본문/내용
1. 데이터 라벨링 작업 경험이 있나요 있다면 어떤 프로젝트였는지 설명해 주세요.
네, 데이터 라벨링 작업 경험이 있습니다. 최근 6개월 동안 약 10만 건 이상의 이미지와 영상 데이터에 대한 라벨링 작업을 수행하였으며, 자율주행 차량 개발을 위한 데이터셋 구축 프로젝트에 참여하였습니다. 이 프로젝트에서는 차량, 보행자, 신호등, 도로 표지판 등 다양한 객체를 정밀하게 라벨링하였으며, 객체별 인식률을 95% 이상 유지하는 데 기여하였습니다. 라벨링 작업에는 YOLO, COCO, Pascal VOC 등의 표준 포맷을 활용하였고, 작업 효율성을 높이기 위해 반자동 도구를 활용하였으며, 2명 팀원과 협력하여 일일 500건 이상의 데이터 라벨링을 처리하였습니다. 또한, 라벨링 검수 과정에서는 오류율을 1% 이하로 유지하려고 지속적으로 검증하고 수정하는 작업을 수행하였습니다. 프로젝트 완료 후, 데이터셋 품질 향상으로 모델의 객체 인식 성능이 10% 이상 향상되는 결과를 이끌어내는데 기여한 경험이 있습니다.
2. 데이터 라벨링에서 중요한 기준이나 원칙이 무엇이라고 생각하나요
데이터 라벨링에서 가장 중요한 기준은 정확성과 일관성입니다. 이는 모델 …