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외부 라벨링 서비스와의 협업 모범 사례

“최고의” 데이터 라벨링 접근법이 무엇이냐고 물으신다면, “만병통치약” 같은 해결책은 없습니다. 이상적인 선택은 문제의 복잡성이나 ML 시스템에 맞는 특정 어플리케이션에 좌우되기 때문입니다. 라벨링 접근법에 영향을 미치는 다른 요인으로는 라벨링이 필요한 데이터의 양, 팀의 크기, 뿐만 아니라 예산, 시간, 프로젝트에 필요한 기타 리소스들입니다. 

Hanan Othman
Content Writer
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Insight

Designed for Data-Centric teams

Superb AI의 머신 러닝 데이터 플랫폼은 모델 학습부터 상용화까지의 파이프라인에 참여하는 데이터 과학자, 머신 러닝 엔지니어, 프로덕트 리더, 라벨러 등을 포함한 모든 실무자를 위해 설계되었습니다.  

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