데이터 라벨링(Data labeling)은 기계학습 알고리즘의 정확도를 향상시키기 위해 필수적으로 수행되는 과정 중 하나입니다. 기계학습은 컴퓨터가 데이터를 스스로 학습하도록 하는 기술로, 입력 데이터와 이에 대한 출력(정답) 데이터를 이용해 학습합니다. 이때 입력 데이터와 출력 데이터를 제공해주는 작업을 데이터 라벨링이라고 합니다. 데이터 라벨링은 주로 인간 작업자가 수행하며, 정확한 데이터 라벨링은 기계학습 모델의 정확도를 결정하는데 큰 역할을 합니다. 예를 들어, 기계학습 알고리즘이 개와 고양이를 구분하는 문제를 학습한다면, 개와 고양이 이미지를 인간 작업자가 개와 고양이로 라벨링하는 작업이 필요합니다. 데이터 라벨링은 매우 시간과 비용이 많이 드는 작업입니다. 라벨링을 위한 데이터 수집, 인간 작..
