보안세상

유의사항 1. 라벨링 정확성: 데이터 라벨링은 정확하고 일관성 있어야 합니다. 라벨링 작업을 수행하는 사람들에게 충분한 훈련을 제공하고, 라벨링 오류를 최소화하기 위해 검증 및 품질 점검을 꾸준히 시행해야 합니다. 2. 라벨링 가이드라인: 라벨링을 수행하는 사람들에게 명확한 가이드라인을 제공하는 것이 중요합니다. 데이터 유형에 따라 라벨링 규칙을 정의하고, 주요 용어들의 정의를 포함하여 일관된 결과물을 얻을 수 있도록 도와주세요. 3. 데이터 분포 및 균형: 라벨링된 데이터가 원본 데이터의 분포를 잘 반영하도록 유의해야 합니다. 어떤 클래스가 다른 클래스보다 지나치게 많거나 적으면, 모델이 편향될 수 있습니다. 적절한 샘플링과 라벨링을 통해 클래스 불균형 문제를 해결할 수 있습니다. 4. 확장성과 일반성..