데이터 어노테이션
데이터 어노테이션의 절차와 품질을 다루며 분류, 박스 표시부터 선호 순위까지, 주석 기준이 학습 데이터의 실제 활용도를 어떻게 결정하는지 살펴봅니다.
데이터 어노테이션은 원본 텍스트, 이미지, 오디오에 정답을 붙여 학습 재료로 바꾸는 작업입니다. 문장에 감정 태그를 달고, 사진 속 차량과 보행자를 박스로 표시하고, 두 답변 중 어느 쪽이 나은지 순위를 매기는 일이 여기에 속합니다. 기준이 모호하면 모델도 모호한 판단을 배우기 때문에, 일관성 샘플 검사와 이견 샘플에 대한 판정, 작업자 교육에 실제 비용이 들어갑니다.
