cleanlab 설치와 시작
cleanlab 설치와 시작
cleanlab은 pip이나 conda로 간편하게 설치하고, 어떤 분류기와도 함께 쓸 수 있어요. 5분이면 자기 데이터에서 라벨 이슈를 찾아보는 첫 단계를 밟을 수 있죠.
cleanlab은 Linux, macOS, Windows를 지원하고 Python 3.8+에서 동작해요. 설치 방법을 볼게요.
pip install cleanlab
핵심 사용 방식은 CleanLearning을 활용하는 거예요. 아무 분류기나 골라서 감싸면, 지저분한 데이터로도 자동으로 정제된 학습을 해줘요.
from cleanlab.classification import CleanLearning
cl = CleanLearning(clf=YourFavoriteModel())
cl.fit(train_data, train_labels_with_errors)
cl.predict(test_data)
cleanlab은 어떤 분류기와도 호환돼요. PyTorch/TensorFlow/OpenAI/XGBoost 등 무엇이든, sklearn 호환 인터페이스를 갖추면 CleanLearning으로 감싸서 쓸 수 있어요.
라벨 이슈를 직접 찾아보고 싶다면 find_label_issues로 불리언 마스크와 라벨 품질 점수를 얻을 수 있어요. 각 예시의 라벨이 올바를 확신도를 0~1 점수로 알려주는 거죠. 이미지·텍스트·테이블·오디오 데이터 모두, 이미지 데이터를 예로 든 튜토리얼이라도 같은 방식으로 자기 데이터에 적용하면 돼요.