라벨링5 데이터 라벨러의 업무 데이터 라벨링 작업은 기계 학습 및 AI 응용 프로그램에 적합하도록 원시 데이터에 주석을 달거나, 분류하거나, 태그를 달거나, 그렇지 않으면 의미 있는 라벨 및 주석을 추가하는 데 관련된 프로세스 및 활동을 말합니다. 이러한 작업은 패턴을 인식하고, 예측하고, 작업을 정확하게 수행하기 위해 기계 학습 모델 및 알고리즘을 훈련하는 데 중요합니다. 다음은 데이터 라벨링 작업과 관련된 주요 측면의 개요 10가지입니다. 1. 데이터 수집 데이터 라벨링 작업은 원시 데이터 수집으로 시작됩니다. 이 데이터는 특정 응용 프로그램에 따라 이미지, 텍스트, 오디오 녹음, 비디오, 센서 데이터 등 다양한 형태를 취할 수 있습니다. 2. 해석 지침 데이터 라벨링이 시작되기 전에 명확하고 상세한 해석지침이 수립되어야 합니다... 2023. 8. 18. 이전 1 2 다음
