데이터 라벨링

데이터 라벨링(Data Labeling)은 머신 러닝 및 딥 러닝 모델을 학습시키기 위해 필요한 과정 중 하나입니다. 라벨링은 각 데이터 포인트에 대한 정확한 레이블 또는 태그를 할당하는 것을 말합니다. 예를 들어, 이미지 분류 모델을 학습시키기 위해, 각 이미지에 대해 해당 이미지가 무엇인지를 라벨링해야 합니다.

데이터 라벨링은 일반적으로 수동으로 수행되지만, 최근에는 자동화된 라벨링 기술이 발전하면서 자동 라벨링도 가능해졌습니다. 그러나, 일부 복잡한 작업의 경우, 인간의 판단력이 필요한 경우가 있어 수동 라벨링이 필수적입니다.

데이터 라벨링은 모델의 성능과 정확성을 높이는 데 매우 중요합니다. 정확한 라벨링은 모델이 실제 세계의 상황에 대해 더 잘 이해할 수 있도록 하여, 예측 성능을 향상시키는 데 도움이 됩니다.