데이터 라벨링이란?

데이터 라벨링이란?

데이터 라벨링은 기계 학습과 인공지능 분야에서 중요한 작업 중 하나입니다. 이는 머신러닝 모델을 훈련시키기 위해 데이터 포인트에 레이블(정답)을 할당하는 작업입니다.

데이터 라벨링은 데이터셋을 만들기 위한 과정 중 하나이며, 일반적으로 사람이 직접 수행합니다. 이를 위해 전문가나 일반적인 사용자들이 정확한 라벨을 지정하고 분류하는 작업을 수행합니다.

데이터 라벨링은 크게 지도 학습(supervised learning), 비지도 학습(unsupervised learning), 강화 학습(reinforcement learning)으로 분류됩니다. 지도 학습에서는 모델이 예측한 결과와 실제 결과를 비교하여 정확도를 향상시키기 위해 라벨링을 수행합니다. 비지도 학습에서는 라벨링 없이 데이터를 분석하며, 강화 학습에서는 환경으로부터 받은 보상을 기반으로 에이전트의 행동을 결정합니다.

데이터 라벨링의 정확성은 머신러닝 모델의 정확성에 직접적인 영향을 미칩니다. 따라서 데이터 라벨링은 머신러닝 모델의 성능 향상을 위해 매우 중요한 작업 중 하나입니다.