데이터라벨링이란 어떤 작업을 말하는건가요?
요새 데이터라벨링이라는 작업을 많이 하시던데
이는 IT?적으로 어떤 작업을 말하는건지 궁금해요
정확히 어떤일을 하는건가요?
안녕하세요. 입큰개구리34입니다.
데이터 라벨링이란 이미지, 영상, 텍스트 등의 데이터에 사람이 데이터 가공 도구를 활용하여 인공지능이 학습할 수 있도록 다양한 정보를 목적에 맞게 입력하는 것을 의미합니다.
안녕하세요. 현명한뻐꾸기232입니다.
데이터 라벨링(Data labeling)은 기계 학습 알고리즘을 사용하기 위해 데이터에 태그를 붙이는 작업을 말합니다. 기계 학습 알고리즘은 학습 데이터를 분석하여 패턴을 인식하고 이를 통해 새로운 데이터에 대한 예측을 수행합니다. 그러나 이러한 알고리즘은 데이터를 라벨링하여야 비로소 정확한 예측을 수행할 수 있습니다.
데이터 라벨링 작업은 인간이 수동으로 데이터를 검토하고 분류하며, 주로 이미지, 비디오, 음성 및 텍스트 데이터를 대상으로 합니다. 예를 들어, 이미지 데이터의 경우, 개와 고양이를 분류하거나, 사람의 얼굴을 인식하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
데이터 라벨링은 기계 학습 및 인공 지능 분야에서 매우 중요한 작업입니다.
안녕하세요. 브레이브입니다.
데이터 라벨링은 인간이 특정 태그 또는 카테고리로 데이터에 주석을 달거나 라벨을 지정하는 기계 학습 분야의 일반적인 작업입니다. 이 레이블이 지정된 데이터는 이미지 인식 또는 자연어 처리와 같은 기계 학습 알고리즘을 훈련하고 개선하는 데 사용됩니다.
예를 들어, 이미지 인식에서 인간은 "개", "고양이" 또는 "나무"와 같은 태그로 이미지에 레이블을 지정하여 기계 학습 알고리즘이 향후 이미지에서 이러한 개체를 인식하는 방법을 학습할 수 있습니다. 마찬가지로 자연어 처리에서 인간은 "긍정적", "부정적" 또는 "중립적"과 같은 태그로 텍스트에 레이블을 지정하여 기계 학습 알고리즘이 텍스트의 감정을 분석하는 방법을 학습할 수 있습니다.
데이터 라벨링은 시간과 리소스가 많이 소요되는 프로세스일 수 있지만 정확하고 효과적인 기계 학습 모델을 구축하는 데 중요합니다.
안녕하세요. 스타박스입니다.
데이터 라벨링이란 사람이 만든 사진, 문서 등의 데이터를 인공지능(AI)이 학습할 수 있는 형태로 가공하는 것입니다.
데이터 라벨링의 예시로는 강아지 사진과 동영상에 ‘강아지’라는 라벨을 붙이는 것이 있습니다.
라벨링을 통해 학습한 인공지능은 다음에 유사한 형태의 이미지를 강아지로 구분할 수 있게 됩니다.
인공지능이 학습하기 위해서는 많은 양의 데이터가 필요하고, 라벨링은 수작업으로 진행해야 하기 때문에 사람이 작업하는 것이 필요합니다.
평균적으로 2~3시간 가량의 공통교육과 추가적인 개인 시간 투자 이후 몇 단계의 허들(테스트)를 통과해야 실전에 투입될 수 있는데, 이 과정에서 생각보다 많이 탈락하기도 합니다.
단순반복 잡업이라 일명 디지털화 된 인형 눈알 붙이기 알바라고도 칭하는 경우도 있습니다.
안녕하세요. 푸른바다소년입니다.
인공지능(AI) 알고리즘 고도화를 위해서는 다양한 데이터를 주입해야 하는데, AI는 사람이 사용하는 문서나 사진 등의 데이터를 식별할 수 없습니다.
AI가 스스로 학습할 수 있는 형태로 데이터를 가공해야 하는데, 이러한 작업을 데이터 라벨링이라고 하며 이 작업을 하는 사람을 데이터 라벨러라고 부릅니다.
예를 들어 강아지 사진과 동영상 등에 대해 데이터 라벨러가 '강아지'라고 라벨을 붙이면, AI는 이러한 데이터들을 학습하면서 유사한 이미지를 강아지라고 인식하게 됩니다.
