이커머스 및 리테일 AI를 위한 학습 데이터

데이터 어노테이션은 모델이 특정 과제를 학습할 수 있도록 원본 데이터에 정의된 라벨을 추가하는 작업입니다. 이커머스 및 리테일 분야에서는 진열 상품 탐지, 상품 변형 등의 예제가 사용됩니다. Unitlab의 데이터 어노테이션 플랫폼에서 이러한 작업을 연결할 수 있습니다.

원본 데이터에 맞춰 이미지 어노테이션, HTML 어노테이션, 표 데이터 어노테이션 도구를 선택하세요. 과제에 공통 맥락이 필요한 경우 관련 소스를 함께 관리하세요. 프로젝트 시작 전에 입력 형식과 주석 요구 사항을 확인하세요.

구체적인 라벨링 예제는 리테일 상품 인식 및 상품 페이지 정보 추출에서 확인하세요. 솔루션 페이지는 학습 데이터 과제를 설명하고, 연결된 모달리티 페이지는 주석 도구를 안내합니다.

라벨링 전에 클래스, 필수 속성, 경계 기준을 정의하세요. 진열 상품 탐지 등의 예제로 모호한 사례를 정리하세요. 클래스 및 주석 유형 가이드를 참고하세요.

데이터 큐레이션으로 예제를 확인하고 사용 가능한 메타데이터를 필터링하세요. 상품 카테고리, 포장 변형, 진열 조건 등을 고려해 데이터 구성을 계획하고, 주석 작업 전에 부족하거나 과도하게 포함된 조건을 확인하세요.

주석 품질 보증을 통해 과제 지침에 따라 라벨을 점검하세요. 합의 검토로 작업자 간 일치도를 비교하고, 품질 게이트 단계에서 다음 단계로 진행하기 전 설정된 검사를 적용하세요. 불확실한 예제는 적절한 검토자에게 전달하세요.

데이터셋 버전은 원본 데이터 구성을 기록하고, 주석 릴리스는 후속 작업에 사용할 주석 결과를 패키징합니다. 데이터셋 관리로 데이터를 확인하고 정리한 다음, 학습용 내보내기를 준비하기 전에 주석 릴리스 가이드를 확인하세요.

주석 과제에서 지원하는 출력 형식을 선택하고 학습 코드로 결과를 검증하세요. 자동화와 통합 방법은 내보내기 형식 가이드 및 API, SDK 및 CLI 문서에서 확인할 수 있습니다.

대표 샘플, 명확한 라벨 명세, 합의된 검토 절차부터 준비하세요. 이미지 어노테이션 문서를 확인하거나 Unitlab 팀과 워크플로 상담을 진행하세요.