데이터 라벨링

데이터 라벨링 스마트한 기술 인공지능을 학습시키는 과정에서 AI 데이터 라벨링은 필수적인 역할을 수행합니다. 딥러닝이나 머신러닝 모델은 데이터를 기반으로 학습을 진행하는데, 이때 사용되는 데이터는 원시 데이터라는 상태에서는 직접적으로 학습에 활용될 수 없습니다. 이러한 원시 데이터를 AI가 인식하고 학습할 수 있는 형태로 바꾸는 작업, 즉 데이터를 구조화하는 작업이 바로 데이터 라벨링입니다. 다양한 데이터 유형에 적용되는 AI 데이터 라벨링 AI 데이터 라벨링의 필요성은 AI가 데이터를 통해 학습하고, 그 정보를 바탕으로 판단을 내리는 데 있습니다. AI는 제공된 데이터로부터 패턴을 습득하고, 이를 토대로 예측을 하거나 결론을 도출합니다. 이때, AI 데이터 라벨링은 AI에게 각 데이터의 실제 의미나 속..

안녕하세요 비디와이드입니다. 오늘은 데이터 레이블링 작업시 많이 사용하는 Labelme(라벨미/레이블미) 툴을 설치하고, 사용하는 법을 공유해드리겠습니다. Labelme는 데이터 레이블링을 위한 매후 효과적인 오픈 소스 그래픽 이미지 주석 도구입니다. Labelme는 객체 인식, 세그멘테이션 등 다양한 컴퓨터 비전 작업에서 활용되는 훈련 데이터를 생성하는데 매우 유용합니다. Labelme의 주요기능 1. 다양한 데이터 레이블링 형식 지원 : Labelme는 점, 선, 다각형 등 다양한 형태의 주석을 지원합니다. 이를 통해 사용자는 필요에 따라 이미지에 다양한 형태의 레이블을 부여할 수 있습니다. 2. JSON 형식의 출력 : Labelme는 주석 데이터를 JSON 형식으로 출력합니다. 이 형식은 간단하면..

데이터 라벨링이라는 말, 어쩌면 우리에게는 조금 생소할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고, 이 용어는 우리의 일상과 밀접하게 연결되어 있습니다. 오늘은 이 '데이터 라벨링'이 무엇인지, 어떻게 이루어지는 것인지, 그리고 왜 그것이 중요한 것인지 대해 살펴보겠습니다. 데이터 라벨링이란 무엇일까요? '데이터 라벨링'이라는 단어를 들어보셨나요? 데이터 라벨링은 데이터에 '태그' 혹은 '라벨'을 부여하는 과정을 의미합니다. 예를 들어, 사진 속의 주체가 고양이인지 개인지를 판단하고 그에 맞는 '고양이' 혹은 '개'라는 라벨을 붙이는 것, 이것이 바로 데이터 라벨링의 한 예입니다. 이런 방식으로 데이터에 라벨을 부여함으로써, 컴퓨터는 해당 데이터의 의미를 파악하게 됩니다. 데이터 라벨링이 중요한 이유는 무엇일까요?..