Label Studio

AI & ML

대화를 통해 데이터 라벨링 프로젝트와 어노테이션을 관리하세요 — Neotask은 OpenClaw을 사용하여 Label Studio 어노테이션 인프라를 운영합니다.

할 수 있는 것

라벨링 프로젝트 생성 및 구성

Neotask에 특정 작업 유형 — 이미지 분류, NER, 바운딩 박스, 감성 분석, 또는 커스텀 — 으로 Label Studio 프로젝트를 만들고 라벨링 인터페이스를 구성하도록 지시하세요. 라벨 스키마를 평이한 한국어로 제공하면 Neotask이 올바른 Label Studio XML 구성으로 변환합니다.

어노테이션을 위한 데이터 가져오기

Neotask에 URL 목록, S3 경로, JSON 페이로드에서 Label Studio 프로젝트로 작업을 가져오도록 요청하세요. 가져오기 API 호출을 처리하고 생성된 작업 수를 반환합니다.

어노테이션 진행 상황 추적

Neotask에 모든 프로젝트의 어노테이션 진행 상황을 요청하세요: 총 작업 수, 어노테이션 완료 수, 검토 중인 수, 건너뛴 수.

라벨링된 데이터 내보내기

Neotask에 원하는 형식 — JSON, CSV, COCO, YOLO, Pascal VOC — 으로 프로젝트에서 어노테이션을 내보내도록 요청하세요. 데이터 또는 다운로드 링크를 받을 수 있습니다.

예측 및 사전 어노테이션 관리

모델 예측을 사전 어노테이션으로 Label Studio 프로젝트에 가져와 사람 검토 속도를 높이세요. Neotask에 예측을 업로드하고 어노테이션으로 변환하거나 제안으로 남기도록 요청하세요.

어노테이터 할당 및 관리

Neotask에 특정 작업에 어노테이터를 할당하거나, 어노테이션 대기열을 설정하거나, 가장 많은 대기 작업을 가진 어노테이터를 확인하도록 요청하세요.

이렇게 물어보세요

  • "긍정, 부정, 중립 세 가지 라벨로 감성 분류를 위한 새 Label Studio 프로젝트를 만들어줘"
  • "이 S3 URL에서 프로젝트 42로 텍스트 작업 500개를 가져와줘"
  • "프로젝트 customer-feedback-q3의 어노테이션 진행 상황이 어떻게 돼?"
  • "프로젝트 15에서 모든 어노테이션을 COCO 형식으로 내보내줘"
  • "이 모델 예측을 프로젝트 42에 사전 어노테이션으로 업로드해줘"
  • "프로젝트 invoice-ner에서 미완료 작업이 가장 많은 사람은 누구야?"
  • "모든 프로젝트와 현재 상태를 나열해줘"
  • "프로젝트 22에서 건너뛴 작업을 모두 삭제해서 어노테이터가 다시 시도할 수 있게 해줘"

    • 프로 팁

  • 사전 어노테이션을 사용해 라벨링 속도를 높이세요 — 사람이 검토하기 전에 모델의 예측을 사전 어노테이션으로 가져오세요; 어노테이터가 처음부터 라벨링하는 대신 확인하거나 수정하므로, 성숙한 모델의 경우 어노테이션 시간이 50-70% 단축됩니다.
  • 조기에 자주 내보내세요 — 프로젝트가 100% 완료될 때까지 기다리지 마세요; Neotask에 라벨링이 병행되는 동안 초기 모델 학습을 위한 부분 데이터셋을 내보내도록 요청하세요.
  • 일관된 라벨 스키마가 중요합니다 — 데이터를 가져오기 전에 라벨 스키마를 신중하게 정의하세요; 프로젝트 중간에 라벨을 변경하면 재어노테이션이 필요합니다.
  • 상태별로 작업을 필터링하세요 — 품질을 검토할 때 Neotask에 의견 불일치가 있거나 어노테이션 신뢰도가 낮은 작업을 먼저 나열하도록 요청하세요; 불확실성을 조기에 해결하면 전체 데이터셋 품질이 향상됩니다.
  • 어노테이터별 API 토큰 — 각 Label Studio 사용자는 고유한 API 토큰을 가지고 있습니다; 감사 추적을 위해 개별 어노테이터가 공유 계정이 아닌 자신의 자격 증명을 사용하도록 하세요.

    • Works Well With