머신러닝학습데이터1 AI 데이터 라벨링의 모든 것 – 정확도와 효율을 극대화하는 전략 가이드 AI 기술의 성능을 결정짓는 핵심은 단연 ‘데이터’입니다. 그중에서도 AI가 학습하기 위한 필수 조건은 정확하게 정제되고 의미 있는 라벨이 부착된 데이터, 즉 라벨링된 학습 데이터입니다. AI 데이터 라벨링은 인공지능 모델이 사물, 텍스트, 소리, 영상 등을 이해하고 예측할 수 있도록 ‘정답’을 붙여주는 과정으로, 인공지능 학습의 품질을 좌우하는 결정적인 역할을 합니다. 데이터가 아무리 많아도 라벨이 부정확하거나 일관성이 없다면 모델의 성능은 크게 저하됩니다. 특히 자율주행, 헬스케어, 챗봇, 금융 알고리즘 등 민감한 분야에서는 라벨링 정확도 하나가 생명을 좌우할 수도 있습니다. 데이터 라벨링은 이미지 내 객체를 구분하기 위한 바운딩 박스를 그리는 작업부터, 텍스트 내 감정을 분석하거나 오디오의 스피커를.. 2025. 4. 1. 이전 1 다음