라벨 노이즈
term_id: label_noise
Category: basic_concepts
Definition
라벨 노이즈는 데이터 인스턴스의 실제 클래스 라벨과 훈련 데이터셋에 제공된 라벨 간의 불일치를 의미합니다. 이는 인간 애노테이션 오류, 모호한 데이터 포인트 등으로 인해 발생할 수 있습니다.
Summary
지도 학습 기계 학습 훈련에 사용되는 데이터셋의 대상 라벨에 존재하는 오류나 불일치입니다.
Key Concepts
- 데이터 품질(Data Quality)
- 강건한 학습(Robust Learning)
- 애노테이션 오류(Annotation Errors)
- 대칭/비대칭 노이즈(Symmetric/Asymmetric Noise)
Use Cases
- 크라우드소싱 데이터로 모델 훈련
- 현실 세계의 불완전한 데이터셋 처리
- 모델 강건성 향상