데이터 라벨링은 기계 학습 알고리즘의 정확성을 향상시키기 위해 필수적으로 수행되는 프로세스 중 하나입니다.
기계 학습은 컴퓨터에 데이터를 스스로 학습시키는 기술로 입력 데이터와 그에 대한 출력(정답) 데이터를 이용하여 학습합니다.
이 때 입력 데이터와 출력 데이터를 제공하는 작업을 데이터 라벨링이라고합니다.
데이터 라벨링은 주로 인간 노동자에 의해 수행되며, 정확한 데이터 라벨링은 기계 학습 모델의 정확성을 결정하는 데 큰 역할을 한다.
예를 들어, 기계 학습 알고리즘이 개와 고양이를 구별하는 문제를 배우는 경우, 개와 고양이의 이미지를 인간 근로자가 개와 고양이와 라벨링해야 합니다.
데이터 라벨링은 매우 시간과 비용이 많이 드는 작업입니다.
라벨링을 위한 데이터 수집, 인간 근로자 고용 및 교육, 라벨링 도구 및 시스템 구성 등 다양한 요인이 필요합니다.
따라서 정확성과 비용의 균형을 맞추는 것이 중요합니다.
데이터 라벨링은 기계 학습에 필요한 데이터의 품질을 결정하는 데 중요한 역할을 합니다.
정확하게 라벨링된 데이터는 기계 학습 알고리즘이 정확하게 예측하는 데 도움이 되지만, 반대로 잘못 라벨링된 데이터는 알고리즘이 학습하지 못하게 합니다.
따라서 데이터 라벨링은 기계 학습 모델의 성능을 결정하는 중요한 요소 중 하나입니다.
인기글
최근, 인간의 작업자 대신에 기계 학습 모델을 이용한 자동 라벨링 기술이 발전하고 있습니다.
이를 통해 인간 근로자가 수행해야 하는 작업의 대부분을 자동화하고 빠르고 저렴한 비용으로 데이터를 레이블링할 수 있습니다.
그러나 자동 라벨링 기술은 여전히 완전한 대안이 되기 어렵다.
경우에 따라 인간 노동자의 직감과 경험이 필요할 수 있습니다.