데이터 라벨링2 인공지능 데이터셋의 모든 것: 종류, 활용, 구축 방법 완벽 정리 인공지능(AI) 기술이 발전하면서 데이터셋의 중요성은 날로 커지고 있습니다. AI 모델의 성능은 데이터셋의 품질에 크게 의존하기 때문에, 고품질 데이터셋을 확보하고 이를 효과적으로 사용하는 것이 성공적인 AI 프로젝트의 핵심 요소입니다. 하지만 데이터셋의 종류와 특징, 구축 방법, 그리고 활용법에 대한 정보는 방대하며, 체계적으로 정리된 자료를 찾기 어렵습니다. 이 글에서는 인공지능 데이터셋에 대한 모든 것을 정리하고, 데이터셋의 활용 사례와 AI 프로젝트에서 데이터셋을 준비하는 방법까지 상세히 다룹니다. 또한, 오픈소스 데이터셋과 커스텀 데이터셋 제작 방법에 대한 팁도 제공합니다. 데이터 기반 AI 모델 개발을 고민 중인 분들에게 실질적이고 유용한 정보를 제공하기 위해 이번 글을 준비했습니다.데이터셋의.. 2025. 1. 29. 준지도학습(半监督学习, Semi-Supervised Learning) 이해와 활용 방법 준지도학습(半监督学习, Semi-Supervised Learning) 이해와 활용 방법준지도학습은 인공지능 및 머신러닝에서 중요한 개념으로, 라벨이 있는 데이터와 라벨이 없는 데이터를 조합해 학습하는 방식입니다. 이 방법은 데이터 라벨링에 드는 시간과 비용을 절감하면서도 모델의 성능을 극대화할 수 있는 장점이 있습니다. 완전한 지도학습(Supervised Learning)이나 비지도학습(Unsupervised Learning)만으로 해결하기 어려운 문제들을 효과적으로 처리할 수 있으며, 특히 데이터 수집은 용이하나 라벨링이 어려운 상황에서 많이 사용됩니다. 예를 들어, 수백만 장의 이미지 데이터를 수집하는 것은 비교적 쉽지만, 각 이미지에 정확한 라벨을 붙이는 작업은 많은 시간과 비용이 소요됩니다. 이.. 2024. 10. 23. 이전 1 다음