스터디/데이터 라벨링

[ 데이터 라벨링 ] 이론

데이터 라벨링이란? 인공지능이 학습할 수 있도록 라벨을 달아주는 것 ! => 인공지능에게 라벨이란 정답과 같은 의미를 갖는다. - 인공지능의 학습 1. 데이터 수집 2. 데이터 정제 3. 데이터 라벨링 4. 데이터 검수 4차 산업혁명 + 언택트 + 디지털 대전환 -> 양질의 학습용 데이터를 만들기 위해 데이터 라벨링이 필요 - 463EB : 463Exabyte : 2025년 지구에서 하루 동안 생산될 데이터의 양을 예상한 값 ( 1EB = 100경 byte ) - 데이터 유형 : 이미지 / 영상 / 텍스트 / 음성 1. 이미지 데이터 : 랜드마크나 손글씨, 얼굴 인식, 질환 진단 등에 활용 > 수집 : 작업 대상과 기준에 맞춰 업로드 > 가공 : 바운딩 , 감정 분석, 키포인트, 얼굴 랜드 마크, OCR..