche' come task non etichettati"
"Recupera tutte le annotazioni dal progetto 'Analisi del Sentiment' ed esportale per l'addestramento del modello"
"Crea pre-annotazioni per questi task usando le predizioni del nostro modello attuale"
"Qual è la configurazione di labeling attuale del progetto 'Pipeline NER'?"
"Elenca tutti i task nel progetto 'Rilevamento Frodi' che non sono ancora stati annotati"
"Aggiorna la configurazione di labeling del progetto 'Classificazione Documenti' per aggiungere due nuove categorie"
Suggerimenti avanzati
Usa la creazione di predizioni per implementare l'apprendimento attivo: il tuo agente invia le predizioni del modello come pre-annotazioni e gli umani correggono solo quelle incerte.
Combina Label Studio con la tua pipeline di addestramento del modello in un gruppo di app così le annotazioni completate attivano automaticamente il re-training.
Pianifica importazioni batch di task: il tuo agente estrae i dati dal tuo bucket di storage e li importa nel progetto giusto con cadenza regolare.
I gate di approvazione sugli aggiornamenti della configurazione del progetto prevengono modifiche accidentali all'interfaccia di labeling durante l'annotazione.
Usa il recupero delle annotazioni dei task per monitorare l'accordo inter-annotatore e segnalare i task dove i revisori non concordano.
Multiple workspaces and capacity for larger teams.
Works Well With
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Pipefy - Connect Label Studio and Pipefy to automate your data labeling workflow. Track annotation progress, move cards through p...
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