데이터 라벨링

오이 폴리곤 라벨링 1편 - 마디, 줄기오이 폴리곤 라벨링 2편 - 잎, 잎맥안녕하세요 비디와이드입니다. 오늘은 오이 폴리곤 라벨링 마지막으로 생장점, 꽃, 열매입니다. 이번 오이 폴리곤 라벨링은 약 한달간 진행한 프로젝트로 숙련된 전문가들이 정확하고 효율적으로 결과물을 제공하였습니다. 언제든 고객 맞춤형으로 다양한 프로젝트에 적용 가능합니다. 24년 4월 19일 ~ 5월 17일농작물 파프리카 폴리곤 라벨링 작업 과정 1. 견적 제공 / 계약 완료ㆍ24년 4월 19일　- 견적서 제공 - 계약 협의 완료　- 오이 이미지 4,233장 폴리곤 라벨링 2. 라벨링 매뉴얼(가이드) 1차 완료ㆍ 24년 4월 20일~21일　- 공급사 라벨링 매뉴얼 미제공　- 공급사와 협의 후 라벨링 매뉴얼 1차 작성 3. 작업자 라..

오이 폴리곤 라벨링 1편 - 마디, 줄기안녕하세요 비디와이드입니다. 오늘은 오이 라벨링 1편 마디, 줄기에 이어 2편 잎, 잎맥 라벨링 과정입니다. 오이의 클래스는 마디, 줄기, 잎, 잎맥, 열매, 꽃, 생장점으로 구분되어 있습니다. 이보다 더 많은 클래스로 구성된 이미지 라벨링도 언제든 작업 가능합니다. 24년 4월 19일 ~ 5월 17일농작물 파프리카 폴리곤 라벨링 작업 과정 1. 견적 제공 / 계약 완료ㆍ24년 4월 19일　- 견적서 제공 - 계약 협의 완료　- 오이 이미지 4,233장 폴리곤 라벨링 2. 라벨링 매뉴얼(가이드) 1차 완료ㆍ 24년 4월 20일~21일　- 공급사 라벨링 매뉴얼 미제공　- 공급사와 협의 후 라벨링 매뉴얼 1차 작성 3. 작업자 라벨링 교육ㆍ 24년 4월 21일　- 작업..

안녕하세요 비디와이드입니다. 오늘은 2024년 4월~5월 진행했었던 오이 이미지 라벨링입니다. 1,000장, 1,500장, 1,733장으로 나누어 작업을 진행하였고 총 4,233장에 대한 검수를 한꺼번에 진행하게 된 라벨링 프로젝트였습니다. 약 1달간에 빠르게 작업이 진행이 가능했던 이유는 당사에 숙련된 데이터 라벨러들이 항상 준비가 되어 있기 때문에 충분히 가능했습니다.   24년 4월 19일 ~ 5월 17일농작물 파프리카 폴리곤 라벨링 작업 과정 1. 견적 제공 / 계약 완료ㆍ24년 4월 19일　- 견적서 제공 - 계약 협의 완료　- 오이 이미지 4,233장 폴리곤 라벨링 2. 라벨링 매뉴얼(가이드) 1차 완료ㆍ 24년 4월 20일~21일　- 공급사 라벨링 매뉴얼 미제공　- 공급사와 협의 후 라벨링 ..

딸기 폴리곤 라벨링 작업 3편 - 작은 열매, 꽃 딸기 폴리곤 작업 과정 04.딸기 폴리곤 작업 과정 05.안녕하세요 비디와이드입니다. 2024년 2월 8일부터 4월 5일까지 진행한 딸리 라벨링 작업 과정입니다. 이번 딸기 라벨링 작업은 1차 보완 작업으로 진행이 마무리되었습니다. 이처럼 신속하고 정확한 라벨링 과정을 원하시면 비디와이드로 문의하시길 바랍니다.  24년 2월 8일 ~ 4월 5일농작물 딸기 폴리곤 라벨링 작업 과정 1. 견적 제공 / 계약 완료ㆍ24년 2월 8일　- 견적서 제공 - 계약 협의 완료　- 딸기 이미지 1,508장 폴리곤 라벨링 2. 라벨링 매뉴얼(가이드) 검토ㆍ24년 2월 9일~13일　- 2월 8일 제공받은 매뉴얼 검토 및 샘플 데이터 작업 3. 작업자 라벨링 교육ㆍ24년 2월..

딸기 폴리곤 라벨링 작업 2편 - 열매꼭지, 열매딸기 폴리곤 라벨링 작업 3편 - 작은 열매, 꽃 딸기 폴리곤 작업 과정 04.안녕하세요 비디와이드입니다. 2월 20일에 시작된 딸기 라벨링의 1차 작업이 모두 완료되었습니다. 공급사에서의 검수 과정만 남아있는 상황으로 2차 수정 보완 작업이 마무리 되면 최종적으로 프로젝트가 종료될 예정입니다.24년 2월 8일 ~ 진행 중농작물 딸기 폴리곤 라벨링 작업 과정 1. 견적 제공 / 계약 완료ㆍ24년 2월 8일　- 견적서 제공 - 계약 협의 완료　- 딸기 이미지 1,508장 폴리곤 라벨링 2. 라벨링 매뉴얼(가이드) 검토ㆍ24년 2월 9일~13일　- 2월 8일 제공받은 매뉴얼 검토 및 샘플 데이터 작업 3. 작업자 라벨링 교육ㆍ24년 2월 19일　- 작업자 대상..

딸기 폴리곤 라벨링 작업 1편 - 잎, 잎맥 딸기 폴리곤 라벨링 작업 2편 - 열매꼭지, 열매 딸기 폴리곤 라벨링 작업 3편 - 작은 열매, 꽃 안녕하세요 비디와이드입니다. 이번 딸기 라벨링 작업자 교육은 오프라인이 아닌 온라인으로 진행하였습니다. 비디와이드는 숙련된 라벨링 작업자들로 구성되어 있기 때문에 종종 오프라인이 아닌 온라인으로도 교육을 진행하고 있습니다. 24년 2월 8일 ~ 진행 중 농작물 딸기 폴리곤 라벨링 작업 과정 1. 견적 제공 / 계약 완료 ㆍ24년 2월 8일 - 견적서 제공 - 계약 협의 완료 - 딸기 이미지 1,508장 폴리곤 라벨링 2. 라벨링 매뉴얼(가이드) 검토 ㆍ24년 2월 9일~13일 - 2월 8일 제공받은 매뉴얼 검토 및 샘플 데이터 작업 3. 작업자 라벨링 교육 ㆍ2..

인공지능(AI)과 머신러닝의 발전에 따라 데이터의 품질이 더욱 중요해졌습니다. AI 모델이 얼마나 좋은 성능을 발휘하는지는 주어진 데이터의 정확성과 일관성에 크게 의존합니다. 특히 데이터에 대한 라벨링은 AI가 학습하는 데 필수적인 단계인데, 이 과정이 겉으로 보기에는 단순해 보일 수 있어도 모델의 결과에 중대한 영향을 미칩니다. 그렇기 때문에, 기업들은 데이터 라벨링 업체 선택에 신중을 기할 필요가 있습니다.    데이터 라벨링 업체, 정확한 라벨링 확인법   데이터 라벨링 업체를 선택할 때 가장 중요한 요소는 품질입니다. 업체가 얼마나 정확하고 일관된 라벨링을 제공하는지 확인하는 것이 필수적이며, 특히 의료나 자율주행 같은 전문 지식이 필요한 분야에서는 해당 경험을 보유한 업체가 유리합니다. 또한, ..

인공지능(AI) 기술의 빠른 발전과 함께 라벨링의 중요성도 크게 주목받고 있습니다. AI 모델이 정확하게 학습하고 예측하려면 양질의 학습 데이터가 필요한데, 이 데이터를 체계적으로 분류하고 필요한 정보를 추가하는 라벨링 과정이 그 중심에 있습니다.  라벨링 AI 학습의 기초 라벨링은 AI 모델이 데이터를 인식하고 학습할 수 있도록 각 데이터에 특정 정보를 추가하는 과정입니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 영상 등 다양한 유형의 데이터에 라벨을 붙여 AI가 데이터를 해석하고 적절한 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 예를 들어, 이미지 속에서 자동차나 사람, 신호등 같은 객체를 구분해 AI가 이를 분석할 수 있게 만드는 작업이 라벨링입니다. 이는 AI 시스템의 기초를 이루며, 데이터 처리에서 매우 중요한 역할을..

데이터 라벨링은 AI와 머신러닝 모델이 학습하고 정화한 예측을 내릴 수 있또록 데이터를 분류하고 레이블을 부여하는 과정입니다. 자율주행 도로에서 차량, 보행자 등을 인식하기 위해 데이터를 학습하는데, 이러한 데이터를 라벨링하는 작업이 필수적입니다. 의료분야에서도 AI가 MRI나 X-ray 이미지를 분석하고 종양을 식별할 때, 정확한 데이터 라벨링이 중요합니다. 금융과 고객 서비스 분야에서도 데이터 라벨링은 AI의 성능을 극대화하는데 핵심 역할을 합니다.   AI 성능 향상을 위한 데이터 라벨링  데이터 라벨링 활용은 데이터를 수집하고 분석한 후, 각 데이터 항목에 적절한 레이블을 부여하는 과정입니다. 이 과정 덕분에 AI는 데이터에서 패턴을 인식하고 학습할 수 있으며, 이를 바탕으로 정확한 예측과 결정을..

데이터 라벨링은 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 모델 개발에 있어 필수적인 단계로, 원시 데이터를 분류하고 주석을 달아 모델이 효과적으로 학습할 수 있도록 지원하는 작업입니다. 이 과정은 데이터의 품질을 향상시키고, AI 시스템이 보다 정확하게 작동하도록 하는 데 중요한 기여를 합니다.   라벨링의 중요성  데이터 라벨링은 이미지, 텍스트, 비디오 등 다양한 유형의 원시 데이터에 의미 있는 태그를 부여하는 과정입니다. 이러한 태그는 AI 모델이 데이터를 이해하고 학습하는 데 필수적인 정보를 제공합니다. 머신러닝 모델의 학습 과정 모델 학습: 데이터 라벨링은 머신러닝 모델이 패턴을 인식하고 예측을 수행하는 데 필수적입니다. 라벨이 없는 데이터는 모델이 학습할 수 없기 때문에, 라벨링이 이루어지지 않으면..

최근 AI가 큰 주목을 받고 있습니다. 특히 데이터 라벨링 분야에서 AI는 혁신적인 변화를 이끌고 있습니다. 데이터 라벨링은 머신러닝 모델을 훈련하는 데 필수적인 단계인데, 이 과정에서 AI의 장점이 두드러지게 나타나고 있습니다. AI 덕분에 데이터 라벨링이 얼마나 더 용이하고 신속하며 정확하게 이루어지고 있는지 살펴보겠습니다.  AI로 혁신하는 데이터 라벨링자동 라벨링 : AI의 큰 장점 중 하나는 데이터 라벨링 프로세스를 자동화할 수 있다는 점입니다. 이전에는 사람이 직접 수행해야 했던 이 작업을 AI가 대신함으로써, 시간과 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 수천 또는 수만 개의 데이터를 빠르게 처리할 수 있어 효율성이 크게 향상됩니다. 반복 작업의 자동화 : AI 덕분에 반복적이고 지루한 작업을 자..

데이터 라벨링은 인공지능과 머신러닝 모델의 훈련에서 빠질 수 없는 핵심 단계입니다. 모델의 성능과 정확도를 결정짓는 중요한 역할을 하기 때문에 데이터를 정밀하게 라벨링하는 것이 매우 중요합니다. 다양한 데이터 라벨링 방법과 도구가 존재하며, 이를 효과적으로 활용하기 위해 고려해야 할 사항들이 있습니다. 데이터 라벨링의 방법과 도구, 그리고 주의해야 할 점들에 대해 자세히 살펴보겠습니다.   다양한 데이터 라벨링 방법  1. Bounding BoxBounding Box는 데이터 라벨링에서 가장 널리 사용되는 방법 중 하나입니다. 이 방식은 물체를 직사각형 박스 안에 포함시키는 것으로, 주로 객체 탐지 작업에 활용됩니다. 간단하고 효율적이라는 장점이 있지만, 객체의 모양이 복잡할 때는 정확도가 낮아질 수 있..