AI8 데이터 라벨러가 되려면....... 데이터 라벨러가 되는 것은 데이터 세트의 정확한 레이블링이 지능형 알고리듬을 훈련하는 기반이 되기 때문에 머신 러닝 영역에서 중추적인 역할을 합니다. 데이터 라벨러는 데이터에 주석을 꼼꼼하게 달고 분류하여 모델 개발에 대한 품질과 관련성을 보장합니다. 데이터 라벨러로서 성공적인 여정을 시작하려면 다음과 같은 몇 가지 주요 측면을 고려해야 합니다: 데이터 라벨러는 특정 데이터 요소를 정확하게 식별하고 레이블링할 수 있도록 세부 사항에 대한 깊은 관심을 가져야 합니다. 명확한 의사소통 기술은 지침을 명확히 하거나 문제를 제기하는 데 필수적이며, 레이블링 도구를 효율적으로 탐색하는 데 있어 기본적인 기술적 숙련도가 중요합니다. 목표 가이드라인에 대한 철저한 이해가 무엇보다 중요합니다. 이러한 가이드라인은 라벨.. 2023. 8. 21. 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. 데이터 라벨링이란 데이터 라벨링이란 데이터 주석이라고도 하는 데이터 레이블링은 원시 데이터가 기계 학습 및 인공지능(AI) 애플리케이션에 사용할 수 있도록 의미 있고 관련된 태그, 범주 또는 주석을 할당하는 프로세스입니다. 데이터 레이블링의 목표는 기계 학습 알고리즘이 데이터로부터 학습하고 정확한 예측 또는 분류를 할 수 있도록 데이터에 맥락과 의미를 제공하는 것입니다. 기계 학습과 인공지능의 맥락에서, 이러한 알고리즘들이 데이터 내의 패턴과 관계를 이해하기 위해 라벨링된 데이터를 필요로 하기 때문에 데이터 라벨링은 중요합니다. 라벨링된 데이터는 이러한 알고리즘들을 위한 훈련 자료의 역할을 하며, 그들이 예시로부터 배우고 그들의 지식을 새로운, 보이지 않는 데이터로 일반화할 수 있도록 합니다. 다음은 서로 다른 도메인에서.. 2023. 8. 18. 인공지능(AI)이 산업에 미치는 영향 인공 지능 (AI)은 전 세계의 산업을 재편하고 있는 혁신적인 기술로 부상했습니다. 인간의 개입 없이 방대한 데이터를 분석하고, 패턴을 인식하고, 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있는 그것의 능력은 효율성, 생산성 및 혁신에 있어서 상당한 발전을 이끌었습니다. 인공지능이 가져오는 기회와 도전 모두를 강조하면서, 제조업과 의료, 금융 및 엔터테인먼트에 이르기까지 다양한 부문에 대한 인공지능의 심오한 영향을 탐구할 것입니다. 인공지능이 산업에 미치는 영향은 다음과 같습니다. 1. 제조 및 자동화 제조업은 인공지능의 자동화로 인해 혁명을 경험했습니다. 인공지능 알고리즘을 탑재한 로보틱스는 정밀한 조립, 품질 관리 및 예측 유지보수를 가능하게 하여 오류 및 다운타임을 줄였습니다. 이는 생산 효율성 증가와 비용 절.. 2023. 8. 14. 이전 1 2 다음
