データラベリング

教師あり学習に使うため、データに対して正解の情報（ラベル）を人手で付けていく作業。

画像に写っているものの名称や、文章の感情がポジティブかネガティブかといった正解情報を、人が確認しながら1件ずつデータに付与していく。この正解データが、モデルの学習の質を大きく左右する。

大量のデータへのラベル付けは人手のコストが大きく、専門の作業チームや外部サービスに委託して行われることも多い。