데이터 어노테이션(data annotation)

데이터 어노테이션(data annotation)은 머신러닝 모델을 훈련시키기 위해 데이터셋에 라벨(주석)을 다는 과정을 말합니다. 이 과정은 모델이 학습할 수 있는 고품질 데이터를 생성하는 데 매우 중요합니다. 데이터 어노테이션 가이드는 일관되고 정확한 라벨링을 보장하기 위해 어노테이터(annotation 작업자)들에게 제공되는 지침서입니다.데이터 어노테이션의 중요성모델 성능 향상: 정확한 라벨링은 머신러닝 모델이 더 나은 성능을 발휘할 수 있도록 도와줍니다.일관성 유지: 여러 명의 어노테이터가 동일한 기준을 사용하여 라벨링함으로써 데이터셋의 일관성을 유지할 수 있습니다.오류 감소: 명확한 지침은 어노테이션 오류를 줄이고 데이터 품질을 높입니다.데이터 어노테이션 가이드의 주요 요소프로젝트 개요목적: 어노..
ML 2024. 6. 2. 12:55
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