데이터 라벨링에 대해서 설명을 할 때 항상 나오는 이야기는 가공과 검수입니다. 즉, 데이터 라벨링에서는 가공자만 필요한 것이 아니라 검수자도 필요하다는 것을 의미하는데요. 인공지능을 올바르게 학습시키기 위해서는 정확하게 가공된 데이터가 필요합니다. 이렇게 정확한 가공을 하는 데이터 가공자들이 점점 숙련되게 가공하다가도 인간이 하는 일이다 보니 데이터 라벨링된 작업물의 완성도를 높이기 위한 검수가 필수적일 수 밖에 없습니다. 데이터 라벨링 검수자란? 데이터 라벨러가 작업한 작업물을 검수하여 작업의 통과 또는 반려를 결정하는 역할입니다. 검수자를 통해 라벨링된 데이터 결과물의 정확도가 더 높아지게 됩니다. 그렇기 때문에, 검수자의 경우 데이터 라벨러보다 높은 숙련도를 요구하게 됩니다. 즉, 데이터 라벨링의 ..
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