이미지 주석의 예술과 과학: AI와 머신러닝의 기술

로저 브라운

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인간되기: 인공지능 매거진

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인공 지능(AI)의 사용은 현대 세계에서 점점 더 널리 퍼지고 있으며 가능한 모든 방법으로 인간의 삶을 획기적으로 향상시킬 수 있는 잠재력을 보고 있습니다. 일상적인 작업과 프로세스를 자동화하여 향상된 효율성, 정확성, 비용 효율성으로 운영을 간소화함으로써 AI는 의료, 교육, 소매, 금융, 농업 등 거의 모든 산업에 혁명을 일으키는 것으로 입증되었습니다..

AI 기술은 끊임없이 발전하여 기계가 점점 더 발전하고 더 복잡한 기능을 수행할 수 있게 되었습니다. 우리 모두는 AI가 우리 삶에 가져온 변화를 경험했습니다. 하지만 이 새로운 시대 기술 뒤에 숨은 실제 예술과 과학에 대한 우리의 인식이 정확합니까? AI와 머신러닝(ML)의 기본 기술인 이미지 주석과 머신러닝 모델을 위한 정확하고 적절한 AI 훈련 데이터를 개발하는 데 있어 이미지 주석의 중요성을 어떤 방식으로 이해합니까?

이미지 주석은 인공 지능과 기계 학습의 핵심이며, 이 노트에서는 AI를 달성하고 AI 지원 모델을 개발하는 데 필요한 다양한 접근 방식과 방법에 대한 개요를 제공합니다.

데이터를 해석하고, 패턴을 분석하고, 추세를 인식하는 컴퓨터 프로그램이나 알고리즘을 인공 지능이라고 합니다. 이를 위해서는 알고리즘을 이해하고 AI를 통해 이를 현실 세계의 과제에 적용할 수 있어야 합니다. 인공지능을 개발하려면 창의성, 직관력, 문제 해결 능력이 필요합니다. 이 설명을 전체적으로 살펴보면 성공적인 AI 시스템 개발에 데이터가 필수 불가결하다는 것을 추론할 수 있습니다.

데이터는 훈련 및 알고리즘 개선을 위한 입력을 제공함으로써 인공 지능과 기계 학습을 촉진하여 예측을 하고 추세를 식별하며 프로세스를 자동화할 수 있도록 합니다. 특정 시나리오나 사용 사례에 맞게 데이터를 활용하여 기계 학습 알고리즘이나 AI 애플리케이션을 맞춤 설정할 수 있습니다. AI와 머신러닝에서 데이터는 변수 간의 패턴과 관계를 식별하는 기능을 제공하며, 이러한 패턴과 관계를 통해 모델은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 전반적으로, 데이터가 많을수록 AI 및 기계 학습 모델이 더 좋아진다는 것을 보여줍니다.

인공지능의 개념은 경험을 통해 학습하고 그에 따라 행동을 조정하며 작업을 수행할 수 있는 기계 또는 컴퓨터를 의미합니다. 복잡한 작업을 효율적으로 실행하는 AI의 능력은 이미지 주석에 의해 결정됩니다. 이는 성공의 핵심 결정 요소이며 설명적 메타데이터로 이미지에 레이블을 지정하는 프로세스로 정의됩니다. AI 응용의 기반을 마련하기 때문에 'AI와 머신러닝의 핵심'이라고도 불린다.

인공지능이 등장한 초기부터 머신러닝에는 이미지 주석이 사용되었습니다. 1950년대 손으로 라벨링한 이미지를 사용하여 훈련된 신경망의 개발을 보았습니다. 컴퓨터 비전 알고리즘은 1970년대에 널리 보급되었습니다., 연구원들은 주석이 달린 이미지를 사용하여 AI 알고리즘을 훈련했습니다.

1990년대 고급 기계 학습 알고리즘의 등장으로 이미지 주석이 자동화되었습니다. 이제 이미지에 수동으로 라벨을 붙일 필요 없이 컴퓨터 비전 알고리즘을 사용하여 물체를 감지하고 분류하는 것이 가능해졌습니다. 딥러닝 알고리즘의 발전으로 영상 인식이 더욱 정확해졌습니다.

컴퓨터 비전 알고리즘은 레이블이 지정된 이미지의 대규모 데이터 세트를 사용하여 훈련되며 자율 주행 자동차 및 의료 진단을 포함한 다양한 산업에서 사용됩니다. 이미지에 주석을 추가하면 얼굴 인식 알고리즘을 개선하는 데 도움이 되며 로봇이 작업을 수행하도록 훈련할 수 있습니다.

AI 및 기계 학습 작업을 위한 데이터 준비 프로세스의 일부인 이미지 주석을 사용하여 이미지의 개체에 레이블을 지정하고, 경계를 식별하고, 메타데이터를 생성할 수 있습니다. 이미지에 정확하게 라벨을 붙이면 기계가 그 안에 포함된 개체와 문자를 인식할 수 있습니다. AI와 기계 학습을 기반으로 하는 모델이 성공하고 정확하려면 이 정보가 있어야 합니다.