data-enrichment
AI 모델이 학습할 수 있도록 원천 데이터에 라벨을 붙이거나 정보를 추가하여 품질을 높이는 작업이다. 주로 사람의 수작업에 의존하며 모델의 정확도와 공정성을 결정하는 핵심적인 단계이다. 이 과정에서 노동자의 권리 보호와 데이터의 편향성 제거가 필수적이다.
AI 모델이 학습할 수 있도록 원천 데이터에 라벨을 붙이거나 정보를 추가하여 품질을 높이는 작업이다. 주로 사람의 수작업에 의존하며 모델의 정확도와 공정성을 결정하는 핵심적인 단계이다. 이 과정에서 노동자의 권리 보호와 데이터의 편향성 제거가 필수적이다.