728x90 반응형 데이터라벨링이란2 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 단계에서.. 2023. 7. 27. 데이터라벨링과 전반적인 프로세스 정리 데이터 라벨링과 라벨링 사업에 대한 전반적인 이해를 도울 수 있도록 대략적인 프로세스에 대해 알려드립니다. ‘데이터 라벨링’이 무엇인지 궁금한 분들께도 도움이 될 수 있도록 친절한 설명을 담았습니다. 그럼 시작해 보겠습니다. 데이터 라벨링, 대충 알고는 있지만 정확히 알려주세요. 데이터 라벨링에 대해 간단히 짚고 넘어가 볼게요. 데이터 라벨링이란, 비정형데이터(이미지, 비디오, 오디오, 텍스트 등)를 인공지능이 학습할 수 있는 형태로 가공하는 작업입니다. 인공지능이 공부할 수 있는 연습문제와 정답지 세트를 만들어 주는 것이라고 생각하면 쉽습니다. 예를 들어, 이미지 내 오브젝트에 꼭 맞게 박스를 그리거나 누끼를 따듯이 점을 연결한 뒤, Person, Animal, Car 등의 라벨을 달아 기계가 이해할.. 2023. 5. 19. 이전 1 다음 728x90 반응형
