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데이터 라벨링이란,

이미지, 영상, 텍스트 등의 데이터에 사람이 데이터 가공 도구를 활용하여 인공지능이 학습할 수 있도록 다양한 정보를 목적에 맞게 입력하는 것을 의미합니다.

데이터 라벨링은 기계 학습에 필요한 데이터를 수집, 분류, 가공하는 작업으로, 수동 또는 소프트웨어를 활용해 이루어집니다.

AI에서 데이터 라벨링은 머신러닝(Machine Learnig), 특히 컴퓨터에게 정답(Labeling)을 알려주며 학습시키는 지도학습(Supervised Learning)을 위한 데이터 전처리의 중요한 부분인데, 즉 비정형 데이터를 컴퓨터가 알아들을 수 있도록 변형하거나 가공하는 것이 데이터 라벨링입니다.

위와 같이 자동차에 네모 박스를 그리고 '자동차'라고 표시해주는 것이 데이터 라벨링 작업입니다.

또한 자율주행 차량용 머신러닝 알고리즘을 구성할 때에도 데이터 라벨링이 사용됩니다. 자율주행차는 안전한 주행을 위하여 외부에 있는 물체를 파악할 수 있어야 되는데, 데이터 라벨링은 자동차의 인공지능이 이러한 물체 또한 데이터 포인트의 주요 특징에 라벨을 지정하고 이들 간의 유사점을 찾아 사람, 거리, 다른 자동차 등을 파악할 수 있게 합니다.

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