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
- Annotation Tool - 머신 러닝 등에 사용되는 Data annotation 작업을 위한 도구 모음.
- AI-Hub
라벨링 주의 사항
작업본 | 작업 수정본 |
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ddrm의 플레이트 상단부는 중요하지만 대충 그어버리지 말자. |
작업본 | 작업 수정본 |
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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.
- 라벨링 도구가 초기 라벨을 생성하고, 사람이 이를 검토하고 수정.
- 효율성을 높이며 정확도를 유지하는 방법.
- 클라우드 플랫폼을 통해 라벨링 작업을 수행.
- 데이터 저장, 협업, 접근성이 용이.
- 여러 사람이 동시에 라벨링 작업을 수행할 수 있는 협업 기능 제공.
- 프로젝트 관리와 작업 분담이 쉬움.
- 라벨링된 데이터를 변형하여 데이터셋을 확장.
- 모델의 성능을 높이기 위한 방법.