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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
윤종욱 (협성대학교)
저널정보
한국인터넷전자상거래학회 인터넷전자상거래연구 인터넷전자상거래연구 제19권 제5호
발행연도
2019.10
수록면
199 - 217 (19page)
DOI
10.37272/JIECR.2019.10.19.5.199

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In this study, the processes required to build machine-learning dataset(ML dataset) were standardized or generalized. The target of the standardization process is to include all types of data used for machine learning, covering text, voice, images and video data. To this end, existing literature reviews and case studies on ML dataset construction have been carried out. In addition, various projects on domestic and international ML dataset construction were reviewed to derive a standardized construction process for each type of data. It also presented a summary table of the types of annotations that take up most of the time and cost in the ML dataset construction process and the cost for each task.
Results presented in this study may be useful to assist in a more comprehensive understanding, compared to studies such as construction process studies centered on specific types of data previously performed or case studies on specific industries. In addition, the survey results comparing different types of annunciations by data type are assessed to be more likely to be used compared to previous studies. From a practical point of view, the results of this study could provide useful guidance for organizations interested in deploying ML datasets to plan and schedule at the time of their business initiatives.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기계학습 데이터세트 현황 및 문헌연구
Ⅲ. 기계학습 데이터세트 표준 구축공정 도출
Ⅳ. 결론 및 시사점
참고문헌

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