AI 데이터, 성능과 안정성을 반복하는 핵심

AI 모델을 구축하고 훈련시키기 위해 데이터는 AI 모델이 패턴 학습을 하고 예측을 실천하는 데 있어서 중요하며 이를 통해 모델이 다양한 상황에 대응하고 더 높은 정확도를 만듭니다. 따라서 AI 모델의 성능과 유연성을 발휘할 수 있고 확실한 데이터를 확보하는 것이 매우 중요합니다.

데이터라벨링의 필요성

이를 나타내는 라벨링 작업이 필요합니다. 라벨링은 데이터에 적합한 출력 또는 태그를 지정하는 과정입니다. 예를 들어 실습을 위한 AI 모델을 훈련하기 위해 시위의 길이, 높이, 크기 등을 정밀 라벨링하고 이렇게 작업된 라벨링으로 AI 모델이 표준을 측정할 수 있도록 도와줍니다. 하지만 단순히 라벨 작업만으로는 완성되지 않습니다. 데이터셋에는 더 많은 학습 데이터와 다양한 사례가 포함되어 있는 검수 단계에서도 표준 검수와 라벨러와의 소통은 AI 모델의 품질 개선에 중요한 역할을 합니다. 따라서 AI 모델의 성능과 안정성을 향상시키고 많은 양을 충분히 데이터화하고 라벨링 작업과 공정을 완성해야 합니다. 최종적으로 레이블링이 완료된 데이터를 이용하여 AI 모델을 훈련시키는 명령 모델은 데이터의 패턴을 입력하고 그것을 기반으로 새로운 데이터에 대한 예측을 실행할 수 있습니다.

라벨링과 검수

AI 모델의 성능은 학습 데이터의 양과 질에 따라 달라 집니다. 데이터셋에 다양한 사례와 데이터가 포함되어 있을수록 모델은 다양한 상황에 대응할 수 있어 더욱 실질적인 예측을 실행할 수 있습니다. 반면 데이터가 부족하거나 질이 낮을 경우 모델의 성능이 충족될 수 없습니다. 또한 라벨링 작업의 검수 단계에서도 검수와 함께 작업자와의 커뮤니케이션이 매우 중요합니다. 이를 통해 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 라벨링 작업에서 교정을 방지하기 위해 검수 단계에서 작업자와의 의사소통과 검수 과정을 교정해야 합니다. 최근에는 AI 데이터 학습의 품질을 높이기 위해 다양한 도구와 기술이 개발되고 있습니다. 예를 들어 썸네일을 이용하면 라벨링 작업에서 생성된 썸네일과 라벨링 정보를 한곳에서 만나서 볼 수 있습니다. 이를 통해 많은 데이터를 한 번에 제한하여 확인할 수 있어 레이블을 지정하고 작업을 진행하는 것이 가능합니다.

썸네일 멀티 기능

썸네일의 멀티 기능을 이용하면 클래스 속성 상태의 프린터를 다중 선택으로 등록할 수 있어 작업을 빠르게 진행하고 만들 수 있습니다. 멀티 기능으로 검색 기능이 보다 강화된 라벨링 작업이 늘어나는 데 큰 도움을 주고 있습니다. 이제 작업자는 클래스 및 속성 조건을 최대 5개의 속성 선택으로 분류할 수 있습니다. 멀티기능은 태그 필터와 개별 폴더에서 작업 단계에 적용되어 썸네일을 사용하여 검수 작업의 속도와 범위를 더욱 빠르게 개선할 수 있습니다. 이렇게 개선된 다중 결합 기능은 사용자가 지속성을 빠르게 유지하여 수정하거나 작업자에게 수정을 가할 때 썸네일 링크 생성 기능을 활용하여 국제 통신을 할 수 있도록 도와줍니다.