인공 지능 및 기계 학습 모델이 제대로 작동하려면 정확하고 일관되게 레이블이 지정된 대규모 데이터 세트가 필요합니다.몇 가지 예를 통해 학습할 수 있는 인간과 달리 AI 알고리즘은 패턴을 감지하고 효과적으로 학습하기 위해 수천 또는 수백만 개의 예제가 필요합니다.학습 데이터 레이블의 모든 오류, 편향 또는 불일치는 모델 성능에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.

데이터를 깊이 이해하는 주제별 전문가가 세심한 라벨링을 위해 필요합니다.이미지, 비디오, 오디오 및 텍스트 데이터에는 일반 라벨러가 쉽게 라벨을 잘못 지정할 수 있는 미묘한 세부 정보가 포함되어 있는 경우가 많습니다.도메인에 대한 지식이 핵심입니다.예를 들어 의사는 의료 이미지에 라벨을 부착하여 관련 질병이나 이상 징후를 정확하게 구분해야 합니다.자연어 처리 모델이 특정 언어의 규칙과 빈도를 정확하게 학습할 수 있도록 고도로 숙련된 언어학자나 원어민이 텍스트에 pora라는 라벨을 붙여야 합니다.

데이터 주석 프로세스 초기에 전문가가 레이블을 지정하면 AI 모델 성공의 발판을 마련할 수 있습니다.머신 러닝 제품을 개발하는 기술 회사는 온보딩, 교육 및 품질 관리에 상당한 리소스를 투자하여 데이터 레이블러가 알고리즘 교육에 필요한 통찰력 있는 실측 레이블을 제공할 수 있도록 합니다.

복잡한 데이터 유형에는 전문 라벨러가 필요합니다.

이미지, 비디오, 오디오 및 텍스트 데이터를 정확하게 레이블링하려면 다양한 유형의 전문 지식이 필요합니다.이미지를 인식하려면 대량의 사진에서 특정 물체, 풍경, 동물 또는 활동을 명확하고 일관되게 식별해야 합니다.마찬가지로 비디오 동작 인식도 여러 프레임에 걸친 복잡한 인간 움직임을 해석하고 분류할 수 있는 숙련된 라벨러가 필요합니다.생활 속 소리를 식별하거나 음성을 녹음하는 것과 같은 오디오 이벤트 감지 작업에는 알고리즘이 학습할 수 있도록 정확한 타임스탬프가 찍힌 레이블을 만들 수 있는 주의 깊은 청취자가 필요합니다. 확산 모델AI의 최근 발전으로 고품질 출력을 생성하는 능력을 개선하기 위해 레이블이 잘 지정되고 다양한 데이터에 크게 의존합니다.

훨씬 더 어려운 자연어 데이터는 다양한 복잡성을 포괄합니다.텍스트 컬렉션에는 키워드, 사람이나 장소와 같은 이름이 지정된 개체, 사건에 관한 사실, 미묘한 감정, 아이러니 또는 풍자, 문법 패턴, 질문 유형, 머리글이나 글머리 기호가 있는 문서 구조, 번역 쌍, 긍정적 또는 부정적 감정 등이 포함될 수 있습니다. 각 감정은 대규모로 정확하게 분석하고 레이블을 지정하기 위한 전문 지식이 필요합니다.오늘날의 언어 처리 모델에서 절실히 필요한 고품질 텍스트 라벨을 제작하려면 기술, 유창한 언어 능력, 뛰어난 인내심을 갖춘 팀이 필요합니다.

라벨링 주제 전문가가 심층적인 이해를 제공합니다.

데이터 레이블링을 위해 모집된 인재 풀은 인공 지능 애플리케이션을 위해 모델링되는 영역과 밀접하게 연계되어야 합니다.의료 영상의 경우 방사선 전문의, 병리학자, 피부과 전문의, 종양 전문의 및 기타 임상 전문가는 개발 중인 질병 감지 모델을 위해 병변, 이상, 종양 또는 기타 건강 상태를 정확하게 식별하는 데 필요한 배경 지식을 갖추고 있습니다.인재 관리자는 의료 센터, 연구 병원, 클리닉 및 전문 네트워크에 집중하여 데이터 라벨링 팀을 구성합니다.

자연어 처리의 경우 AI 알고리즘용 텍스트 데이터를 효과적으로 준비하려면 품사에 주석을 달고, 구문과 문법을 해석하고, 복합 의도를 풀고, 뉘앙스를 파악하는 데 능숙한 전산 언어학자가 필수적입니다.글로벌 인터넷 기술 대기업의 리더들은 경험을 통해 이 교훈을 얻었으며, 언어학 원리 또는 의미론 분석 분야의 비전문가가 충분히 엄격하지 않은 상태에서 성급하게 레이블을 붙인 초기 텍스트 데이터 세트를 다시 검토해야 했습니다.

복잡한 AI 데이터 세트에서 발생하는 까다로운 라벨링 상황

응용 프로그램에서 인공 지능 알고리즘이 접할 수 있는 모든 잠재적 실제 시나리오를 캡처하려면 주석 처리 과정에서 데이터 레이블러가 창의적으로 사고해야 합니다.의료 영상에 나타나는 희귀 질환.텍스트 대화 시스템의 저속한 언어비디오 보안 영상에서의 폭력적인 행동.오디오 인식 모델이 예상치 못한 소리를 포착했습니다.

휴먼 라벨러는 AI 프로젝트 관리자의 명확한 가이드라인과 함께 자유롭게 판단할 수 있어야 합니다.근본적으로 모호한 콘텐츠의 경우 여러 명의 라벨러가 관점을 제시해야 하며, 선임 검토자가 라벨 간의 의견 불일치를 해결해야 합니다.라벨에 내재된 편향도 세심하게 구성된 데이터 샘플링 기법을 통해 해결해야 최종 교육 데이터 패키지에서 다양하게 표현할 수 있습니다.

궁극적으로 AI용 데이터에는 단순한 교과서 사례 외에도 잡음이 많고 생소한 예제가 포함되어야 합니다. 그래야 알고리즘이 예측할 수 없는 동작을 유발하지 않고 보다 견고하게 학습하거나 프로덕션 환경에서 정상적으로 실패하도록 할 수 있습니다.주석을 다는 동안 경계 사례에 대해 신중하게 검토하면 이제 모델의 기능이 확장되어 다운스트림에서 문제를 방지할 수 있습니다.

품질 관리는 신뢰할 수 있는 데이터 라벨에 매우 중요합니다

자격을 갖춘 제품을 조립하기 위한 막대한 투자를 감안할 때 데이터 라벨링 AI 애플리케이션을 개발하는 팀과 회사는 정확성을 검증하기 위해 엄격한 품질 관리 체계를 도입했습니다.선임 라벨러와 주니어 라벨러 간의 피어 리뷰를 통해 코칭과 일관성을 유지할 수 있습니다.라운드 로빈 샘플링을 사용하면 여러 전문가가 동일한 사례에 대해 독립적으로 라벨을 지정하고 불일치를 수정 대상으로 표시할 수 있습니다.라벨러 기술을 측정하기 위해 일부 알려진 테스트 사례를 명시적으로 혼합합니다.주제별 전문가가 감사를 실시하고 개별 주석자와 협력하여 라벨을 수정하여 기술을 재교육합니다.

합의 검증은 해석의 여지가 있는 모호한 사례의 경우에도 중요합니다.여러 개의 올바른 라벨을 충분히 뒷받침할 수 있는 이미지, 오디오 또는 텍스트를 종합하여 합의된 마스터 라벨을 결정하려면 여러 선임 라벨러의 합성을 거쳐야 합니다.또한 이러한 세션에서는 주석 가이드라인을 다듬을 수 있는 기회도 제공합니다.궁극적으로 모범 사례는 데이터 레이블 품질을 조기에 자주 검사하여 불가피한 인적 오류를 즉시 수정하여 다운스트림 문제를 방지하는 것입니다.

지속적인 개선 반복 지침

데이터 주석 작업은 몇 개월, 몇 년에 걸쳐 발전하는 AI 알고리즘과 함께 발전합니다.모델이 다양한 데이터 유형이나 새로운 사례와 관련하여 더 정밀해야 하는 영역을 드러내므로 라벨링 시스템 소유자는 빠르게 적응합니다.잘 표현되지 않은 시나리오를 해결하도록 주석 지침을 업데이트하여 라벨러가 더 나은 일반화를 위해 Ground Truth 예제의 폭을 확장할 수 있도록 합니다.또한 엔지니어는 용어를 명확히 하여 인간 라벨의 불일치를 야기하는 모호성을 제거합니다.레이블 분류 체계를 확장하면 알고리즘 기능에 맞게 세분화된 범주가 도입됩니다.

지속적인 개선 주기를 통해 현대 AI 팀은 더 나은 제품을 만들 수 있습니다.최첨단 모델은 점점 더 복잡해지는 개념을 학습하기 위해 여러 반복에 걸쳐 복잡하게 레이블링된 방대한 양의 데이터를 사용합니다.다음과 같은 기법 전문가 믹스 LLM 모델이 복잡한 작업을 처리하는 동시에 계산 리소스를 효과적으로 최적화하도록 합니다.

자동화가 부족할 때, 인간의 피드백이 그 격차를 메웁니다

확실히 인공 지능은 시간이 지남에 따라 인간의 능력을 증폭시키고 능가할 것으로 예상됩니다.그러나 데이터 엔지니어는 이미 데이터 레이블링 워크플로우에서 기계 학습 자체를 직관적이지 않게 활용하고 있으며, 자동 레이블링 도구를 배포하여 대규모로 간단한 사례에 대한 주석을 가속화하고 있습니다.그러면 인간 전문가들은 더 어려운 사례에 효율적으로 집중하게 됩니다.

공생하는 인간과 기계 팀이 힘을 합쳐 오늘날의 최첨단 알고리즘에 사용할 수 있는 것보다 훨씬 더 큰 데이터 세트에 주석을 답니다.하지만 이번 협력을 통해 기계가 여전히 모호한 데이터를 자율적으로 레이블링하는 데는 역부족이라는 사실이 드러납니다.AI 도구는 인간의 감독 없이는 모델링된 패턴 이상으로 이상치 예제를 분석하는 데 어려움을 겪습니다.따라서 데이터 엔지니어가 생산성을 극대화하기 위해 자동화를 계속 혁신하고 있지만, 코너 케이스에서 책임감 있는 AI 개발 위험을 관리하기 위해서는 전문가의 인간 판단력이 필수적입니다.강점을 결합한 팀이 단독으로 어느 팀보다 우수한 성과를 거둘 수 있습니다.

인사이트를 창출하는 반복 프로세스

AI 모델이 프로토타입에서 생산에 이르기까지 성숙함에 따라 지속적인 재평가를 통해 데이터 라벨링의 이점을 누릴 수 있습니다.테스트 세트 성능이 실제 실행 가능성보다 뒤처지는 경우가 많은데, 이는 실제로 숙련된 학습자보다는 알고리즘이 과적합하다는 것을 나타냅니다.주석을 다시 살펴보면 격차를 쉽게 찾아낼 수 있습니다.초점을 맞춘 샘플에 라벨을 다시 붙이고 패치를 통해 적은 증분 비용으로 모델을 효과적으로 학습시킬 수 있습니다.

레이블링과 학습 팀 간의 주기는 시간이 지남에 따라 역량이 몇 배 더 향상되는 원동력입니다.반복을 거듭할 때마다 특정한 품질 문제나 프로그래밍 방식으로 해결할 수 있는 왜곡이 드러납니다.아티팩트를 제거하면 실제 모델 역량이 명확해집니다.엔지니어는 편향 탐지를 개선합니다.데이터 관리자가 샘플링 방법을 전면 개편합니다.도메인 전문가가 라벨 지침을 개선합니다.종합적으로 보면 창의적인 마찰은 진정한 지능으로 가는 길을 단계별로 명확히 제시해 줍니다.혼란에서 가치를 창출하는 것은 인공 지능의 생명입니다.

AI 모델 구축의 기반이 되는 데이터 라벨링 기반

데이터 레이블링은 거의 모든 인공 지능을 가능하게 하는 중요한 기반입니다. 머신 러닝 오늘날의 혁신.미래 지향적인 연구원들이 날마다 한계를 넓혀가고 있는 덕분에 완전 자동화된 지능형 시스템의 전망이 눈앞에 다가오고 있지만, 교육 데이터를 준비하는 작업은 여전히 해당 분야의 인간 전문가에게 전적으로 의존하고 있습니다.그리고 레이블이 지정된 데이터 세트 덕분에 모델과 애플리케이션의 성능이 향상됨에 따라 정확하고 편견 없는 포괄적인 데이터 주석에 대한 필요성은 계속 증가하고 있습니다.정말 숙련된 AI 엔진은 강력한 인텔리전스를 개발하기 위해 여러 세대에 걸쳐 꼼꼼하게 레이블링된 방대한 양의 예제를 소비하여 여정을 반복할 때마다 인간 교사와 기계 학생 간의 경계를 모호하게 만듭니다.

Sapien의 전문가 데이터 라벨링 받기

정확하고 포괄적인 교육 데이터를 생성하는 것은 매우 필요하지만 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 개발하기 위해서는 엄청나게 복잡합니다.전문 분야 전문가 채용부터 반복적인 품질 관리 프로세스, 라벨의 지속적인 재평가에 이르기까지 오늘날 머신 러닝 워크플로우에서 데이터 준비는 특히 사람이 많이 걸리는 병목 현상으로 남아 있습니다.

다행히 Sapien은 훌륭한 솔루션을 제공합니다. 법률, 금융, 의학, 공학, 언어학 등 다양한 분야의 검증된 주제 전문가로 구성된 글로벌 커뮤니티에 온디맨드로 액세스하여 복잡한 데이터 라벨링 작업을 대규모로 처리할 수 있습니다.이미지, 비디오, 오디오, 텍스트 또는 기타 데이터를 Sapien의 안전한 엔터프라이즈급 플랫폼에 업로드하고 필요에 따라 가장 자격을 갖춘 인력의 주석을 달 수 있는 맞춤형 견적을 받아보세요.

Sapien은 맞춤형 라벨링 품질 보증, 실시간 진행 상황 가시성, 유연한 용량, 대안 대비 60% 이상의 비용 절감 효과를 결합하여 AI 개발을 크게 가속화합니다.인간과 기계의 공생적인 협업은 모두의 생산성을 높여줍니다.

다음 기계 학습 프로젝트를 위해 Sapien의 글로벌 데이터 레이블링 전문 지식을 활용하여 모델 성능을 크게 향상시키십시오.이 시스템은 가장 미묘한 주석 작업도 간소화하므로 팀은 부가 가치 AI 기능에 혁신에 집중할 수 있습니다.

지금 데모를 예약하여 고유한 데이터 레이블링 요구 사항을 자세히 논의하고 AI 성공을 시작하십시오.