데이터라벨링이란? 데이터라벨러 종류

데이터라벨링

지금은 내가 한 번쯤은 상상했던 시대가 현실이 되는 세상입니다. 그 중심에 인공지능 (AI)가 있습니다. AI 혁명을 가능하게 하는 AI는 데이터를 먹고 자라납니다.

그 데이터가 데이터로써 가치를 가질 수 있게 해주는 데이터라벨링의 모든 것을 알아보는 시간을 가져보겠습니다.

 

 

데이터라벨링이란?

 

데이터 주석 또는 데이터 태깅이라고도 하는 데이터 라벨링은 기계 학습을 위한 데이터 준비 과정에서 중요한 단계입니다. 여기에는 콘텍스트와 의미를 제공하기 위해 이미지, 텍스트, 오디오 또는 비디오와 같은 원시 데이터에 메타데이터, 주석 또는 레이블을 추가하는 작업이 포함됩니다. 데이터 레이블 지정은 일반적으로 작업 또는 애플리케이션 요구 사항에서 제공하는 특정 지침을 따르는 사람 어노테이터가 수행합니다. 데이터 레이블링 프로세스에는 레이블이 지정되는 데이터에 대한 신중한 분석과 이해가 필요합니다. 데이터 레이블 지정자는 이미지의 개체, 텍스트의 감정 또는 오디오의 음성 세그먼트와 같은 데이터의 특정 개체 또는 속성을 정확하게 식별하고 표시해야 합니다. 경계 상자, 분할 마스크 또는 텍스트 태그와 같은 다양한 기술을 사용하여 데이터에 정확하게 레이블을 지정할 수 있습니다. 레이블이 지정된 데이터 세트는 모델이 학습할 실측 정보 또는 참조 역할을 하므로 데이터 레이블 지정은 기계 학습 모델 교육에 필수적입니다. 레이블이 지정된 데이터의 품질과 정확도는 훈련된 모델의 성능과 안정성에 직접적인 영향을 미칩니다. 따라서 데이터 레이블러는 레이블이 지정된 데이터가 정확하고 일관되며 편향이나 오류가 없는지 확인하는 데 중요한 역할을 합니다.데이터 라벨링은 노동 집약적이고 시간이 많이 걸리는 프로세스일 수 있으며 특정 도메인이나 산업에 대한 전문 지식이 필요할 수 있습니다. 예를 들어, 의료 분야의 데이터 라벨러는 의료 용어 및 개념에 대한 지식이 필요할 수 있으며 자동차 산업의 데이터 라벨러는 차량 구성 요소 및 기능을 이해해야 할 수 있습니다. 데이터 레이블 지정자는 변화하는 요구 사항이나 지침에 적응하고 기계 학습 및 데이터 레이블 지정 기술의 발전에 따라 최신 정보를 유지해야 할 수도 있습니다. 데이터 라벨링은 조직에서 사내에서 수행하거나 외부 데이터 라벨링 서비스 제공업체에 아웃소싱할 수 있습니다. 또한 주석 소프트웨어, 데이터 레이블 지정 플랫폼 및 크라우드 소싱 플랫폼을 포함하여 데이터 레이블 지정 프로세스를 용이하게 하는 다양한 도구 및 플랫폼이 있습니다. 요약하면 데이터 라벨링은 기계 학습을 위해 원시 데이터에 메타데이터, 주석 또는 라벨을 추가하는 프로세스입니다. 지침에 따라 정확하고 정밀한 데이터 레이블 지정이 필요하며 기계 학습 모델 훈련을 위한 고품질 레이블 데이터 세트를 만드는 데 중요한 역할을 합니다.

 

 

데이터라벨러란?

데이터 라벨러는 기계학습 모델이 학습할 수 있는 정확한 데이터를 제공하기 위해 데이터를 분류하고 라벨링 합니다. 이를 통해 기계학습 모델이 정확한 예측을 할 수 있도록 합니다. 데이터 라벨러는 이미지, 비디오, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 처리할 수 있습니다.

 

 

데이터라벨링 종류

 

데이터라벨링의 종류는 크게 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 나뉩니다.

 

• 지도학습 - 입력 데이터와 출력 데이터를 이용해 학습하는 방법입니다. 입력 데이터와 출력 데이터가 모두 존재하기 때문에 컴퓨터는 이를 학습하고 새로운 입력 데이터가 들어왔을 때 적절한 출력을 예측할 수 있습니다.
• 비지도학습 - 출력 데이터 없이 입력 데이터만을 이용해 학습하는 방법입니다. 이 방법은 입력 데이터의 패턴을 찾아내는 것이 목접입니다.
• 강화학습 - 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방향으로 학습하는 방법입니다.

위 세가지 방법 외에도 반지도학습, 준지도학습, 전이학습 등 다양한 테이터라벨링 방법이 있습니다.

 

 

 

다음 시간에는, 데이터라벨링을 무료로 교육받을 수 있는 국민내일배움카드 신청 방법에 대해서 포스팅 하도록 하겠습니다.

국민내일배움카드신청방법바로가기