데이터 라벨링은 머신 러닝과 인공 지능의 덜 매력적인 측면으로 여겨지는 경우가 많습니다.AI의 최신 발전처럼 헤드라인을 장식할 수는 없지만, 특히 지도 학습 영역에서는 AI 모델 교육 프로세스의 기본 단계입니다.프로세스는 간단해 보일 수 있습니다. 기계 학습 모델이 데이터 포인트에서 학습할 수 있도록 데이터 포인트에 레이블을 할당하세요.하지만 현실은 훨씬 더 복잡하며 상당한 시간, 노력 및 재원이 필요합니다.
시간이 많이 걸리는 데이터 라벨링의 특성
머신러닝 프로젝트를 개발할 때 데이터 라벨링은 쉽게 진행할 수 있는 빠른 단계가 아닙니다.라벨링을 포함한 데이터 준비가 전체 프로젝트 시간의 거의 80% 를 차지한다는 사실은 많은 사람들에게 놀라운 일입니다.이미지 인식 작업이든 자연어 처리 작업이든, 정확성을 보장하기 위해 인간 전문가가 각 데이터 포인트에 꼼꼼하게 레이블을 지정해야 하는 경우가 많습니다.프로젝트에 이러한 데이터 포인트가 수백만 개라면 시간적 요소가 점점 더 큰 부담으로 작용하게 됩니다.예를 들어 의료 이미지에 레이블을 지정해야 하는 의료 AI 프로젝트의 경우 데이터 레이블링이 지연되면 프로젝트 일정이 크게 연장되고 환자 치료에도 영향을 미칠 수 있습니다.
노동 집약적 측면
데이터 라벨링은 시간을 낭비할 뿐만 아니라 노동 집약적이기도 합니다.이유는 간단합니다. 품질 라벨링에는 사람의 판단이 필요하기 때문입니다.라벨 제작 프로세스를 지원할 수 있는 도구와 소프트웨어가 있긴 하지만, 최종 검사에는 일반적으로 사람의 손길이 필요합니다.이는 의료 영상이나 환자 기록과 같은 데이터에 정확하게 라벨을 붙이기 위해 라벨 제작자가 일정 수준의 전문 지식을 갖춰야 하는 의료 분야에서는 더욱 두드러집니다.전문 기술의 필요성은 프로세스에 또 다른 복잡성과 비용을 가중시킵니다.
금융 비용
비용에 대해 말하자면, 데이터 레이블링의 금전적 측면은 간과할 수 없는 부분입니다.대규모 레이블링 프로젝트에 필요한 인적 자원을 고려하면 비용이 빠르게 늘어납니다.사내 전문가를 고용하든 전문 라벨링 서비스에 아웃소싱하든 관계없이 각 서비스에는 고유한 가격표가 있습니다.예산이 제한된 소규모 조직이나 프로젝트의 경우 이러한 비용이 상당한 장벽으로 작용하여 AI를 최대한 활용하는 데 방해가 될 수 있습니다.데이터 레이블링은 머신 러닝 개발의 중요한 단계이지만, 그 과제는 종종 과소평가됩니다.프로세스는 단순하지 않으며 상당한 시간, 인적 자원 및 비용을 투자해야 합니다.이러한 문제 중 일부는 자동화된 라벨링 방법이나 크라우드 소싱을 통해 완화할 수 있지만 근본적인 문제는 여전히 남아 있습니다.AI 분야가 계속 성장함에 따라 강력하고 신뢰할 수 있는 AI 모델을 개발하려면 데이터 레이블링의 복잡성을 이해하고 해결하는 것이 필수적입니다.
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