[데이터라벨링 강의 후기] 부업과 재택근무를 위한 기초 이론 정리

데이터 라벨링이란? 인공지능 알고리즘 고도화를 위해 AI가 스스로 학습할 수 있는 형태로 데이터를 가공하는 작업 출처 : 시사상식사전 데이터 수집 → 수집된 데이터를 정제 → 라벨링 작업(대상에 대한 정보를 달아주는 작업) → 데이터 검수 이 모든 과정을 거치면 인공지능 학습용 데이터가 생성됨. 이 데이터를 만드는 사람들 '데이터 라벨러' 라고 함. 양질의 학습용 데이터를 만드는 사람은 무엇을 어떻게 해야할까? 데이터 유형과 개발 목적에 맞는 정제와 라벨링이 이루어져야만 인공지능 학습의 적합한 데이터를 갖추게 됨. 데이터의 유형 - 이미지, 영상, 텍스트, 음성 데이터 라벨러의 담당 업무 - 수집과 가공 1. 이미지 데이터 - 랜드마크나 손글씨, 얼굴 인식, 질환 진단, 엑스레이 위험물 탐지 기술 등에 활용 - 사진을 찍어 업로드 하는 방식으로 진행 - 이미지 다운은 저작권 방지를 위해 카메라를 작동시켜 촬영 후 업로드 하는 방식으로 진행 - 가공의 라벨링 기법 중 가장 많이 진행되...