데이터 라벨링은 기계 학습 및 인공 지능 모델을 훈련시키기 위해 데이터에 대한 정확한 레이블 또는 태그를 지정하는 과정입니다. 모델이 학습할 수 있도록 입력 데이터와 해당 출력(레이블) 간의 매핑을 제공하는 것이 중요합니다. 데이터 라벨링 종류 #1. 이미지 라벨링: 이미지에 대한 객체 감지, 분류 또는 분할 작업을 위해 각 객체 또는 영역에 대한 레이블을 지정합니다. #2. 텍스트 라벨링: 텍스트 문서에서 특정 카테고리, 주제 또는 감정과 같은 정보를 추출하기 위해 각 문장이나 단어에 레이블을 지정합니다. #3. 오디오 라벨링: 음성 데이터에서 음성 명령, 음악 장르 또는 특정 소리 등을 식별하기 위해 각 오디오 세그먼트에 레이블을 지정합니다. #4. 비디오 라벨링: 동영상에서 객체 추적, 동작 인식 ..
