데이터셋 카토그래피
학습 과정 중 모델의 예측 신뢰도와 변동성을 측정하여 데이터셋 내 각 샘플의 학습 난이도를 시각화하고 분류하는 기법이다. 잘못된 라벨이나 학습에 도움이 되지 않는 노이즈 데이터를 식별하는 데 사용된다.