Skip to content

Data annotation

데이터 주석은 기계가 정보를 이해할 수 있도록 데이터 세트의 관련 정보/메타데이터에 라벨을 지정하거나 태그를 지정하는 것입니다. 데이터 세트는 이미지, 오디오 파일, 비디오 영상, 텍스트 등 어떤 형식이든 될 수 있습니다.

데이터는 인공지능 발전의 3대 핵심요소 중 하나이다. 컴퓨터 인식 엔진의 개발에는 주석을 달아야 하는 대규모 훈련 데이터가 필요합니다. 이러한 데이터에는 이미지, 사운드, 텍스트 등이 포함됩니다. 이러한 유형의 데이터에 대한 주석에는 분류, 프레임, 주석, 표시 등이 포함됩니다.

Categories

라벨링 주의 사항

작업본

작업 수정본

Data_annotation_Error_Case_01.png
Data_annotation_Error_Case_01_-_Fix.png

ddrm의 플레이트 상단부는 중요하지만 대충 그어버리지 말자.

작업본

작업 수정본

Data_annotation_Error_Case_02.png
Data_annotation_Error_Case_02_-_Fix.png

ddrm의 플레이트 좌/우 엣지는 중요함.

분류

  • 자동화 라벨링(Auto-labeling)
    • 인공지능과 머신러닝 알고리즘을 이용하여 라벨링 작업을 자동화.
    • 모델이 데이터를 자동으로 라벨링하고, 사람이 검토 및 수정하는 방식.
  • 반자동 라벨링(Semi-automatic Labeling)
    • 라벨링 도구가 초기 라벨을 생성하고, 사람이 이를 검토하고 수정.
    • 효율성을 높이며 정확도를 유지하는 방법.
  • 클라우드 기반 라벨링(Cloud-based Labeling)
    • 클라우드 플랫폼을 통해 라벨링 작업을 수행.
    • 데이터 저장, 협업, 접근성이 용이.
  • 협업 라벨링(Collaborative Labeling)
    • 여러 사람이 동시에 라벨링 작업을 수행할 수 있는 협업 기능 제공.
    • 프로젝트 관리와 작업 분담이 쉬움.
  • 데이터 증강(Data Augmentation)
    • 라벨링된 데이터를 변형하여 데이터셋을 확장.
    • 모델의 성능을 높이기 위한 방법.

See also

Favorite site