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# 이미지 레이블 확인
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기계 학습(ML) 알고리즘을 위한 매우 정확한 훈련 데이터세트를 구축하는 것은 반복적인 프로세스입니다. 일반적으로 레이블이 만족할만한 수준으로 실측 정보 또는 현실 세계에서 직접 관찰할 수 있는 것을 정확하게 나타낼 때까지 레이블을 검토하고 지속적으로 조정합니다. Amazon SageMaker Ground Truth 이미지 레이블 확인 작업을 사용하여 작업자에게 데이터세트의 레이블을 검토하고 레이블 정확도를 개선하도록 지시할 수 있습니다. 작업자는 기존 레이블이 올바른지 표시하거나 레이블 품질을 평가할 수 있습니다. 또한 설명을 추가하여 추론을 설명할 수도 있습니다. Amazon SageMaker Ground Truth는 [경계 상자를 사용하여 이미지 객체 분류](sms-bounding-box.md) 레이블 및 [의미 세분화를 사용하여 이미지 콘텐츠 식별](sms-semantic-segmentation.md) 레이블에 대한 확인을 지원합니다. Amazon SageMaker AI 콘솔의 Ground Truth 섹션 또는 [CreateLabelingJob](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html) 작업을 사용하여 이미지 레이블 확인 레이블링 작업을 생성합니다.

Ground Truth에서는 작업에 레이블을 지정할 때 다음과 유사한 작업자 콘솔을 제공합니다. 콘솔을 사용하여 레이블 지정 작업을 생성할 때 표시된 이미지와 콘텐츠를 수정할 수 있습니다. Ground Truth를 사용하여 콘솔에서 레이블 지정 작업을 생성하는 방법은 [레이블 지정 작업 생성(콘솔)](sms-create-labeling-job-console.md) 섹션을 참조하세요.

![\[Ground Truth에서 제공하는 레이블 지정 작업에 대한 작업자 콘솔 예제입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/sagemaker/latest/dg/images/label-verification-example.png)


SageMaker AI 콘솔 또는 API를 사용하여 레이블 확인 레이블링 작업을 생성할 수 있습니다. Ground Truth API 작업 `CreateLabelingJob`을 사용하여 레이블 지정 작업을 생성하는 방법을 알아보려면 [레이블 지정 작업 생성(API)](sms-create-labeling-job-api.md) 섹션을 참조하세요.