교육 데이터에 대한 수요 증가
최근 몇 년 동안 수많은 산업 분야에서 인공 지능 및 기계 학습 솔루션의 채택이 급격히 증가했습니다.AI 시스템과 모델을 구현하는 조직이 늘어남에 따라 양질의 교육 데이터에 대한 수요도 계속 증가하고 있습니다.
머신 러닝 알고리즘은 크고 다양하며 정확한 데이터 세트를 기반으로 학습하고 정확한 예측을 생성합니다.기존의 코드 기반 시스템과 달리 머신러닝 모델은 필요한 작업을 학습하기에 충분한 학습 데이터가 없으면 제대로 작동할 수 없습니다.모델 학습 프로세스는 문제 영역과 관련된 적절하게 레이블링된 데이터에 대한 액세스와 해당 데이터를 구체화하는 고품질의 확장 가능한 데이터 레이블링 서비스에 전적으로 의존합니다.
지도 학습 방법의 경우 훈련 데이터에는 목표 매핑을 보여주는 주석이 달린 예제 입력-출력 쌍이 포함되어야 합니다.그러면 모델이 이러한 예제를 일반화하여 새 데이터를 예측할 수 있습니다.문제의 복잡성에 따라 데이터 집합에는 수백, 수천 또는 수백만 개의 데이터 인스턴스에 대한 레이블이 필요한 경우가 많습니다.
대규모 교육 데이터 세트에 대한 의존도가 높아짐에 따라 대규모 데이터 레이블링 작업이 이루어졌습니다.원시 데이터에 레이블과 주석을 할당하려면 상당한 수작업, 리소스 및 품질 관리 메커니즘이 필요할 수 있습니다.조직은 빠르고 경제적이며 정확한 방식으로 AI 시스템의 데이터 요구 사항을 충족하기 위해 데이터 레이블링 파이프라인을 최적화해야 합니다. 방법은 다음과 같습니다.
데이터 라벨링 요구 사항 평가
최적화의 첫 번째 단계 데이터 라벨링 프로세스는 AI 모델 학습을 위한 특정 데이터 요구 사항을 철저히 평가하는 것입니다.이 분석에서는 다음 사항을 고려해야 합니다.
- 데이터 유형 및 소스 - 레이블링이 필요한 데이터 형식 (이미지, 텍스트, 오디오, 센서 스트림 등) 은 무엇입니까?이 데이터의 출처는 어디이며 어떻게 수집할 수 있나요?
- 레이블 복잡성 - 어떤 유형의 레이블이 필요합니까 (바이너리 분류, 다중 클래스 분류, 분할 마스크, 경계 상자, 필사본 등)?라벨에는 어느 정도의 세부 정보가 필요한가요?
- 볼륨 요구 사항 - 모델을 적절하게 학습시키려면 레이블이 지정된 데이터의 양이 얼마나 필요합니까 (수백, 수천 또는 수백만 개의 예)?시간이 지남에 따라 필요한 새 레이블 데이터의 비율은 얼마입니까?
- 지연 요구 사항 - 레이블이 지정된 새 데이터 세트 (시간별, 일별, 주별) 에 얼마나 빠르게 액세스해야 합니까?실시간에 가까운 라벨링이 필요한가요?
이러한 차원을 적절히 평가하면 어떤 데이터 레이블링 접근 방식이 가능한지를 결정할 수 있습니다.프로세스를 통해 적절한 규모와 속도로 충분한 의미론적 복잡성을 갖춘 라벨을 제작해야 합니다.
데이터 라벨링 프로세스 설계
데이터 요구 사항이 결정되면 효율적인 라벨링 워크플로우를 설계해야 합니다.주요 요소에는 다음이 포함됩니다.
- 도구 - 데이터 유형에 맞게 조정된 사용자 친화적인 주석 인터페이스를 선택합니다.버전 제어 및 출처 추적을 유지하세요.
- 팀 구조 - 민감한 데이터에 대한 전문 사내 주석자를 고용하세요.일반 공공 작업을 크라우드소싱하세요.타사 관리 팀을 활용하세요.
- 품질 보증 - 검토자 감사 메커니즘을 마련합니다.합의 평가를 통해 근로자 동의도를 분석하세요.
- 반복 - 새로운 패턴이 등장함에 따라 워크플로, 도구, 팀 기술 및 지침이 지속적으로 조정될 것으로 예상됩니다.
이러한 측면에서의 결정은 라벨링 비용, 속도 및 품질에 영향을 미칩니다.프로세스 워크플로우는 데이터세트가 증가함에 따라 반복적인 개선이 가능해야 합니다.
데이터 라벨링의 효율성
여러 기술을 통해 데이터 레이블링 처리량을 높이고 비용을 최소화할 수 있습니다.
- 자동화 - 반자동 도구를 사용하여 직접 데이터 필드를 추출하거나 휴리스틱, 프로그래밍 라벨링 기능 등을 통한 취약한 감독을 수행할 수 있습니다.
- 능동적 학습 - 모델에서 학습에 가장 유용한 것으로 식별되는 레이블이 지정되지 않은 인스턴스에 우선 순위를 지정합니다.
- 스마트한 작업 설계 - 사람이 쉽게 이해할 수 있도록 작업을 구조화합니다.게이팅 질문이나 프라이밍 데이터를 추가하여 정확도를 높이세요.
- 팀 전문화 - 주석자 배경과 기술을 데이터 유형에 맞춥니다.도메인에 초점을 맞추면 품질이 향상됩니다.
자동화와 수작업 검토 간의 균형을 유지하여 생산성을 높이는 동시에 출력 품질에 대한 제어를 유지합니다.
대규모 데이터 라벨링 관리
대용량의 경우 분산 레이블 지정 및 크라우드소싱을 통해 확장 가능한 주석 달기가 가능합니다.
- 분산 라벨링 - 여러 교대 근무를 하는 글로벌 사내 또는 계약직 인력으로 작업을 나눕니다.
- 크라우드소싱 - 온라인 플랫폼을 통해 많은 독립 크라우드 워커에게 소포 작업을 수행합니다.내장된 품질 검사를 구현합니다.
- 온디맨드 인력 - 자격을 갖춘 라벨러 풀을 유연하게 유지하여 데이터를 즉시 할당할 수 있습니다.짧은 지연 시간을 제공합니다.
적절한 팀 조정, 작업 추적 및 결과 집계는 대규모 분산 라벨링 작업에 매우 중요합니다.
고품질 라벨링 달성
일관되고 정확한 라벨은 효과적인 ML 모델을 학습하는 데 매우 중요합니다.
- 테스터 스크리닝 - 알려진 근거 자료와 함께 테스트 데이터 세트에 대한 작업을 검토하여 신규 라벨러를 검증합니다.
- 명확한 지침 - 주석을 표준화하기 위한 광범위한 문서와 예제를 제공합니다.엣지 케이스가 나타나면 업데이트하세요.
- 지속적인 감사 - 별도의 선임 라벨러가 결과물을 지속적으로 검토하고 피드백을 제공하도록 합니다.
높은 주석자 간 합의를 유지하면 라벨링 일관성을 입증할 수 있습니다.지속적인 평가자 교육 및 감사를 통해 편차를 방지할 수 있습니다.
데이터 라벨링 파이프라인 최적화
데이터 라벨링 파이프라인을 최적화하는 것은 정확한 인공 지능 시스템을 지원하는 데 필수적입니다.조직은 ML 교육 데이터의 특정 요구 사항에 맞게 레이블링 워크플로, 도구, 팀 및 품질 관리를 조정해야 합니다.전략적 프로세스 설계, 현명한 작업 할당, 엄격한 품질 표준을 통해 규모에 맞게 간결하고 유연하며 고품질의 데이터 주석을 작성할 수 있습니다.이러한 기능은 강력하고 신뢰할 수 있는 교육에 필요한 귀중한 레이블이 지정된 데이터 세트를 제공합니다. 머신 러닝 모델.
Sapien을 사용한 LLM 및 AI 모델을 위한 확장 가능한 데이터 라벨링
최적화된 데이터 라벨링 파이프라인을 구현하는 것은 AI 시스템을 채택하는 조직에 매우 중요합니다.그러나 워크플로우, 도구, 팀 및 품질 보증 조치를 개발하려면 상당한 투자가 필요합니다.전문 데이터 라벨링 제공업체와 협력하면 AI 이니셔티브를 가속화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
사피엔 고유한 AI 교육 데이터 요구 사항에 맞게 조정된 엔터프라이즈급 데이터 레이블링 서비스를 제공합니다.당사의 글로벌 도메인 전문가 네트워크는 틈새 기술이 필요한 복잡하고 민감한 라벨링 작업을 처리할 수 있습니다.강력한 품질 보증과 지속적인 검토자 피드백은 높은 주석 간 합의를 보장합니다.
Sapien 플랫폼은 민첩한 데이터 라벨링을 위한 실시간 진행 모니터링 및 신속한 반복을 제공합니다.조직은 광범위한 사내 프로세스 개발에 대한 부담 없이 정확한 AI 모델 교육에 필요한 대량의 레이블링된 데이터를 얻을 수 있습니다.
데이터 레이블링 파이프라인 최적화에 대해 자세히 알아보려면 지금 Sapien에 문의하여 데모를 예약하세요.당사의 전문가 팀은 프로젝트 요구 사항을 평가하고 고성능 AI 시스템을 구동하는 데 필요한 교육 데이터를 제공하는 맞춤형 데이터 레이블링 작업을 배포하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
