인공지능2 데이터 라벨러의 역할과 중요성 : AI와 기계 학습을 위한 핵심 인력 데이터 라벨러란 무엇인가? 데이터 라벨러는 기계 학습 및 인공지능(AI) 시스템에서 중요한 역할을 하는 사람이나 시스템입니다. 그들은 다양한 유형의 데이터에 대해 적절한 분류, 설명, 표시 등의 정보를 제공하여, 기계가 이해하고 학습하는데 도움이 되도록 합니다. 데이터 라벨러의 주요 역할 데이터 라벨러는 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 유형의 데이터에 태그나 라벨을 부여합니다. 이 과정은 일반적으로 수작업으로 진행되며 전문적인 지식이 필요할 수 있습니다. 예를 들어 이미지 데이터라면 사진 속 개체가 어떤 것인지(예: 고양이, 강아지), 어디에 위치해 있는지(예: 바운딩 박스 좌표)등을 식별하고 표시합니다. 자동화 도구와 서비스를 활용한 데이터 라벨링 대량의 데이터를 처리해야 할 때는 자동화 도구나 서비.. 2023. 10. 19. 데이터 라벨링의 중요성과 효과적인 구현 방법 데이터 라벨링의 개념과 중요성 데이터 라벨링은 기계 학습 및 인공지능 시스템에서 핵심적인 역할을 수행하는 과정입니다. 이 소제목에서는 데이터 라벨링의 개념을 설명하고, 왜 데이터 라벨링이 중요한지에 대해 다룹니다. 효과적인 데이터 라벨링 방법 이 소제목에서는 효과적인 데이터 라벨링을 위해 고려해야 할 요소와 사용 가능한 도구 및 기술에 대해 다룹니다. 수동, 반자동화된, 그리고 전적 활용 방식 등 다양한 접근 방식에 대해서도 언급합니다. 데이터 라벨링의 도전과 해결책 데이터 라벨링 작업은 일반적으로 시간이 많이 소요되고 비용이 많이 들어가는 작업입니다. 이 소제목에서는 주로 발생하는 도전과 함께 그에 대한 해결책을 제시합니다. 예를 들어, 크라우드소싱(crowdsourcing)을 활용하여 작업량을 분산시.. 2023. 10. 19. 이전 1 다음
