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Oct 29, 2023

데이터 라벨링이란 무엇이며 인공 지능에 왜 중요한가요?

2023년 1월 11일 작성자: Mark Allinson 코멘트 남기기 데이터 라벨링은 프로세스입니다

2023년 1월 11일 작성자: Mark Allinson 코멘트 남기기

데이터 라벨링은 데이터 샘플의 항목을 식별하고 태그를 지정하는 프로세스입니다. 프로세스는 수동으로 수행되거나 지정된 소프트웨어를 통해 수행될 수 있습니다. 다양한 클래스 항목에 태그된 레이블은 알고리즘이라고도 하는 고유한 순서를 제공하기 위해 고유하고 설명적이며 독립적이어야 합니다.

기계 학습에서 데이터 레이블 지정은 기계 학습 모델이 데이터로부터 학습할 수 있도록 식별된 원시 데이터에 의미 있는 레이블을 추가합니다.

이미지 주석 도구는 컴퓨터 비전 알고리즘을 훈련하는 데 사용되는 구조화된 데이터 세트를 통해 데이터 주석 및 라벨링 프로세스를 단순화하는 소프트웨어입니다. 텍스트, 이미지, 데이터베이스 등 모든 형태의 원시 데이터와 PowerPoint 프레젠테이션 또는 화이트보드와 같은 형식에 대해 도구를 사용할 수 있습니다.

데이터 라벨링 및 주석 지정은 사람들에게 다양한 객체를 식별하도록 요청하고 라벨을 부착하는 것만큼 간단할 수 있으며, 복잡한 AI 기반 프로세스를 통해 수행될 수도 있습니다. 기계 학습에서 AI 기반 프로세스는 인간으로부터 태그 입력을 수집하는 것부터 시작되며, 기계 학습 모델은 모델 훈련 프로세스의 기본 패턴을 학습합니다.

적절하게 레이블이 지정된 데이터 세트를 특정 기계 학습 모델을 훈련하고 평가하는 표준 도구인 정답으로 사용할 수 있습니다. 지상 진실의 정확성은 훈련된 모델의 정확성을 결정하므로 오류를 방지하려면 시간과 리소스가 필요합니다.

데이터 라벨링에는 예측 가능한 패턴을 위한 강력한 기반을 구축하기 위해 빅 원시 데이터 배치가 필요합니다. 학습의 기반을 마련하기 위해 사용하는 데이터에는 학습 모델이 데이터를 패턴으로 구성하는 데 도움이 되는 특정 데이터 기능을 중심으로 태그가 지정되고 레이블이 지정되어야 합니다.

정확하게 레이블이 지정된 데이터 세트는 기계 학습 모델이 주석 정확도를 개선하고 예측을 확인하는 데 활용하는 신뢰할 수 있는 실제 정보를 제공합니다. 훈련 세트의 정확도는 데이터 라벨링 오류의 영향을 받습니다.

실수를 방지하려면 기계 학습 데이터 모델을 교육하고 테스트하는 데 인간 라벨러를 유지하는 HITL(Human-in-the-Loop) 접근 방식을 사용할 수 있습니다.

머신러닝은 분석 중인 데이터의 성격에 따라 다양한 AI 기반 데이터 라벨링 및 주석 프로세스를 적용합니다. 데이터 라벨링의 일반적인 유형은 다음과 같습니다.

컴퓨터 버전 모델을 개발하려면 데이터 핵심 포인트, 이미지 또는 픽셀에 레이블을 지정하거나 경계 상자에 단일 엔터티를 캡슐화하여 교육 데이터 세트를 생성해야 합니다. 식별된 각 항목에 할당된 라벨은 범주적으로 정확해야 합니다.

이 방법을 통해 개발한 컴퓨터 버전을 사용하여 이미지의 주요 지점을 자동으로 식별하고, 이미지를 분류하고, 이미지를 분할하거나 개체의 위치를 ​​감지할 수 있습니다.

오디오 처리 버전은 감지 가능한 모든 소리를 기계 학습을 위한 구조화된 형식으로 변환합니다. 이러한 소리에는 다음이 포함됩니다.

이 프로세스에는 사람의 개입이 필요하며 먼저 수동으로 서면 텍스트로 복사합니다. 오디오를 분류하고 태그를 추가하여 데이터를 더욱 발전시킬 수 있습니다. 이 버전의 카테고리와 태그는 후속 원시 데이터에 대한 교육 데이터세트가 됩니다.

자연어 처리는 광학 문자 인식, 개체 이름 인식, 감정 분석에서 텍스트 데이터에 대한 데이터 레이블링 프로세스입니다. 프로세스는 텍스트 배치에서 다양한 항목을 수동으로 식별하고 태그를 할당하여 실제 정보를 생성하는 것부터 시작해야 합니다. 다음을 포함하여 데이터 배치의 다양한 부분을 식별할 수 있습니다.

이러한 부분을 식별하려면 텍스트 블록 주위에 테두리를 그리고 나중에 텍스트를 실제 내용으로 옮겨야 합니다.

사용 가능한 각 데이터 라벨링 형식의 정확성과 효율성을 향상시키기 위해 적용할 수 있는 다양한 기술은 다음과 같습니다.

데이터 라벨링은 기계 학습, 데이터 처리, 지도 학습에 필수적입니다. 수동으로 데이터에 라벨을 붙이는 것도 가능하지만, AI를 사용하면 한 번에 주석을 달 수 있는 데이터의 효율성, 정확성, 양이 향상됩니다.