학습을 위해 이미지에 라벨링하는 과정을 "데이터 어노테이션"이라고 합니다. 데이터 어노테이션은 머신 러닝 모델, 특히 딥 러닝 모델을 학습시키기 위해 데이터에 정답 레이블을 부여하는 과정입니다. 이를 통해 모델이 학습 데이터와 해당 레이블 간의 관계를 학습할 수 있게 됩니다.데이터 어노테이션의 주요 유형:객체 감지(Object Detection):이미지에서 사물의 위치와 크기를 바운딩 박스 형태로 지정합니다.예: YOLO, Faster R-CNN.이미지 분류(Image Classification):이미지 전체에 하나의 레이블을 부여합니다.예: 개, 고양이, 자동차.세그멘테이션(Segmentation):이미지의 각 픽셀에 레이블을 부여합니다.세부 유형:이미지 분할(Image Segmentation): 이미..