یکی از بزرگ‌ترین چالش‌ها در توسعه سیستم‌های یادگیری ماشین، دستیابی به داده‌های ساختاریافته و دارای برچسب (Labeled Data) است. مدل‌های هوش مصنوعی برای یادگیری نیاز به ورودی‌های دقیق دارند، اما داده‌ها اغلب به‌صورت خام (Raw Data) جمع‌آوری می‌شوند. اینجاست که ابزارهایی مانند  Label Studio وارد میدان می‌شوند.

Label Studio یک ابزار متن‌باز (Open Source) برای برچسب‌گذاری داده‌هاست که قابلیت کار با انواع داده مانند تصویر، متن، صوت، و ویدئو را دارد. این ابزار در پروژه‌های بینایی ماشین (Computer Vision)، پردازش زبان طبیعی (NLP)، تشخیص صوت و سایر زمینه‌های هوش مصنوعی کاربرد وسیعی دارد.

در این مقاله از کدیتی، به‌صورت تخصصی به بررسی ویژگی‌ها، نحوه نصب، مزایا، موارد استفاده و مقایسه Label Studio  با ابزارهای مشابه می‌پردازیم.

Label Studio چیست؟ معرفی کامل ابزار برچسب‌ گذاری متن‌ باز

Label Studio یک پلتفرم انعطاف‌پذیر و قابل توسعه برای انجام انواع مختلف برچسب‌گذاری داده‌هاست که توسط شرکت Heartex توسعه داده شده است. این ابزار از رابط کاربری تحت وب بهره می‌برد و می‌توان آن را بر روی سیستم‌عامل‌های مختلف نصب کرد. ویژگی برجسته آن، امکان سفارشی‌سازی پروژه‌ها، رابط‌ها و ادغام با پایگاه‌داده‌ها و APIهای خارجی است.

فرمت‌های پشتیبانی‌شده:

  • متن (Text)
  • تصویر (Image)
  • ویدئو (Video)
  • صوت (Audio)
  • HTML و JSON

مزایای اصلی استفاده از Label Studio در پروژه‌های AI

برخلاف برخی ابزارهای تجاری،  Label Studio امکانات حرفه‌ای را به‌صورت رایگان ارائه می‌دهد. در ادامه، برخی از مزایای کلیدی آن را مرور می‌کنیم:

1. منبع‌ باز و رایگان بودن

کدهای Label Studio در GitHub منتشر شده‌اند و جامعه توسعه‌دهندگان فعالی پشت آن قرار دارد.

2. قابلیت سفارشی‌سازی کامل

می‌توانید فرم‌های برچسب‌گذاری، لی‌اوت صفحات و حتی جریان کاری (Workflow) را کاملاً بر اساس نیاز خود تنظیم کنید.

3. پشتیبانی از کار تیمی

کاربران مختلف می‌توانند به‌صورت گروهی روی یک پروژه کار کنند. همچنین قابلیت بررسی و بازبینی توسط افراد دیگر نیز وجود دارد.

4. خروجی‌ های منعطف

می‌توانید خروجی داده‌های برچسب‌گذاری‌شده را در فرمت‌های متنوع مانند JSON، CSV یا مستقیماً به پایگاه‌داده‌ها ارسال کنید.

5. ادغام با یادگیری فعال (Active Learning)

Label Studio قابلیت اتصال به مدل‌های یادگیری ماشین را دارد تا بتوانید در حین برچسب‌گذاری، مدل را آموزش دهید.

نصب و راه‌ اندازی Label Studio: راهنمای گام‌به‌گام

نصب این ابزار بسیار ساده است و تنها نیاز به Python دارد. مراحل نصب به شرح زیر است:

.1 نصب از طریق pip:

pip install label-studio

.2 اجرای ابزار:

label-studio start

پس از اجرای دستور بالا، رابط گرافیکی تحت وب روی آدرس  http://localhost:8080 در دسترس خواهد بود.

.3 ساخت پروژه:

در محیط گرافیکی می‌توانید پروژه‌ای جدید تعریف کرده و نوع داده، فایل‌ها و تنظیمات برچسب‌ها را مشخص کنید.

موارد کاربرد Label Studio در حوزه هوش مصنوعی

Label Studio  در بسیاری از پروژه‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شود. در ادامه به چند نمونه از کاربردهای کلیدی آن اشاره می‌کنیم:

1. برچسب‌گذاری تصویر در بینایی ماشین

برای تشخیص اشیاء (Object Detection)، طبقه‌بندی تصویر، تشخیص چهره و غیره.

2. تحلیل متن در NLP

برای تشخیص احساس (Sentiment Analysis)، دسته‌بندی متن، استخراج موجودیت‌های نام‌دار (NER) و غیره.

3. تحلیل صوت و ویدئو

برای برچسب‌گذاری فایل‌های صوتی جهت تشخیص گفتار، لهجه، احساس و نیز تشخیص کنش در ویدئوها.

4. پروژه‌ های پزشکی

برای برچسب‌گذاری تصاویر پزشکی مانند MRI و CT Scan جهت آموزش مدل‌های تشخیص بیماری.

 

مقایسه Label Studio با سایر ابزارهای برچسب‌گذاری داده

ابزار
نوع لایسنس

 
پشتیبانی از انواع داده

 
یادگیری فعال

 
قیمت
Label Studio

 
متن‌باز تصویر، متن، صوت، ویدئو دارد رایگان
Prodigy تجاری
متن، تصویر

 
دارد پولی
Supervisely Freemium
تصویر و ویدئو

 
ندارد
محدود رایگان

 
Doccano متن‌باز
فقط متن

 
ندارد رایگان

 

نتیجه: Label Studio یکی از جامع‌ترین و قابل‌اعتمادترین ابزارهای متن‌باز حال حاضر است که با پشتیبانی از انواع داده و ویژگی‌های قدرتمند، برتری محسوسی نسبت به ابزارهای مشابه دارد.

اتصال Label Studio به مدل‌های یادگیری ماشین

یکی از ویژگی‌های حرفه‌ای Label Studio، امکان ادغام با مدل‌های ML از طریق API و Webhook است. این قابلیت به شما اجازه می‌دهد:

  • مدل فعلی‌تان پیش‌بینی اولیه دهد.
  • کاربر برچسب را تأیید یا تصحیح کند.
  • نتیجه به مدل بازگردانده شود.
  • مدل به صورت Active Learning بهبود یابد.

مثلاً در پروژه‌ای برای تشخیص احساس در متن، ابتدا مدل BERT یک برچسب احساس ارائه می‌دهد و انسان آن را بررسی می‌کند. این بازخورد باعث بهبود تدریجی مدل می‌شود.

افزونه‌ها و اکوسیستم Label Studio

Label Studio  دارای اکوسیستم غنی‌ای است:

  •  :Label Studio ML Backend: برای اتصال به مدل‌های سفارشی.
  • Label Studio Frontend SDK  :برای ساخت UI سفارشی.
  •  :Label Studio Annotation Templates: برای قالب‌های آماده برچسب‌گذاری.

همچنین می‌توانید از GitHub پلاگین‌ها و پروژه‌های جانبی را دریافت کرده یا توسعه دهید.

جمع‌ بندی

اگر در حال کار روی پروژه‌ای هستید که نیاز به داده‌های برچسب ‌خورده دارد، به‌خصوص در حوزه‌های بینایی ماشین، NLP یا تحلیل صوت، Label Studio یکی از بهترین گزینه‌های متن‌باز در بازار است.
رایگان بودن، پشتیبانی از انواع فرمت، قابلیت توسعه و ادغام با مدل‌های یادگیری ماشین از جمله دلایلی است که این ابزار را برای تیم‌های استارتاپی تا پروژه‌های سازمانی مناسب می‌سازد.

در دنیایی که کیفیت داده ورودی، عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی را تعیین می‌کند، استفاده از ابزارهایی مانند Label Studio می‌تواند مزیت رقابتی بزرگی برای شما فراهم کند.