📋 목차데이터 라벨링이란?데이터 라벨링의 종류데이터 라벨링 프로세스데이터 라벨링 도구 및 플랫폼데이터 라벨링의 활용 사례데이터 라벨링의 도전 과제데이터 라벨링의 미래데이터 라벨링 FAQ데이터 라벨링은 머신러닝과 딥러닝 모델 훈련의 핵심 단계로, 원시 데이터를 이해 가능한 형태로 변환하는 작업입니다. 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 데이터에 정답(라벨)을 붙이는 과정은 AI 시스템의 정확도를 결정짓는 중요한 역할을 합니다. 이번 글에서는 데이터 라벨링의 개념, 방법, 도구, 그리고 미래 트렌드까지 심도 있게 알아봅니다.데이터 라벨링이란?데이터 라벨링은 머신러닝 모델을 훈련하기 위해 데이터에 의미 있는 레이블을 추가하는 과정입니다.이미지, 텍스트, 오디오, 비디오와 같은 다양한 데이터 유형에 적용됩니다...

📋 목차음성 합성이란?음성 합성의 작동 원리음성 합성의 응용 사례음성 합성에 사용되는 주요 기술음성 합성의 도전 과제음성 합성 도구 및 플랫폼음성 합성의 미래 트렌드음성 합성 관련 FAQ음성 합성(Text-to-Speech, TTS)은 텍스트 데이터를 음성으로 변환하는 기술입니다. 이 기술은 인간의 목소리를 모방하여 자연스러운 음성을 생성하며, AI 기술의 발전으로 품질과 응용 가능성이 크게 향상되었습니다. 음성 비서, 오디오북, 내비게이션 등 다양한 분야에서 사용되는 음성 합성은 사용자 경험을 혁신적으로 변화시키고 있습니다.음성 합성이란?음성 합성은 텍스트 데이터를 입력받아 이를 음성 신호로 변환하는 기술입니다.Text-to-Speech(TTS)라고도 불리며, 텍스트 데이터를 사람이 읽는 것처럼 발음..