자동화

데이터 라벨링

[데이터 라벨링] 1. 데이터 라벨링

1. 데이터 라벨링이란? 데이터 라벨링은 인공지능 모델을 훈련시키기 위해 데이터에 레이블을 지정하는 프로세스입니다. 레이블은 데이터의 의미를 설명하는 일련의 단어 또는 숫자입니다. 예를 들어, 이미지 데이터를 라벨링하는 경우 이미지에 있는 객체를 식별하고 객체의 위치를 ​​지정할 수 있습니다. 텍스트 데이터를 라벨링하는 경우 텍스트의 주제, 감정 및 언어를 식별할 수 있습니다. 데이터 라벨링은 AI 모델의 성능을 향상시키는 데 중요한 단계입니다. AI 모델은 레이블이 지정된 데이터에 대해 교육을 받기 때문에 레이블이 지정되지 않은 데이터에 대해 교육을 받는 것보다 더 정확하게 예측을 할 수 있습니다. 2. 데이터 라벨링의 유형 분류 : 데이터를 여러 개의 범주 중 하나로 분류하는 프로세스입니다. 예를 들..

Machine Learning

[Machine Learning] 1. 머신러닝의 기본

1. 머신러닝이란? 머신러닝이란 컴퓨터가 데이터를 학습하여 스스로 의사결정을 내릴 수 있게 하는 기술입니다. 머신러닝은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 데이터 대한 패턴을 학습하여 새로운 데이터에 대해 예측하거나 분류할 수 있습니다. 2. 머신러닝 사용 분야 금융: 머신러닝은 금융 사기 탐지, 고객 세분화, 투자 포트폴리오 관리와 같은 다양한 금융 업무에 사용됩니다. 예를 들어, 머신러닝은 고객의 구매 패턴을 분석하여 금융 사기를 탐지할 수 있습니다. 또한, 머신러닝은 고객의 구매 성향을 분석하여 고객을 세분화하고, 각 세분화된 고객에 맞는 마케팅 메시지를 전달할 수 있습니다. 또한, 머신러닝은 투자 포트폴리오를 관리하여 투자 수익을 극대화할 수 있습니다. 보건: 머신러닝은 질병 진단, 치료 계획 수립,..

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