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머신 러닝 라벨링 데이터를 위한 메타정보 설계

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  • 발행기관
    한국컴퓨터통신연구회 바로가기
  • 간행물
    OSIA Standards & Technology Review Journal 바로가기
  • 통권
    제35권 제1호 (2022.03)바로가기
  • 페이지
    pp.20-23
  • 저자
    이형주
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A410282

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원문정보

초록

한국어
데이터 라벨링은 AI 모델 구축을 위해 필요한 AI 학습용 데 이터 생성을 위해 필요한 일련의 프로세스를 의미한다. 급격 히 늘어나고 있는 AI 모델의 양적, 질적 수요에 따라 데이터 라벨링 작업에 대한 수요도 함께 증가하고 있다. 데이터 라벨 링 수요의 증가는 민간 영역뿐 아니라, 4차 산업 혁명을 지원 하는 공공 영역에서도 나타나고 있다. 이러한 상황에서, 높은 품질의 결과물 생성을 위한 효과적인 데이터 라벨링 작업의 설계 방안 및 결과 데이터 명세에 대한 적 절한 기준이 없어, 구축 과정에서의 비효율뿐 아니라 결과 데이터 의 품질 및 활용의 용이함 측면에서의 문제점이 발생하고 있다. 본 고에서는 데이터 라벨링 태스크 설계 고려사항 및 결과 명세에 대한 표준 내용을 살펴보고, 향 후 관련 표준들의 발전 방향에 대해서 논의한다.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 국내 데이터 라벨링 산업 현황
Ⅲ. 기술 표준화 현황
Ⅳ. 표준의 실질적인 활용 방안
Ⅴ. 결론
References

저자

  • 이형주 [ 크라우드웍스 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국컴퓨터통신연구회 [Open Standards and ICT Association]
  • 설립연도
    1987
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    1. 정보통신표준화 기술 연구 및 개발 2. 국내 IT전문가 조직 및 활동지원 3. 유관 단체와의 협력을 통한 국내 표준(안) 개발 4. 정보통신표준화 사업의 기술적 정책적 지원으로 대외 경쟁력 강화에 기여

간행물

  • 간행물명
    OSIA Standards & Technology Review Journal
  • 간기
    반년간
  • pISSN
    1738-9887
  • 수록기간
    1987~2026
  • 십진분류
    KDC 530 DDC 621

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