물어봐
BETA
데이터라벨링과 미세노동을 설명해요
IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요.
데이터 라벨링은 기계 학습 및 데이터 분석을 위해 데이터에 대한 정확한 태그를 할당하는 작업을 말해요. 이는 모델이 학습할 수 있는 정확한 데이터를 제공하기 위해 중요한 과정이에요. 예를 들어, 이미지 데이터의 경우, 각 이미지가 어떤 카테고리에 속하는지 분류하는 작업이 데이터 라벨링에 해당해요.
미세노동은 주로 작업이 매우 세밀하고 까다로운 경우를 가리키며, 특히 기계 학습 및 데이터 처리 작업에서 많이 발생해요. 예를 들어, 데이터 라벨링 작업은 사람이 직접 수행해야 하며, 작업이 반복적이고 귀찮을 수 있어 미세노동의 대표적인 사례라고 볼 수 있어요. 데이터 라벨링 작업은 모델의 정확성을 높이기 위해 필수적이지만, 시간과 인적자원을 많이 소모하는 작업이기도 해요.
열심히 읽고 답변했어요!
![[IT 상식사전] 시맨틱 웹에 관하여](/media/news/1377/image001.jpg)
