인공지능이 학습할 수 있도록 데이터의 라벨을 달아주는 작업을 데이터 라벨링이라고 하는데요. 인공지능에게 있어서 라벨은 해당 물체에 대한 명칭뿐 아니라 데이터 인식에 필요한 설명이나 정답과 같은 의미를 갖습니다.
데이터 라벨링은 인공지능 학습의 필수 요소이자 한층 똑똑한 AI로 발전할 수 있는 시작점이라고 할 수 있습니다. 인공지능의 학습이 진행되는 과정을 살펴보며 좀 더 자세히 알아보겠습니다.
#학습용데이터구축과정 인공지능이 학습을 하기 위해서는 학습에 적합한 데이터가 있어야 하는데요. 이러한 데이터는 수집을 통해 확보합니다.
예를 들어 사람과 자동차를 구별하는 인공지능을 개발한다고 할 경우 다양한 종류의 사람과 자동차의 사진을 모으는 것이 수집에 해당합니다. 이후 수집한 데이터를 인공지능 학습에 적합한 형태로 만들기 위해서는 정제라는 과정이 필요한데요.
이로 인해 데이터를 원유에 비유하곤 합니다. 원유는 정제라는 과정을 거치지 않고서는 사용할 수가 없습니다.
정제를 통해 경유 등유...
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원문 링크 : AIDE 2급 이론 - 5
