데이터 주석자의 주요 업무에는 주석 요구 사항 이해, 데이터 전처리, 데이터 주석, 품질 관리 등이 포함됩니다.
라벨 지정 요구 사항 이해: 데이터 주석자는 프로젝트 요구 사항 및 레이블 지정 사양을 이해하고 콘텐츠 및 레이블 지정 방법에 명확하게 레이블을 지정해야 합니다.
데이터 전처리: 데이터 주석 작성자는 후속 주석 작업을 용이하게 하기 위해 데이터 정리, 형식 변환, 데이터 통합 등을 포함한 데이터 전처리를 수행해야 합니다.
데이터 주석: 프로젝트 요구 사항 및 주석 사양에 따라 원시 데이터를 분류하고 주석을 달아 후속 데이터 마이닝 및 분석을 위한 기반을 제공합니다.
품질 관리: 주석 결과가 프로젝트 요구 사항 및 주석 사양을 충족하는지 확인하려면 완료된 주석 작업에 대한 품질 관리가 필요합니다.
데이터 주석자는 기계 학습 기술을 사용하여 데이터 세트를 더 잘 식별하고 분석하는 일을 담당하는 사람들입니다. 주요 작업은 특정 표준 및 연구 목표에 따라 일부 데이터 세트를 표시하고 주석을 달고 주석을 달아 기계 학습 모델이 더 잘 학습하고 정확한 예측 및 분류를 달성할 수 있도록 하는 것입니다.
데이터 주석의 중요성
인공지능 개발 과정에서 데이터는 늘 '혈액'으로 여겨져 왔다. 데이터 주석은 인공지능 알고리즘의 효과적인 작동을 위한 핵심 링크입니다. 인공지능을 실현하려면 먼저 컴퓨터가 사물을 이해하고 판단하는 능력을 갖도록 해야 합니다. 데이터 라벨링 과정은 수동 라벨링을 통해 기계 시스템에 대량의 학습 샘플을 제공하는 것입니다. 데이터 라벨링은 기계가 인식하고 구별해야 하는 데이터에 라벨을 붙인 다음 컴퓨터가 지속적으로 특성을 학습할 수 있도록 하는 것입니다. 이러한 데이터를 분석하고 궁극적으로 컴퓨터가 자율적으로 식별할 수 있다는 것을 깨닫습니다.
AI 구현 정도는 데이터가 결정한다고 할 수 있는데, 대기업에서는 정확한 데이터 세트 제품과 고도로 맞춤화된 데이터 서비스를 높이 평가한다.