인공지능 학습데이터 검수는 꼭 필요할까요?

지난 게시글에서 인공지능의 기술 및 성능 향상에 고품질의 학습데이터가 필수라는 것을 전달드렸는데요! 학습데이터를 구축하는 단계에서 데이터 품질의 80~90%가 결정되는 만큼, 원하는 수준의 데이터 품질을 확보하기 위해서는 데이터 검수 과정이 빠질 수 없는 중요한 요소입니다. 데이터 검수란 무엇인가요?c 인공지능 모델의 목적에 맞게 각 특성을 고려하여 학습데이터가 구축될 수 있도록 다양한 각도에서 데이터 품질을 확인하는 과정입니다. 한번 구축된 학습데이터는 이슈가 발생하지 않는 한 이후에도 그대로 활용될 확률이 높기 때문에 구축 당시 검수 프로세스 관리가 매우 중요합니다. 검수는 어떻게 진행되나요?c 원시 데이터의 획득, 정제, 라벨링의 단계를 거치는 모든 과정에서 품질 검사가 이루어지게 되는데요. 특히 데이터 라벨링이 이루어지는 과정에서는 각 데이터 특성 및 목적에 맞는 숙련도가 필요하며 검수 프로세스에 따라 소요되는 비용 및 시간, 데이터 품질의 결과가 달라질 수 있어 충분한 의논...

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