데이터 라벨링

데이터 라벨링(Data Labeling)은 머신러닝 모델의 지도 학습에 사용되는 학습 데이터에 정답(레이블)을 부여하는 작업입니다. 이미지에 물체 위치를 표시하거나, 텍스트에 감정 레이블을 붙이는 것이 대표적입니다. AI 모델의 성능은 학습 데이터의 품질에 크게 좌우되므로, 라벨링의 정확성이 매우 중요합니다. 크라우드소싱, 전문가 라벨링, 반자동 라벨링 등 다양한 방법이 있으며, Scale AI, Labelbox 등 전문 플랫폼도 있습니다.