데이터 라벨링 자동화는 기존의 수작업 라벨링 작업을 자동화하여 효율성과 일관성을 향상시키는 방법입니다. 데이터 라벨링 자동화는 다양한 기술과 알고리즘을 활용하여 수행될 수 있습니다.
이를 위한 몇 가지 주요 접근 방식을 살펴보겠습니다. 준지도학습(Semi-Supervised Learning) 준지도학습은 라벨이 부차적으로 포함된 데이터와 라벨이 없는 데이터를 함께 사용하여 모델을 학습하는 방법입니다.
라벨이 있는 데이터를 사용해 초기 모델을 학습한 후, 해당 모델을 통해 라벨이 없는 데이터의 일부를 자동으로 라벨링하는 방식을 취할 수 있습니다. 활용자 피드백(Leveraging User Feedback) 사용자의 피드백을 활용하여 라벨링을 개선하는 방식입니다.
예를 들어, 모델이 일부 데이터를 라벨링하고 사용자는 그 결과를 확인하고 수정할 수 있으며, 이러한 사용자의 피드백을 모델에 반영하여 라벨링을 개선하는 것입니다. 액티브 러닝(Active Learning) 액티브 러닝은 모델이...
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