Label Studio
Standartlaştırılmış çıktı formatına sahip çok tipli veri etiketleme aracı.
Özelleştirilebilir arayüz ve ML model entegrasyonuna sahip açık kaynaklı çok tipli veri etiketleme aracı.
Label Studio; ses, metin, görüntü, video ve zaman serileri için tasarlanmış açık kaynaklı bir veri etiketleme aracıdır. Basit bir arayüz ve model entegrasyonları ile ham verileri hazırlamanıza ve eğitim veri setlerini geliştirmenize olanak tanır, veri bilimciler ve ML mühendisleri için uygundur.
Nedir
Platform; hesaba bağlı etiketlemelerle çok kullanıcılı etiketleme, özel görsel arayüzler için yapılandırılabilir etiket formatları ve AWS S3 ile Google Cloud Storage gibi bulut depolama desteği sağlar. Ön etiketleme, aktif öğrenme ve çevrimiçi öğrenmeyi etkinleştirmek için bir SDK aracılığıyla makine öğrenimi modelleriyle entegre olur.
Kimler için
Çeşitli veri türlerini etiketlemesi ve tahminleri eğitim boru hatlarına entegre etmesi gereken veri bilimi ve makine öğrenimi ekipleri için uygundur. Sunucu yönetimi gerektirmeyen, kurulum yapmadan kullanılabilen barındırılan uygulamalar arayan sıradan kullanıcılar için uygun değildir.
Temel özellikler
Çok Tipli Veri Desteği
Tek bir arayüzde görüntü, ses, metin, HTML, zaman serisi ve video etiketleyin.
ML Model Entegrasyonu
Ön etiketleme, aktif öğrenme ve çevrimiçi öğrenme için makine öğrenimi modellerini bağlayın.
Bulut Depolama İçe Aktarımı
Veri setlerini doğrudan Amazon AWS S3 veya Google Cloud Storage'dan içe aktarın.
Yapılandırılabilir Arayüz Şablonları
Dahil edilen şablonları kullanın veya özel bir yapılandırma diliyle özel görsel arayüzler tanımlayın.
3 adımda hazır
Dürüst kararımız
Artıları
- Ses, video ve zaman serisi dahil olmak üzere birden fazla karmaşık veri türünü destekler
- Ön etiketleme ve aktif öğrenme için doğrudan makine öğrenimi modelleriyle entegre olur
- Rol bağlantılı hesaplarla çok kullanıcılı etiketleme sağlar
- Mevcut veri boru hatlarına sorunsuz bir şekilde entegre olmak için bir REST API sunar
Eksileri
- Üretim yığınları için PostgreSQL gibi veritabanı depolamanın yanı sıra yerel veya bulut sunucu örneğinin yönetilmesini gerektirir
- Makine öğrenimi arka uçlarının ilk yapılandırması özel SDK kurulumu gerektirir
- Windows üzerinde çalıştırmak, lxml gibi belirli wheel paketlerinin manuel olarak indirilmesini ve yüklenmesini gerektirir
Fiyatlar & lisans
Self-host edildiğinde Apache-2.0 lisansı altında ücretsizdir; ayrıca HumanSignal aracılığıyla ücretli Starter Cloud sürümleri sunulur.
Türkçe konuşanlar için işler
873 açık uzaktan yapay zeka eğitimi işi, 15 Kasım 2026 tarihinde güncellendi; çoğu saatlik $20–$170 ödüyor. Bunların 2 tanesi Türkçe konuşanlar için. Zekai ücretsiz listeler; başvuru işverenin platformunda yapılır.
Alternatifler
İncelenmiş bu AI araçları aynı işi anında yapar — puanlı dizinimizden.
Kullanın ya da biz kuralım
SSS
Hangi veri türlerini etiketleyebilirim?
Ses, metin, görüntü, video, HTML ve zaman serisi verilerini etiketleyebilirsiniz.
Kendi makine öğrenimi modelimi bağlayabilir miyim?
Evet, ön etiketleme ve aktif öğrenmeyi yönetmek için Label Studio Machine Learning SDK kullanarak modelinizi bağlayabilirsiniz.
Üretim verilerini nasıl saklarım?
Label Studio'yu üretime hazır bir PostgreSQL veritabanı ve S3 veya MinIO gibi bulut depolama entegrasyonlarıyla çalıştırmak için Docker Compose kullanabilirsiniz.
