2025년 11월 5일 · 읽는 시간 약 7분
라벨은 의견이다
지도 학습에서 ‘정답’이라고 부르는 값은 대개 사람이 붙입니다. 고객 문의가 ‘불만’인지 ‘단순 문의’인지, 제품 사진이 ‘불량’인지 ‘양호’인지. 그 경계는 매뉴얼보다 모호하고, 교대 근무와 교육 수준에 따라 흔들립니다.
의견이 모델이 될 때
모델은 그 흔들림을 패턴으로 학습합니다. 나중에 성능이 나쁘다고 해서 알고리즘만 탓하면, 정작 라벨 가이드가 두 장짜리였다는 사실은 남습니다. 한국 공공·금융권 PoC에서 자주 보는 장면이기도 합니다.
비전공자가 할 수 있는 일
라벨러 두 명의 일치율을 물어보세요. 불일치 사례를 회의 안건으로 올리세요. ‘정답’을 신성시하기보다, 합의된 의견으로 다루는 문화가 데이터 품질의 시작입니다.