AI와 머신 러닝에 대해 이야기할 때 알고리즘과 계산에 사로잡히기 쉽습니다.하지만 모델이 의사 결정이나 예측을 내리려면 먼저 모델을 훈련시켜야 하는데, 이때 데이터가 필요합니다.특히 데이터 라벨링은 종종 눈에 띄지 않는 중요한 프로세스이지만 정확하고 유용한 AI 모델을 구축하는 데 매우 중요합니다.
데이터 라벨링이란?
데이터 레이블링은 원시 데이터에 의미를 부여하기 위해 원시 데이터에 태그를 지정하거나 주석을 다는 프로세스입니다.예를 들어 고양이와 개 이미지의 경우 레이블링에는 이미지의 어느 부분이 고양이이고 어느 부분이 개인지 표시하는 작업이 포함됩니다.
레이블을 지정할 수 있는 데이터 유형
데이터는 다양한 형태로 제공되며 거의 모든 유형에 레이블을 지정할 수 있습니다.
- 텍스트: '긍정적', '중립', '부정적'과 같은 감정 분석 태그
- 이미지: “자동차”, “나무”, “사람”과 같은 물체 인식 태그.
- 오디오: 필사본, 기분 또는 악기가 있습니다.
왜 중요한가요?
레이블이 지정된 데이터가 없으면 머신러닝 모델은 연료가 없는 자동차와 같습니다.레이블링은 각 데이터가 무엇을 나타내는지 모델에 알려주는데, 이는 다음과 같은 이유로 필수적입니다.
정확도
레이블이 지정된 데이터가 좋을수록 예측 또는 결정을 내릴 때 모델의 정확도가 높아집니다.
성능 및 사용 편의성 향상
품질 데이터 라벨링 AI 애플리케이션이 작업을 효과적으로 수행하도록 하여 사용자에게 더 유용하고 신뢰할 수 있도록 합니다.
일반적인 데이터 라벨링 방법
수동 라벨링
여기에는 검토자가 각 데이터에 수동으로 태그를 지정하는 작업이 포함됩니다.정확하지만 시간도 많이 걸립니다.
반자동 라벨링
인간은 알고리즘이 제안하는 레이블을 검토합니다.이렇게 하면 프로세스 속도가 빨라지지만 여전히 사람의 감독이 필요합니다.
크라우드 소싱 라벨링
대규모의 다양한 사람들이 주로 온라인에서 데이터에 레이블을 지정하므로 프로세스가 더 빠르고 확장성이 향상됩니다.
데이터 라벨링의 과제
시간 및 리소스 소비
특히 대규모 데이터 세트의 경우 레이블 지정이 느리고 비용이 많이 들 수 있습니다.
품질 관리
특히 크라우드 소싱 방식을 사용하는 경우 데이터세트 전체에서 일관되고 고품질의 레이블을 보장하는 것은 어렵습니다.
데이터 라벨링을 위한 도구 및 플랫폼
AWS SageMaker, Labelbox, RectLabel과 같은 오픈 소스 솔루션과 같이 데이터 레이블링에 도움을 줄 수 있는 도구가 많이 있습니다.
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원시 데이터 업로드
먼저 라벨링이 필요한 데이터를 업로드하세요.사내 또는 기관 라벨링이 필요하지 않습니다.
견적 수령 및 검토
당사 시스템은 데이터 복잡성 및 프로젝트 긴급성과 같은 다양한 요소를 기반으로 신속하게 견적을 제공합니다.
사전 결제
견적에 동의한 후 선결제를 진행하여 공이 진행되도록 하세요.
진행 상황 모니터링
대시보드를 사용하여 작업을 주시하세요.작업이 완료되면 바로 알 수 있습니다.
교육용 내보내기
이제 레이블이 지정된 데이터를 AI 학습에 사용할 준비가 되었습니다.아주 간단합니다.
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