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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 78 - 86 (9page)
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인공지능 개발이 모델 중심에서 데이터 중심으로 진화되면서 학습 데이터의 양과 품질의 중요성이 대두되고 있다. 데이터의 양이 많으면 인공지능의 성능을 향상시킬 수 있지만 데이터셋 구축에 드는 비용과 시간을 고려하면 최적의 데이터양을 파악해야 효과적으로 인공지능 개발을 할 수 있다. 본고에서는 인공지능의 성능을 극대화하는 데이터의 양과 품질을 데이터 중심으로 실험하고 인공지능 모델을 새로운 데이터로 재 학습 테스팅 및 배포 시 고려해야 할 사항들을 알아 본다.
목차
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 객체 인식
Ⅲ. 데이터 중심의 인공지능 개발
Ⅳ. 데이터셋
Ⅴ. 모델 및 실험 환경
Ⅵ. 성능 향상에 필요한 데이터양
Ⅶ. 데이터 불균형
Ⅷ. 모델 업데이트시 데이터양
Ⅸ. 데이터 품질
Ⅹ. 결론
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