로봇 인식부터 자율 주행 자동차에 이르기까지 AI 애플리케이션을 개발하려면 수백만 개의 데이터 포인트에 주석을 달아야 하며, 종종 사람의 눈과 손을 통해 주석을 달아야 합니다. 이 게시물에서 기계 학습 및 AI를 위한 고품질 데이터를 제공하는 선두업체인 iMerit는 데이터 주석을 더 저렴하고 효율적으로 만드는 프로세스 및 기술 개선에 대한 예측을 제공합니다.

이러한 추세에 대해 더 자세히 알아보고 데이터 프로젝트를 시작하는 데 도움을 줄 수 있는 전문가와 상담하려면 ​이 링크를 따라.

예측 주석 도구 유사한 수동 주석을 기반으로 항목을 자동으로 감지하고 라벨을 지정할 수 있는 도구입니다. 컴퓨터 비전 워크플로에서 이러한 도구는 처음 몇 개를 수동으로 표시한 후 후속 프레임에 주석을 달 수 있습니다. 데이터 주석 파트너를 선택할 때 새로운 주요 차별화 요소인 QA 및 엣지 케이스에는 여전히 인간의 혁신이 필요합니다.

맞춤형보고. ​대규모 전문 데이터 주석 팀과 협력하는 동안 프로젝트 진행 상황에 대한 보고는 개인 수준에서 세분화되고 다음을 사용하여 동적으로 이루어집니다.
API 및 오픈 소스 도구. 이를 통해 프로젝트 수명주기 전반에 걸쳐 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

품질 관리에 집중. 대규모 데이터 세트로 작업할 때 데이터와 해당 주제에 대한 깊은 이해를 갖춘 전문가로 구성된 엣지 케이스 및 품질 관리에만 집중하는 팀이 구성됩니다. 그들은 자세한 지침 없이도 기능할 수 있으며 이러한 대규모 데이터 세트 내에서 문제를 발견하고 수정하는 데 매우 집중할 것입니다.

중소기업 인력. 더 많은 산업이 AI 사용을 수용함에 따라 의료, 금융, 공공 부문과 같은 영역에서 주제별 데이터 주석 팀의 필요성이 높아질 것입니다. 전문 데이터 라벨러의 이러한 집중적이면서도 심층적인 접근 방식은 지침 검증부터 데이터 전달 시점까지 주석 프로세스에 가치를 더합니다. 이는 또한 고도로 숙련된 사내 인력을 교육하는 iMerit의 접근 방식이기도 합니다. 심층적인 도메인 전문 지식을 갖춘 3,500명 이상.

파트너 생태계​ 데이터 라벨링부터 메타데이터 생성, 유연하고 생산적인 워크플로우 설정까지 '데이터 조립 라인'에서 차별화된 가치를 제공하는 전문 공급업체가 늘어나는 추세입니다. 전문화된 기능을 위해 이 대규모 생태계를 빠르게 탐색하는 능력은 AI 배포에 매우 중요합니다.​ iMerit는 다음과 같은 독특한 접근 방식을 구축했습니다.도구를 포함한 방식으로 파트너와 협력.