데이터도 포장하는 데이터라벨링에 대해 알고 계신가요?
데이터라벨링은 기계 학습 알고리즘에 사용되는 데이터를 전처리하고 구조화하는 과정입니다. 이 과정은 알고리즘에 입력되는 데이터를 정제하고, 분석하기 쉽도록 만들어주며, 모델의 정확도를 높이는 데 기여합니다. 그렇기 때문에 인공지능 및 머신러닝 분야에서 매우 중요한 단계로 간주됩니다. 먼저, 원시 데이터를 수집하는 과정부터 시작합니다. 원시 데이터는 다양한 형태와 형식으로 존재하며, 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등이 포함됩니다. 이러한 원시 데이터는 자체로서는 분석에 큰 도움이 되지 않습니다. 따라서, 이를 구조화하고 의미있는 정보로 전환해야 합니다. 다음 단계는 데이터 전처리입니다. 전처리 과정에서는 노이즈 제거, 결측치 처리, 이상치 탐지 및 수정, 데이터 정규화, 토큰화 등의 작업을 수행합니다. ..
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