데이터 라벨링: 풍부한 정보를 담은 가이드라인 데이터 라벨링은 기계 학습 및 인공 지능 알고리즘을 훈련시키기 위해 필수적인 작업입니다. 데이터 라벨링은 데이터에 의미를 부여하고, 각 데이터 포인트에 대한 라벨 또는 태그를 지정하는 과정입니다. 이를 통해 기계 학습 모델은 데이터를 이해하고 패턴을 학습할 수 있습니다. 하지만 데이터 라벨링은 단순한 작업이 아닙니다. 풍부한 정보를 담은 가이드라인을 작성하여야 합니다. 이 가이드라인은 데이터 라벨링 작업자에게 작업의 목적, 방법, 규칙 등을 명확하게 전달해야 합니다. 이를 통해 일관된 라벨링 결과를 얻을 수 있으며, 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 가이드라인 작성 시 몇 가지 규칙을 따라야 합니다. 첫째, HTML 모드에 바로 붙여넣기할 수 있도록 블로..
