AI 모델을 학습시키는 데 필요한 어노테이션의 수는 다음과 같은 다양한 요인에 따라 달라집니다:
- 문제의 복잡성
- 데이터의 유형과 품질
- 사용된 알고리즘
일반적으로 어노테이션이 많을수록 AI 모델의 성능이 더 좋아집니다.
예를 들어 이미지 분류 모델은 높은 정확도를 달성하기 위해 수천 또는 수백만 개의 레이블이 지정된 이미지가 필요할 수 있습니다. 객체 탐지 모델은 탐지할 물체의 복잡성과 가변성에 따라 수백에서 수천 개의 레이블이 지정된 이미지가 필요할 수 있습니다. 이미지 세분화 모델에는 일반적으로 더 작은 이미지 세트에 대한 픽셀 수준 어노테이션이 필요합니다.
치우침을 피하고 AI 모델의 견고성을 향상시키기 위해서는 어노테이션이 정확하고 일관되며 실제 데이터를 대표할 수 있도록 하는 것이 중요합니다. 이를 달성하는 데 필요한 주석의 수는 특정 사용 사례와 필요한 품질 표준에 따라 달라집니다.
모델을 점진적으로 테스트 학습하고 성능을 검증하는 것이 좋습니다. 궁금한 점이 있으면 언제든지 저희에게 문의하세요.
