데이터 라벨링 마스터하기

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씨익북스 편집부 지음

씨익북스 2025년 01월 30일 출간

작품소개

책소개

"데이터 라벨링 마스터하기"는 데이터 라벨링의 모든 측면을 다루는 포괄적인 가이드입니다. 이 책은 데이터셋의 품질을 높이기 위한 분류, 주석, 태깅 기법을 소개하며, 자동화와 크라우드소싱을 활용한 효율적인 라벨링 방법을 설명합니다. 또한, 윤리적 AI 구현을 위한 데이터 전처리와 주관적 라벨링의 중요성을 강조합니다. 자연어 처리와 이미지 처리 분야에서의 데이터 라벨링 사례를 통해 실무 적용 방법을 제시하며, 피드백 루프를 통한 정확도 향상 전략도 다룹니다. 데이터 증강 기법과 다양한 도구 및 플랫폼을 활용하여 데이터 라벨링의 효율성을 극대화하는 방법을 배울 수 있습니다. 머신러닝과 인공지능 프로젝트의 성공을 위한 필독서입니다.

목차

"데이터 라벨링의 기본 이해
머신러닝과 데이터 라벨링의 관계
인공지능의 발전과 데이터 라벨링의 중요성
효과적인 데이터셋 구축 방법
데이터 분류의 기초와 응용
주석의 역할과 중요성
데이터 품질 관리의 원칙
자동화된 라벨링 시스템의 장점
크라우드소싱을 통한 데이터 라벨링
윤리적 AI와 데이터 라벨링의 연결
데이터 전처리의 중요성
태깅 기술의 발전과 활용
자연어 처리에서의 데이터 라벨링
이미지 처리와 데이터 라벨링의 통합
피드백 루프의 개념과 적용
정확도를 높이는 데이터 라벨링 전략
효율적인 라벨링 과정 설계
데이터 라벨링 도구의 종류와 선택 기준
플랫폼별 데이터 라벨링 특징 비교
주관적 라벨링의 이해와 사례
데이터 증강 기법과 활용 방안
라벨링 과정의 표준화 방안
AI 모델의 성능 개선을 위한 데이터 라벨링
라벨링 오류의 유형과 수정 방법
지속적인 데이터 품질 유지 방안
라벨링 팀의 구성과 관리
비즈니스에서의 데이터 라벨링 가치
다양한 도메인에서의 데이터 라벨링 적용
데이터 라벨링의 미래 전망
비용 효율적인 데이터 라벨링 전략
정확한 라벨링을 위한 교육 방법
AI 윤리를 고려한 데이터 라벨링 가이드
소규모 프로젝트에서의 데이터 라벨링
대규모 데이터셋 라벨링의 도전 과제
데이터 라벨링과 사용자 경험
다양한 산업에서의 데이터 라벨링 사례
라벨링의 일관성과 신뢰성 확보
기계 학습에서의 라벨링 최적화
실시간 데이터 라벨링의 필요성
데이터 라벨링의 자동화 도구
AI 모델의 학습을 위한 최적 라벨링
크라우드소싱의 효과적인 활용 방안
데이터 라벨링과 비즈니스 결정
AI 프로젝트의 성공을 위한 데이터 라벨링
라벨링 과정을 통한 데이터 통찰력 확보
고품질 데이터셋 구축을 위한 라벨링 기법
데이터 라벨링의 피드백 시스템 구축
다양한 데이터 형식에 대한 라벨링 접근법
윤리적 고려사항이 포함된 데이터 라벨링
AI 커뮤니티와 데이터 라벨링의 협력
정확성과 효율성을 위한 데이터 라벨링 체크리스트
라벨링 프로젝트의 성과 측정 방법
데이터 라벨링의 글로벌 트렌드
실패 사례에서 배우는 데이터 라벨링 교훈
선진 사례를 통한 데이터 라벨링 인사이트
라벨링 최적화를 위한 기술 동향 분석"

작가정보

저자(글) 씨익북스 편집부

"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.