1. 들어가며인공지능(AI)은 스스로 똑똑해지지 않습니다. 마치 어린아이에게 "이건 사과야", "이건 바나나야"라고 하나하나 가르쳐주어야 하듯, AI에게도 데이터의 의미를 알려주는 과정이 필요합니다."이 사진 속 물체는 '고양이'이고, 위치는 여기야."이렇게 원천 데이터(Raw Data)에 AI가 이해할 수 있는 정답(Tag/Label)을 달아주는 작업을 데이터 라벨링(Data Labeling)이라고 합니다. AI 프로젝트 전체 시간의 80%가 데이터 준비에 쓰인다는 말이 있을 정도로, 라벨링은 모델의 성능을 결정짓는 가장 핵심적인 단계입니다.이번 포스팅에서는 데이터 라벨링의 종류와 기법, 그리고 파이썬과 딥러닝 모델을 활용해 자동 라벨링(Auto-Labeling)을 수행하는 실전 코드까지 A to Z를..