반응형 머신러닝모델1 데이터 라벨링: 기계 학습 모델의 성공을 위한 핵심 전처리 과정 데이터 라벨링은 기계 학습 또는 딥러닝 프로젝트에서 중요한 핵심 요소입니다. 정확하고 깔끔한 라벨링 작업은 학습 모델의 성능과 정확도에 결정적인 영향을 미칩니다. 오늘의 게시글에서는 데이터 라벨링이 필요한 이유, 주요 라벨링 기법, 활용 사례, 그리고 효율적인 라벨링 작업 수행에 필요한 팁들을 다루고 있습니다. 데이터 라벨링의 개념과 중요성 1. 데이터 라벨링이란? 데이터 라벨링(Data labeling)은 원시 데이터(raw data)에 의미 있는 정보(레이블, label)를 부여하는 과정입니다. 이렇게 부여된 레이블을 통해 기계 학습 알고리즘은 데이터셋에 존재하는 패턴 및 관계를 학습하고, 효과적인 예측 또는 분류 작업을 수행할 수 있습니다. 데이터 라벨링 작업은 이미지, 텍스트, 음성, 시계열 및 .. 2023. 8. 1. 이전 1 다음 반응형
