बातचीत से डेटा लेबलिंग प्रोजेक्ट और एनोटेशन प्रबंधित करें - Neotask Neotask का उपयोग करके आपके Label Studio इंस्टेंस को संचालित करता है।
लेबलिंग प्रोजेक्ट बनाएं, कॉन्फ़िगर करें, और प्रबंधित करें
एनोटेशन कार्य असाइन करें, समीक्षा करें, और गुणवत्ता ट्रैक करें
डेटा आयात करें, लेबल किए गए डेटा निर्यात करें, और ML पाइपलाइन से जोड़ें
आप क्या कर सकते हैं
लेबलिंग प्रोजेक्ट बनाएं और कॉन्फ़िगर करें
Neotask को एक विशिष्ट कार्य प्रकार के साथ Label Studio प्रोजेक्ट बनाने को कहें - इमेज क्लासिफिकेशन, NER, बाउंडिंग बॉक्स, सेंटिमेंट, या कस्टम। Neotask XML लेबलिंग कॉन्फ़िगरेशन बनाता है, प्रोजेक्ट सेट करता है, और निर्देश जोड़ता है - सब कुछ बिना Label Studio UI को छुए।
डेटा आयात और प्रबंधन
JSON, CSV या क्लाउड स्टोरेज (S3, GCS, Azure Blob) से कार्य आयात करें। Neotask कार्य स्रोत URL, प्री-एनोटेशन और मेटाडेटा मैपिंग संभालता है ताकि डेटा सही प्रोजेक्ट में सही प्रारूप में आए।
एनोटेशन कार्यप्रवाह
एनोटेटर्स को असाइन करें, एनोटेशन सबमिशन की समीक्षा करें, एनोटेशन स्वीकार या अस्वीकार करें, और एनोटेटर्स में सहमति मेट्रिक्स ट्रैक करें। Neotask लेबलिंग गुणवत्ता को स्वचालित जांच और अलर्ट के साथ प्रबंधित करता है।
निर्यात और ML एकीकरण
एनोटेट किया गया डेटा COCO, VOC, YOLO, या कस्टम JSON प्रारूप में निर्यात करें। ML बैकएंड कनेक्ट करें ताकि प्री-एनोटेशन और एक्टिव लर्निंग के लिए मॉडल भविष्यवाणियां Label Studio में वापस आएं।
प्रोजेक्ट विश्लेषण और रिपोर्टिंग
लेबलिंग प्रगति, एनोटेटर उत्पादकता, सहमति स्कोर, और शेष कार्य गणना ट्रैक करें। Neotask प्रोजेक्ट डैशबोर्ड को ब्राउज़ करने के बजाय कार्रवाई योग्य सारांश देता है।
पूछकर देखें
"6 भावना श्रेणियों के साथ एक सेंटिमेंट विश्लेषण Label Studio प्रोजेक्ट बनाओ"
"S3 बकेट s3://my-data/images/ से इस इमेज क्लासिफिकेशन प्रोजेक्ट में कार्य आयात करो"
"मेरे NER प्रोजेक्ट में लेबलिंग प्रगति कैसी है - कितने कार्य पूरे हुए?"
"सभी पूर्ण एनोटेशन COCO प्रारूप में निर्यात करो"
"प्रोजेक्ट 'Product Reviews' में एनोटेटर सहमति स्कोर दिखाओ"
"इन 3 एनोटेटर्स को ऑब्जेक्ट डिटेक्शन प्रोजेक्ट में असाइन करो"
"लेबलिंग गति बढ़ाने के लिए मेरे कस्टम ML मॉडल को प्री-एनोटेशन बैकएंड के रूप में कनेक्ट करो"
"सबसे कम सहमति स्कोर वाले 20 कार्य खोजो जिन्हें समीक्षा की आवश्यकता है"
प्रो टिप्स
ML प्री-एनोटेशन लेबलिंग गति को 3-5 गुना बढ़ा सकता है - पहले एक छोटे बैच को मैन्युअल रूप से एनोटेट करें, मॉडल ट्रेन करें, फिर शेष कार्यों को प्री-एनोटेट करें।
सहमति स्कोर को नियमित रूप से ट्रैक करें - कम सहमति अक्सर अस्पष्ट लेबलिंग दिशानिर्देशों का संकेत देती है, न कि एनोटेटर गुणवत्ता समस्याओं का।
क्लाउड स्टोरेज एकीकरण का उपयोग करें ताकि Label Studio सीधे S3 या GCS से पढ़े - यह कार्य में डेटा डुप्लिकेट करने से बचाता है।
बड़े प्रोजेक्ट के लिए लेबलिंग को बैच में विभाजित करें - Neotask से प्रति सप्ताह प्रगति का सारांश दिखाने को कहें ताकि डेडलाइन को ट्रैक कर सकें।
निर्यात प्रारूप को अपने ट्रेनिंग पाइपलाइन से मैच करें - गलत प्रारूप में निर्यात करने से एक अतिरिक्त रूपांतरण चरण जुड़ता है जो त्रुटियां ला सकता है।
Multiple workspaces and capacity for larger teams.
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