참조:
https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/machine-learning/resources/tasks

설명:

상자 1: 예
머신 러닝에서 레이블이 지정된 데이터가 있다는 것은 데이터가 표시되거나 주석이 달려 있어 머신 러닝 모델이 예측하려는 답변인 타겟을 보여준다는 것을 의미합니다.
일반적으로 데이터 라벨링은 데이터 태그 지정, 주석, 분류, 조정, 전사 또는 처리를 포함하는 작업을 의미할 수 있습니다.
상자 2: 아니요
상자 3: 아니요
정확도는 정확하게 분류된 인스턴스의 비율입니다. 일반적으로 분류기를 평가할 때 가장 먼저 고려하는 지표입니다. 그러나 테스트 데이터가 불균형하거나(대부분의 인스턴스가 특정 클래스에 속함) 두 클래스 중 하나에 대한 성능에만 더 관심이 있는 경우, 정확도만으로는 분류기의 효율성을 제대로 파악할 수 없습니다.
참조:
https://www.cloudfactory.com/데이터-라벨링-가이드
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio/모델 성능 평가

참조:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/bot-service/bot-builder-tutorial-add-qna