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데이터 라벨링(이)란?

정의

지도 학습을 위해 원시 데이터에 태그 또는 대상 출력을 할당하는 프로세스입니다.

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관련 용어

비지도 학습명시적인 목표 출력 없이 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 패턴을 학습합니다.알고리즘 편향왜곡된 데이터, 가정 또는 모델링 선택으로 인해 발생하는 모델 출력의 체계적 불공평성입니다.특징 추출원시 데이터를 모델이 사용할 수 있는 유용한 기능으로 변환합니다.다중 모드 모델텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 데이터 유형을 처리하거나 생성할 수 있는 모델입니다.자기 지도 학습마스킹되거나 변환된 부분을 예측하여 레이블이 지정되지 않은 데이터로부터 표현을 학습합니다.지도 학습입력을 알려진 출력에 매핑하는 레이블이 지정된 예제를 사용하여 모델을 교육합니다.

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