라벨 오류 감지
라벨 오류 검출은 데이터셋 내에 존재하는 라벨 오류를 식별하는 중요한 하위 작업입니다. 이 작업은 데이터의 특성과 라벨 간의 일관성 여부를 분석하여 데이터 품질을 향상시키고, 머신러닝 모델의 학습 효율성과 일반화 능력을 보장하는 것을 목표로 합니다. 데이터 전처리 단계에서 정확하게 라벨 오류를 검출하고 수정하는 것은 모델 성능을 개선하는 데 매우 중요합니다.
라벨 오류 검출은 데이터셋 내에 존재하는 라벨 오류를 식별하는 중요한 하위 작업입니다. 이 작업은 데이터의 특성과 라벨 간의 일관성 여부를 분석하여 데이터 품질을 향상시키고, 머신러닝 모델의 학습 효율성과 일반화 능력을 보장하는 것을 목표로 합니다. 데이터 전처리 단계에서 정확하게 라벨 오류를 검출하고 수정하는 것은 모델 성능을 개선하는 데 매우 중요합니다.