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“최고의” 데이터 라벨링 접근법이 무엇이냐고 물으신다면, “만병통치약” 같은 해결책은 없습니다. 이상적인 선택은 문제의 복잡성이나 ML 시스템에 맞는 특정 어플리케이션에 좌우되기 때문입니다. 라벨링 접근법에 영향을 미치는 다른 요인으로는 라벨링이 필요한 데이터의 양, 팀의 크기, 뿐만 아니라 예산, 시간, 프로젝트에 필요한 기타 리소스들입니다.
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