인간이 하는 기계를 위한 전문 데이터 주석 서비스

데이터 주석은 데이터 세트에 메타데이터를 추가하여 분류, 레이블 지정, 태그 지정 또는 전사하는 프로세스로, AI 엔진에서 특정 개체를 인식할 수 있습니다. 텍스트, 이미지, 비디오 및 오디오 데이터 내에서 객체에 태그를 지정하면 ML 알고리즘이 레이블이 지정된 데이터를 해석하고 실제 문제를 해결하도록 훈련받는 것이 유익하고 의미가 있습니다.

데이터 주석 도구는 기계 학습용 텍스트, 오디오, 이미지, 비디오와 같은 대규모 교육 데이터 세트에 주석을 추가하는 데 사용되는 클라우드 또는 온프레미스 또는 컨테이너화된 소프트웨어 솔루션에 배포할 수 있는 도구입니다.

데이터 주석자는 기계 학습 알고리즘을 훈련하는 데 사용되는 대규모 데이터 세트를 분류, 레이블 지정, 태그 지정 또는 전사하는 데 도움이 됩니다. Annotator는 일반적으로 동영상, 광고, 사진, 텍스트 문서, 음성 등의 작업을 하고 관련 태그를 콘텐츠에 첨부하여 AI 엔진에서 특정 개체를 인식할 수 있도록 합니다.

• 텍스트 주석 (Named Entity annotation & Relationship mapping, Key phrase tagging, Text Classification, Intent/Sentiment Analysis 등)
• 이미지 주석 (Image Segmentation, Object Detection, Classification, Keypoint annotation, Bounding Box, 3D, Polygon 등)
• 오디오 주석 (화자 분할, 오디오 라벨링, 타임스탬프 등)
• 비디오 주석 (프레임별 주석, 모션 트래킹 등)

데이터 주석은 태그 지정, 범주화 등을 통해 데이터 세트에 메타데이터를 추가하는 프로세스입니다. 전문 주석가는 손에 있는 사용 사례를 기반으로 프로젝트에 사용할 주석 기술을 결정합니다.

Data Annotation / Data Labeling은 기계가 물체를 인식할 수 있도록 합니다. 정확한 결과를 제공하기 위해 다양한 입력을 이해하고 구별할 수 있도록 ML 모델 교육을 위한 초기 설정을 제공합니다.

레이블링은 데이터에 태그를 지정하는 간단한 작업입니다. 주석은 더 광범위하여 레이블링과 더 풍부한 컨텍스트를 위한 더 복잡한 메타데이터를 추가합니다. 레이블링은 부품 주석의.

Shaip은 암호화, 액세스 제어, 안전한 스토리지, 감사를 사용하고 업계 표준을 준수하여 데이터를 보호합니다. (자세한 내용은 문의하세요).