데이터 라벨링

폴리곤 라벨링 팁과 요령데이터 진흥원 지원 프로그램2024년 데이터 바우처 필수 가이드 데이터는 인공지능 기술 발전의 중요한 요소입니다. 특히 데이터 레이블링은 머신 러닝 모델 개발을 위해 필수적인 전처리 단계로, 원시 데이터에 의미 있는 레이블을 추가하여 모델이 학습할 수 있는 컨텍스트를 제공합니다. 기업들은 프로젝트의 규모, 범위, 기간에 맞는 최적의 데이터 레이블링 방법을 선택하는 것이 중요합니다.   머신 러닝 모델 학습을 위한 데이터 준비 과정   데이터 수집, 전처리, 라벨링, 분할을 통해 모델 학습에 적합한 데이터 세트를 준비하는 과정은 매우 중요합니다. 이 과정은 데이터의 질과 모델의 성능을 크게 좌우합니다. 데이터 수집: 다양한 소스에서 데이터를 모아 통합합니다. 데이터 전처리: 불필..

전국을 누비는 농부들의 손길 대신, AI가 농작물을 살펴봅니다. 비디와이드는 정밀한 농작물 데이터 라벨링, 머신러닝과 딥러닝 알고리즘에 핵심 라벨링 데이터를 제공하여 농작물의 상태 판단과 병해충 예방에 근본적인 결과를 가져다 줍니다. 개인정보보호는 디지털 시대의 가장 중요한 이슈 중 하나입니다. 비디와이드는 차별화된 영상 비식별화 서비스를 통해 고객님의 소중한 데이터를 안전하게 보호하세요. 영상 속의 개인을 식별할 수 있는 정보를 제거해 드립니다. 우리의 세계는 물품으로 가득 차 있습니다. 이 물품들을 정확하게 인식하고 분류하는 것은 쉽지 않은 일입니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 비디와이드는 AI 기술을 활용한 물품 객체 폴리곤 라벨링 서비스를 제공합니다. 물품의 유형, 상태, 특징 등을 판별하는 데..