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대규모 라벨 검수의 새로운 방법, 직관적인 인터페이스를 갖춘 ‘매뉴얼 리뷰’를 소개합니다.

머신러닝 시스템을 구축해본 경험이 있다면, 학습용 데이터셋의 품질이 시스템 성능에 미치는 영향을 알고 있을 것입니다. 특히 라벨링 정확도를 검수하는 것은 전반적인 라벨링 품질을 확보하는데 필수적입니다. 하지만 모든 라벨러가 처음부터 완벽하게 라벨링한다는 것은 불가능하므로, 오류 및 실수를 잡아내는 명확한 검수 워크플로우를 마련하는 것이 중요합니다. 이에, 능률적인 검수 워크플로우를 지원하는 Suite의 새로운 기능인 '매뉴얼 리뷰(Manual Reveiw)'를 소개합니다.