반응형 데이터전처리2 AI를 위한 핵심 역할, 데이터 라벨러 되기: 주요 업무와 역할 안녕하세요! 오늘은 인공지능(AI) 및 머신 러닝(ML) 분야에서 핵심적인 역할을 하는 '데이터 라벨러' 직업에 대해 알아보려 합니다. 이 글에서는 데이터 라벨러의 주요 업무, 역할에 대해서 소개하고, 각 업무의 세부 내용을 자세히 설명하여 데이터 라벨러 직업을 더 깊이 이해하는 데 도움이 되고자 합니다. 데이터라벨링과 데이터라벨러 1. 데이터 라벨링(Data Labeling) 데이터라벨링은 인공지능 모델 학습을 위해 입력 데이터에 대한 정확한 라벨링 작업을 수행하는 것을 말합니다. 학습 데이터는 인공지능 모델이 학습할 수 있는 형태로 구성되어야 하며 이를 위해서는 모델이 이해할 수 있는 정확한 라벨 정보가 필요합니다. 이러한 데이터 라벨링은 인공지능 모델의 학습에 있어서 매우 중요한 과정으로 정확한 라.. 2023. 8. 3. 데이터 라벨링: 기계 학습 모델의 성공을 위한 핵심 전처리 과정 데이터 라벨링은 기계 학습 또는 딥러닝 프로젝트에서 중요한 핵심 요소입니다. 정확하고 깔끔한 라벨링 작업은 학습 모델의 성능과 정확도에 결정적인 영향을 미칩니다. 오늘의 게시글에서는 데이터 라벨링이 필요한 이유, 주요 라벨링 기법, 활용 사례, 그리고 효율적인 라벨링 작업 수행에 필요한 팁들을 다루고 있습니다. 데이터 라벨링의 개념과 중요성 1. 데이터 라벨링이란? 데이터 라벨링(Data labeling)은 원시 데이터(raw data)에 의미 있는 정보(레이블, label)를 부여하는 과정입니다. 이렇게 부여된 레이블을 통해 기계 학습 알고리즘은 데이터셋에 존재하는 패턴 및 관계를 학습하고, 효과적인 예측 또는 분류 작업을 수행할 수 있습니다. 데이터 라벨링 작업은 이미지, 텍스트, 음성, 시계열 및 .. 2023. 8. 1. 이전 1 다음 반응형
