데이터 라벨링

데이터 라벨링 전망 다가오는 라벨링 시대데이터 바우처 데이터 활용 기회 확대데이터 바우처 수요기업 선정 후의 활용 현대 사회에서 데이터의 중요성은 갈수록 커지고 있으며, 정확하고 다양한 데이터를 확보하는 것이 기업 경쟁력의 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다. 이러한 상황에서 데이터 바우처 공급기업과의 협력은 기업들에게 중요한 기회를 제공합니다. 데이터 바우처 프로그램은 기업이 필요로 하는 고품질 데이터를 저렴한 비용으로 제공받을 수 있도록 지원하며, 이를 통해 기업은 사업 개발과 혁신을 한층 더 가속화할 수 있습니다. 아이디어 실현을 위한 첫걸음: 데이터 바우처 활용하기 많은 창의적인 아이디어가 있지만, 그 아이디어를 현실화하는 데는 자본과 다양한 자원이 필요합니다. 이런 상황에서는 데이터 바우처 지원 프..

데이터 전처리 AI와 기계 학습데이터 라벨링 전망 다가오는 라벨링 시대데이터 바우처 데이터 활용 기회 확대 데이터 바우처 지원 프로그램은 데이터의 수요와 공급 사이의 생태계를 구축하고, 산업의 디지털 전환을 위한 데이터 활용을 강화 및 촉진하기 위해 도입된 정부의 지원 정책입니다. 이 프로그램은 인공지능(AI) 서비스 개발이나 빅데이터 분석 등의 과정에서 필요한 다양한 데이터의 가공 및 활용 비용을 지원함으로써, 중소기업과 스타트업이 데이터 기반으로 혁신적인 서비스와 제품을 보다 효율적으로 개발할 수 있게 돕는 역할을 합니다.  디지털 시대의 새로운 기회: 데이터 바우처 지원사업 소개디지털 전환이 빠르게 진행되는 현대 사회에서 데이터는 중요한 자원으로 떠오르고 있습니다. 기업들은 데이터 분석을 통해 시장..

데이터 라벨링 툴 소개데이터 전처리 AI와 기계 학습데이터 라벨링 전망 다가오는 라벨링 시대 디지털 시대가 도래하면서 데이터의 가치가 점점 더 커지고 있습니다. 모든 산업 분야에서 발전의 핵심 요소로 자리 잡은 데이터는, 이를 효율적으로 이용하는 기업이나 기관이 경쟁에서 앞서 나갈 수 있게 해 줍니다. 이런 상황에서, 데이터의 수요와 공급을 잘 조절하고, 다양한 산업 분야에서 데이터를 적극적으로 사용할 수 있도록 지원하는 중요한 정책이 바로 데이터 바우처 제도입니다. 기업 혁신을 촉진하는 데이터 바우처 프로그램 데이터 바우처는 기업이나 기관이 데이터를 구매하거나 가공하는데 필요한 비용을 지원하는 제도입니다. 이 제도는 데이터 활용의 장벽을 낮추고, 다양한 산업에서 데이터 기반 혁신을 촉진하는 것을 목표로..

데이터 라벨링 미래 전망데이터 라벨링 툴 소개데이터 전처리 AI와 기계 학습 혹시 '데이터 라벨링'이라는 용어를 알고 계신가요? 처음 듣는다면 전혀 걱정하실 필요 없습니다. 오늘 우리는 데이터 라벨링이 정확히 무엇을 의미하는지, 그리고 앞으로 이 분야가 어떻게 발전해 나갈지 간단하고 흥미롭게 살펴볼 예정입니다. 데이터 라벨링 : AI의 눈을 밝히는 기술 데이터 라벨링이란, 간단히 말해 데이터에 '태그'나 '표시'를 추가하는 과정입니다. 예를 들어, 사진에 고양이가 있을 경우, 해당 사진에 '고양이'라고 표시를 함으로써, 컴퓨터나 인공지능 시스템이 그 사진 속 내용을 이해하고, 그로부터 학습할 수 있게 돕는 것이죠. 데이터에 이러한 라벨을 부여하는 목적은 바로 컴퓨터와 인공지능의 이해력과 학습 능력을 향상..

La..

텍스트 라벨링 데이터 분류의 첫걸음 데이터 라벨링 미래 전망 데이터 라벨링 툴 소개 최근에는 생성형 인공지능(AI) 서비스의 출현으로 인해 데이터 라벨링 분야가 주목받고 있습니다. 과거에는 매우 수고로운 작업으로 간주되었던 데이터 라벨링 작업이, '디지털 시대의 손가락 노동'으로 비유되며, 인공지능 학습 데이터에 대한 요구가 급증함에 따라 이 분야가 빠르게 성장하고 있습니다. 한국수출입은행의 분석에 따르면, 전 세계 AI 학습 데이터 라벨링 시장 규모는 2021년 약 10조 8,000억 원에서 2025년까지 39조 4,000억 원으로 크게 성장할 것으로 보이며, 이는 연간 평균 38.4%의 높은 성장률을 나타냅니다. 데이터 전처리의 기본 : 분석과 머신러닝 프로젝트를 위한 첫걸음 데이터 전처리는 분석이나..

데이터 레이블링 AI의 눈에 보이는 세계 텍스트 라벨링 데이터 분류의 첫걸음 데이터 라벨링 미래 전망 기계 학습 모델의 훈련 과정에서 필수 불가결한 단계 중 하나는 데이터 라벨링입니다. 이 과정을 통해, 다양한 형태의 데이터(예를 들어 이미지, 텍스트, 오디오 등)에 태그를 부착함으로써, 모델이 해당 데이터를 인식하고 분석하는 법을 배울 수 있게 됩니다. 이를 위해, 데이터 라벨링을 용이하게 해주는 여러 데이터 라벨링 툴과 소프트웨어가 개발되었습니다. 이러한 도구들은 데이터의 다양한 특성에 맞춰 라벨을 부여할 수 있는 기능을 제공하며, 아래에 그중 몇 가지 데이터 라벨링 툴을 소개합니다. GitHub - HumanSignal/labelImg: LabelImg is now part of the Label ..

CVAT 사용방법 01. CVAT 사용방법 02. 안녕하세요 비디와이드입니다. 오늘은 CVAT 사용방법 3편으로 CVAT에서 바운딩 라벨링을 하는 방법에 대해 설명해드리도록 하겠습니다. CVAT 주요 기능 다양한 주석 유형 지원 객체 감지(Detection): 사각형을 사용하여 이미지나 비디오 내 객체를 식별합니다. 이미지 분할(Segmentation): 객체의 정확한 윤곽을 따라 폴리곤을 그려 세밀한 분할을 가능하게 합니다. 키포인트 주석(Keypoint Annotation): 사람의 자세 인식, 얼굴 인식 등에 사용되는 키포인트를 지정할 수 있습니다. 자동 주석 기능 인터폴레이션(Interpolation): 비디오에서 객체의 움직임을 추적하여 첫 번째 프레임과 마지막 프레임 사이의 객체 위치를 자동으..