인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 영역에서 데이터는 종종 새로운 석유로 불립니다. 하지만 원시 데이터만으로는 AI 시스템을 구동하는 정교한 알고리즘에 연료를 공급하기에 충분하지 않습니다. . 노동 집약적인 이 작업은 머신러닝에서 데이터 라벨링의 중추적인 역할을 하며, 시스템이 학습하고 적응하며 정확한 예측을 할 수 있게 해줍니다. 데이터를 유용하게 활용하려면 비정형 정보를 구조화되고 실행할 수 있는 유용한 정보로 변환하는 프로세스인 레이블과 주석을…