AI#AI데이터 구축#데이터라벨링# 썸네일형 리스트형 데이터 라벨링 AI 경쟁 우위 핵심은 양질의 데이터를 확보하는 것이다. 특히 AI는 사람들이 수집하고 가공한 데이터를 바탕으로 학습한 결과물의 품질을 높이려면 양질의 학습 데이터가 중요하다. 어떠한 데이터를 어떻게 사용했는지에 따라 모델의 편향성이나 정확도에 영향을 주기 때문에 AI 시장이 성장할수록 숙련된 데이터 라벨러의 수요는 증가할 수밖에 없다. 데이터 라벨링은 이미지나 문서, 음성, 영상 등의 데이터를 AI가 학습할 수 있도록 가공하는 작업을 뜻한다. 자율주행 분야에서 AI가 학습할 수 있도록 수많은 도로 사진을 수집한 후 사진에서 무엇이 도로이고 무엇이 장애물인지 입력하는 작업이다. AI는 라벨링이 된 데이터를 반복 학습하면서 도로와 장애물을 구분하게 된다. 이러한 데이터 라벨링 시장에서 ‘크라우드 소싱’이라.. 더보기 이전 1 다음
