기술블로그1 데이터 라벨링 교육: AI 성능 향상을 위한 필수 가이드 1. 데이터 라벨링의 정의 데이터 라벨링은 인공지능 모델의 학습에 있어 매우 중요한 과정이다. 기본적으로 데이터 라벨링은 다양한 형태의 데이터를 특정한 의미로 마킹하는 작업으로, 모델이 해당 데이터를 이해하고 예측할 수 있게 돕는다.예를 들어, 이미지 분류 작업에서는 각 이미지에 대한 레이블을 지정하여 모델이 해당 이미지의 내용을 인식할 수 있도록 한다. 이 과정은 특히 주석이라고도 불리며, 고양이와 개 이미지를 분류하는 모델의 경우 각각 "고양이" 또는 "개"라는 태그를 부여하는 작업이 포함된다.텍스트 데이터의 경우, 감정 분석을 위해 긍정적, 부정적, 중립적인 감정을 레이블링해야 한다. 이러한 라벨링 작업은 자동화된 AI 모델이 훈련할 수 있는 기본적인 데이터셋을 만드는 데 핵심적인 역할을 한다.. 2025. 2. 18. 이전 1 다음