728x90 반응형 분류 전체보기479 인공지능 학습 데이터 전문 자격증, AIDE 자격증 데이터 라벨링이란 특정 데이터를 인공지능이 학습할 수 있도록 데이터를 가공하는 기술을 말합니다. 예를 들어 이미지 속 나무가 소나무인지 은행나무인지 구별하는 것, 즉 라벨링 하는 것입니다. 인공지능이 학습하는 것은 인공지능 고도화의 초석 단계로 AI 인프라 구축에서 중요한 단계라고 할 수 있습니다. 데이터 라벨링을 하는 데 있어 크라우드웍스가 선두기업으로 큰 역할을 하고 있으며 크라우드 소싱 방식으로 인공지능 학습 데이터를 가공하며 2021년 8월부터 22년 2월까지 고용노동부 '국민 내일배움 카드'를 통해 5만 200명의 데이터 라벨링 교육과정 이수자를 배출했습니다. 현재는 데이터 라벨러의 전문성을 입증하는 한국 인공지능협회의 자격증을 획득하기 위한 교육과정이 새로 생겼습니다. 데이터 라벨링 확대에 따.. 2023. 4. 29. 데이터 고블린 "잔반 세그멘테이션" 프로젝트 데이터 고블린 "잔반세그멘테이션"프로젝터 소개 데이터 고블린 "잔반세그멘테이션"의 목적은 잔반을 분석하여 식수를 예측하고 잔반 발생을 획기적으로 줄이는데 목적을 두고 있는 프로젝트입니다. 세그멘테이션이란 객체의 외곽선을 따라 점을 찍어 그리는 작업이며 본 프로젝트는 썩인 잔반을 찾아내고 그릇에 남아 있는 잔반을 꼼꼼하게 세그 한 후에 객체별로 태깅하는 작업입니다. 세그멘테이션 작업 영상 작업이 열리기 전에 제공되는 노션에서 식단을 확인하고 각 메뉴에 제공되는 반찬을 확인합니다. 작업할 이미지에서 각 반찬을 확인하고 섞여 있는 잔반은 작업을 하지 않으며 각 메뉴에 맞게 세그 작업을 하고 제출하면 검수로 넘어갑니다. 데이터 고블린 "잔반세그멘테이션" 작업 방법 가장 먼저 작업할 사진을 확인하고 사진에 맞게 .. 2023. 4. 28. PC와 휴대폰으로 참여 가능한 데이터라벨링 플랫폼 레이블러 레이블러의 프로젝트는 크게 튜토리얼 작업자 선발과 본 프로젝트로 구분됩니다. 레이블러 작업 유형 튜토리얼이란? 작업자들의 작업 도구 숙지와 작업 방식 이해를 돕기 위한 학습용 프로젝트입니다. 별도의 크레딧은 제공되지 않으며 튜토리얼을 통과하신 작업자에 한해 향후에 열릴 작업자 선발 프로젝트의 참여 자격이 주어집니다. 튜토리얼에 관한 더 많은 정보는 튜토리얼 기본 정책 페이지에서 확인하실 수 있습니다. 작업자 선발이란? 본격적인 프로젝트 진행에 앞서 작업자분의 가이드 숙지 여부와 작업 적합성을 확인하기 위한 절차입니다. 좋은 품질의 데이터를 구축하기 위해 필요한 과정으로 작업자 선발을 통과하면 본 프로젝트의 참여 자격이 주어집니다. 보통 작업자 선발은 본 프로젝트보다 작업 크레딧이 적은 점 참고해 주세요... 2023. 4. 28. '1위' 데이터 라벨링 플랫폼, 크라우드웍스, AIDE 자격증 4차 산업혁명이 가져온 새로운 시대 언제 어디서나 누구나 디지털 노마드의 삶을 살아갈 수 있는 방법 바로 크라우드웍스에 있습니다. 크라우드웍스는 AI 학습 데이터 플랫폼으로 자투리 시간을 이용해 돈 버는 일을 구현했습니다. 디지털 네트워크 인공지능 기술의 발전과 함께 맞이한 세상, 갑자기 시작된 디지털 대전 안에서도 우리는 집에 머물지만 세상과 소통할 수 있게 되었으며 사물 인터넷으로 이전과는 다른 삶을 꿈꿉니다. 정해진 곳에 정해진 시간에 출퇴근하는 것보다 집, 카페, 공공장소 등 온라인을 통해 언제 어디서나 누구와도 연결되는 세상을 따라갑니다. 크라우드웍스 소개자율주행 자동차로 여행을 가기도 하고, 사물 인터넷으로 보다 편리해지는 머지않은 미래에 우리 일상을 만들기 위해 지금 크라우드웍스는 데이터 라.. 2023. 4. 27. 단가는 낮지만 다양한 종류의 라벨링을 제공하는 플랫폼 - 에이모(구 라벨러스) 에이모 소개 인공지능은 우리가 일하고 소통하고 살아가는 방식을 혁신적으로 바꾸고 있습니다. 우리가 사용하는 인공지능 모델은 정확한 학습 데이터의 양이 많을수록 좋은 결과를 얻을 수 있습니다. 하지만 대량의 학습 데이터를 레이블링하고 검수하는 일은 쉽지 않습니다. 에이모는 쉽고 빠르게 인공지능 학습 데이터의 가치를 더합니다. 순도 높은 인공지능 학습 데이터를 빠르고 정확하게 확보할 수 있도록 도와줍니다. 자율주행 차량에 부착된 카메라와 라이다, 레이더 센서를 통해 수집된 데이터를 센서 퓨전 방식으로 어노테이션 할 수 있습니다. 다양한 분야의 학습 데이터 어노테이션을 위한 도구와 효율적인 작업 솔루션을 제공합니다. 에이모 연혁 에이모는 머신러닝을 위한 학습 데이터 가공 전문 기업입니다. 네이버나 카카오 구글.. 2023. 4. 27. 데이터라벨링 3월까지 참여한 프로젝트 정리 1. 애니웨어 자율주행 학습데이터 구축사업 테스트 통과 후에 슬랙으로 초대되었다. 검수도 처음 제출한 작업분으로 딱 한 번만 해줬고 배당받은 사진에는 데이터로 쓸 수 없는 사진들이 많아 라벨링 이외의 부수적인 작업도 해야 했다. 여기서 가이드를 이야기하자면 사람에 따라 해석을 다르게 할 수 있는 부분이 정리되지 않아서 슬랙으로 문의가 제법 올라왔고 이때마다 확인하며 작업을 진행했다. 12일 정도 작업을 하니 프젝 종료라는 안내를 받았고 일찍 끝나서 좀 아쉬웠다. 근데 다음날 담당자가 200장 정도 작업을 해줄 수 있냐는 연락이 와서 당일 200을 작업하고 제출했다. 2. 고블린 잔반 세그멘테이션 고블린은 서브 작업의 개념으로 작업을 진행했다. 일정이라 던 지 운영이 작업자에게 편하지도 않았고 다른 작업에.. 2023. 4. 26. 데이터라벨링 종류/ 가공, 수집으로 세분화 데이터라벨링은 크게 두 가지 종류로 나눕니다. AI 교육에 사용될 자료를 수집하는 것과 이 수집된 자료를 가공하는 것이죠. 데이트 수집 먼저 수집을 다시 세분화하면 위와 같습니다. 수집은 사진이나 동영상을 찍는 촬영이 있고, 음성이나 필요한 소리를 녹음하는 작업도 있으며, 특정 상황에 맞게 문장을 발화하는 글쓰기, 프로젝트와 연관된 설문 등이 있습니다. 데이트 가공 데이터 가공은 가장 쉽고 간단한 바운딩부터, 세그멘테이션, 키포인트, 폴리곤 등으로 세분화 할수 있습니다. 1. 바운딩 가이드에 맞게 사각형 박스를 만드는 가장 흔하고 간단한 작업입니다. 현재 여러 플랫폼에서 체험을 할 수 있으며 체험을 하시고자 하시면 아래 '라벨온 바로가기'를 클릭하시고 회원가입 하시면 됩니다. 회원가입 후 상단 메뉴에서 .. 2023. 4. 25. 2023년 "인공지능 데이터 구축 사업" 동향과 변화 정부의 "인공지능 데이터 구축 사업"이 5개년을 목표로 출발하여 23년에 3년 차가 되었습니다. 며칠 전에 발표한 확정안을 토대로 예산의 규모와 과제의 규모 등을 알아보겠습니다. 1. 사업규모 및 운영 부문 정부 지원 예산 및 과제 규모가 대폭 축소되었습니다. 22년도에 비해 예산과 데이터의 종류와 개수 모두 절반이상 줄었으며 이 마저도 수정을 거듭하며 결국 2천억대 초반까지 감축했습니다. 연도별 데이터 규모를 보면 21년에 190종, 22년에는 310종으로 가장 많은 데이터를 수집하였고 23년은 작년의 절반 수준입니다. 22년에는 1,2,3차로 나누어 진행할 만큼 대규모 사업이 많았고 23년에는 규모가 줄어든 걸 반영해서 단 1회로 진행합니다. 일정의 변화 사업 초반 일정의 지연으로 전체 일정이 변화가.. 2023. 4. 16. 데이터 라벨링이란? 데이터 라벨링이란 무엇입니까? 데이터 라벨링은 기계 학습 알고리즘에 데이터를 더 유용하고 유익하게 만들기 위해 이미지, 텍스트 또는 오디오와 같은 데이터 세트에 하나 이상의 설명 태그 또는 라벨을 수동, 자동으로 할당하는 프로세스입니다. 이러한 태그 또는 레이블은 데이터를 분류 또는 범주화하고, 패턴 또는 경향을 식별하거나, 추가 컨텍스트 또는 의미를 제공하는 데 사용될 수 있습니다. 데이터 레이블 지정은 기계 학습 알고리즘이 정확하고 관련성 있는 데이터와 함께 작동하는지 확인하는 데 도움이 되므로 기계 학습 파이프라인에서 중요한 단계입니다. 적절한 레이블 지정이 없으면 머신 러닝 모델이 데이터의 패턴을 정확하게 인식하거나 분류하지 못하여 부정확한 예측이나 결정을 내릴 수 있습니다. 데이터 라벨링은 사람.. 2023. 4. 16. 이전 1 ··· 45 46 47 48 다음 728x90 반응형
