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# 휴먼 인 더 루프를 사용한 데이터 레이블 지정
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기계 학습 모델을 훈련시키려면 레이블이 지정된 대량의 고품질 데이터세트가 필요합니다. Amazon SageMaker Ground Truth를 사용하여 데이터에 레이블을 지정할 수 있습니다. Ground Truth [기본 제공 태스크 유형](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-task-types.html) 중 하나를 선택하거나 [사용자 지정 레이블 작업 워크플로](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-custom-templates.html)를 만들 수 있습니다. 데이터 레이블의 정확성을 높이고 데이터 레이블 지정에 소요되는 총 비용을 줄이려면 [자동 데이터 레이블 지정](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-automated-labeling.html) 및 [주석 통합](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-annotation-consolidation.html)과 같은 Ground Truth의 향상된 데이터 레이블 지정 기능을 사용하세요.



**Topics**
+ [Amazon SageMaker Ground Truth를 사용하여 인간을 사용하여 데이터 레이블 지정 훈련](sms.md)
+ [Amazon SageMaker Ground Truth Plus를 사용하여 데이터에 레이블 지정하기](gtp.md)
+ [인력](sms-workforce-management.md)
+ [군중 HTML 요소 참조](sms-ui-template-reference.md)
+ [인적 검토를 위한 Amazon Augmented AI 사용](a2i-use-augmented-ai-a2i-human-review-loops.md)