데이터 어노테이션은 머신러닝 및 딥러닝 모델 훈련에 아주 중요한 역할을 합니다. 빠른 작업과 정확한 결과 그리고 일관성은 모델의 성능을 결정하는 핵심 요소입니다. 이러한 이유로 전문 어노테이션 기업들이 더 나은 모델 훈련을 위해 보다 편리하고 정확한 어노테이션 개발에 고민하고 있습니다.
다양한 고민과 노력들이 머신러닝 분야의 발전과 혁신에 큰 기여를 할 것으로 기대가 되는데요! 😃 이번 레터에서는 빠르고 정확한 작업에 용이한 AIMMO 인터렉티브 세그멘테이션 (Interactive Segmentation)을 살펴보겠습니다.
AIMMO 세그멘테이션(Segmentation)은 딥러닝을 활용하여 이미지를 픽셀 단위로 분할할 수 있습니다. 프로젝트의 목적에 따라 Instance, Semantic, Panoptic 유형의 세그멘테이션(Segmentation) 프로젝트를 모두 지원하며, 폴리곤과 브러쉬 툴을 사용하여 작업할 수 있습니다. 인터랙티브 세그멘테이션은(Interactive Segmentation) 반자동화된 세그멘테이션으로 클릭한 이미지 영역을 기준으로 객체를 구분하는 힌트를 얻습니다. 인터랙티브 세그멘테이션(Segmentation)은 라벨러가 몇 번의 클릭만으로 작업을 완료.. Read more >
최근 의료 분야의 AI 개발이 활발히 이루어지고 있는 걸 볼 수 있습니다. 의료 AI 업계는 개인정보 보호에 민감한 데이터로 인해 주의가 필요하고 윤리적인 측면에서도 엄격하게 다뤄져야 합니다. 어노테이션(Annotation)에서는 높은 정확도와 혼잡하지 않은 일관성이 중요합니다. 이를 위해 전문적인 훈련과 경험뿐만 아니라 어노테이션(Annotation) 간의 일관성을 유지하기 위한 주의를 요구하고 있는데요. Read more >
