빅데이터1 데이터 라벨링 자격증, AI 시대의 새로운 직업 기회 데이터 라벨링은 인공지능(AI) 학습에 사용되는 데이터에 정답을 부여하는 작업입니다. 인공지능 모델은 스스로 학습하지 못하기 때문에, 사람이 직접 데이터에 정답을 붙여주는 과정이 필요합니다. 데이터 라벨링은 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 데이터에 정답을 붙여줌으로써 인공지능 모델이 스스로 학습할 수 있도록 돕는 역할을 합니다. 1. 데이터 라벨링의 중요성 인공지능 모델은 스스로 학습하지 못하기 때문에, 정확한 데이터 라벨링은 인공지능 모델의 성능을 결정하는 중요한 요소입니다. 데이터 라벨링이 정확하지 않으면 인공지능 모델은 잘못된 판단을 내릴 수 있으며, 이는 서비스 품질 저하, 경제적 손실, 심각한 사회적 문제로 이어질 수 있습니다. 1.1 데이터 라벨링 오류의 심각한 결과 의료영상 분석 : 잘못된.. 2024. 4. 10. 이전 1 다음
