기계 학습 모델을 위한 데이터 라벨링: 프로세스 개요

빠른 기계 학습 개발의 결과로 AI 기반 모델을 훈련하고 향상시키는 데 고품질 레이블 데이터가 점점 더 필요해지고 있습니다.

보다 구체적으로, 기계 학습 알고리즘이 포함된 정보를 쉽게 인식하고 활용하려면 데이터에 레이블을 지정해야 합니다. 그렇지 않으면 기계 학습 모델이 패턴을 식별하거나 결과를 정확하게 예측할 수 없습니다.

Grand View Research의 보고서에 따르면, 전 세계 데이터 주석 도구 시장 규모는 2020년 6억 4,270만 달러였으며 2021년부터 2028년까지 연평균 25.5% 성장할 것으로 예상됩니다. 이러한 급속한 성장은 데이터의 중요성이 증가하고 있음을 나타냅니다. 오늘날 기계 학습 산업의 라벨링.

데이터 주석 및 프로세스와 관련된 주요 단계에 대해 자세히 알아보려면 기사를 계속 읽으십시오. 적절한 데이터 레이블 지정을 통해 얼마나 정확하고 강력한 기계 학습 모델을 생성할 수 있는지 더 잘 이해할 수 있습니다.

지저분한 데이터에서 걸작으로: 데이터 레이블링이 ML 모델을 변환하는 방법

기계 학습의 맥락에서 데이터 라벨링은 정보를 원시 데이터에 통합하는 행위이므로 알고리즘에서 즉시 인식하고 사용합니다. ML 모델이 상관 관계를 찾고 정확한 추정치를 생성할 수 있도록 데이터 포인트에 특정 레이블(또는 태그)을 제공하는 작업이 수반됩니다.

라벨이 충분하지 않은 경우 ML 모델이 패턴을 정확하게 식별할 수 없기 때문에 부정확한 예측과 예상치 못한 결과가 발생할 수 있습니다. 데이터 유형 및 기계 학습 응용 프로그램에 따라 다양한 유형의 레이블을 사용할 수 있습니다. 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

• 이진 레이블: "yes" 또는 "no", "true" 또는 "false" 또는 "spam" 또는 "not spam"과 같이 가능한 값이 두 개뿐인 데이터 요소에 레이블을 지정합니다.
• 다중 클래스 레이블: "빨간색", "녹색", "파란색" 또는 "고양이", "개" 또는 "새"와 같이 가능한 여러 값을 포함합니다.
• 연속 레이블: "온도", "습도" 또는 "무게"와 같은 숫자 값입니다.

데이터 주석과 관련하여 https://labelyourdata.com/과 같은 회사는 이 복잡한 작업을 처리하는 데 도움을 줄 수 있습니다. NLP 및 컴퓨터 비전 작업을 위한 고품질의 안전한 데이터 주석 서비스를 제공하여 데이터가 AI 프로젝트 요구 사항에 맞게 올바르게 처리되고 배열되도록 보장합니다. 모델이 올바른 데이터에 대해 훈련되어 더 나은 성능과 더 정확한 결과를 얻을 수 있도록 전문 지식을 갖추고 있습니다.

이제 데이터 레이블 지정 프로세스로 이동하여 효율적인 레이블 지정 스키마를 개발하고 품질 보증을 유지하기 위한 모범 사례를 살펴보겠습니다.

데이터 라벨링 프로세스의 단계별 분석

이제 데이터 레이블링의 중요성을 알았으니 절차를 더 깊이 살펴보겠습니다. 데이터 라벨링은 획일적인 프로세스가 아니며 최선의 전략은 당면한 작업과 처리 중인 데이터 유형에 따라 달라집니다.

그러나 아이디어에 대한 일반적인 설명은 다음과 같습니다.

1. 데이터 수집: 라벨을 지정하기 전에 데이터를 수집해야 합니다. 정보는 텍스트, 그림, 비디오, 오디오 및 기타 형식일 수 있습니다. ML 모델을 교육하는 데 사용할 데이터를 선택하고 식별하는 것은 데이터 수집 프로세스의 초기 단계입니다.
2. 작업 정의: 데이터를 얻은 후 다음 단계는 사용할 목적을 지정하는 것입니다. 여기에는 데이터에 적용할 레이블 종류, 필요한 레이블 수 및 적용 기준을 결정하는 것이 포함됩니다.
3. 주석 지침: 주석 표준을 만들면 레이블 지정 절차의 일관성이 보장됩니다. 여기에는 데이터에 주석을 다는 방법에 대한 예, 정의 및 지침이 포함됩니다.
4. 라벨링: 다음 단계는 데이터 유형, 작업 사양 및 주석 규칙이 설정된 후 라벨링을 시작하는 것입니다. 사람이 수동으로 할 수도 있고, 기계가 자동으로 할 수도 있습니다.
5. 품질 보증: 라벨링 후 주석이 달린 데이터에 대한 제어 테스트를 수행해야 합니다. 데이터에 적용된 레이블의 정확성과 적합성을 확인하는 것은 품질 보증의 구성 요소입니다.
6. 반복: 주석은 반복적인 프로세스이기 때문에 돌아가서 작업 설명, 주석 지침 및 데이터에 적용된 레이블을 조정하는 작업이 자주 포함됩니다.

다음 단계를 따르면 데이터에 주석이 잘 달렸고 모델 훈련 목적으로 활용할 수 있도록 완전히 준비되었는지 확인할 수 있습니다. 동시에 Label Your Data와 같은 서비스는 작업 속도를 높이고 최고의 결과를 보장하는 데 도움이 되는 전문 주석 솔루션을 제공합니다.

기계 학습 모델용 데이터에 레이블을 지정할 때 피해야 할 일반적인 실수

정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 얻으려면 기계 학습 모델용 데이터에 레이블을 지정할 때 피해야 할 사항이 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 일관되지 않은 라벨링: 애노테이터가 다른 라벨링 기준을 사용하면 부정확해질 수 있습니다. 이러한 오류를 방지하려면 명확한 라벨링 프로세스가 있어야 합니다.
• 불충분한 교육: 어노테이터가 레이블 지정 지침에 대해 적절하게 교육받지 않으면 모순되거나 잘못된 결과가 발생할 수 있습니다. 고품질 라벨링을 달성하기 위해서는 충분한 교육이 제공되어야 합니다.
• 컨텍스트 무시: 컨텍스트가 없는 레이블은 데이터 세트의 전체 그림을 제공하지 않습니다. 데이터가 전반적으로 어떻게 활용될 것인지 생각하고 레이블이 데이터를 올바르게 반영하는지 확인하십시오.
• 라벨링 편향: 실제 데이터를 대표하지 않는 편향된 모델은 부적절한 라벨링에서 비롯될 수 있습니다. 주석 처리 과정에서 편견을 찾아 제거하는 것이 중요합니다.

이러한 빈번한 오류를 방지하면 올바른 레이블과 고성능 기계 학습 모델을 생성하는 데 도움이 됩니다. 제3자 회사를 고용하면 전문 어노테이터 및 품질 보증을 통해 라벨링 프로세스에 도움이 될 수 있습니다.

마무리

데이터 라벨링은 효과적인 기계 학습 모델을 만드는 데 중요한 역할을 합니다. 데이터에 주석을 달아 데이터에 필요한 컨텍스트와 의미를 부여하면 ML 알고리즘이 정보를 선택하고 올바른 예측을 할 수 있습니다. 데이터 라벨링은 귀찮고 시간이 많이 걸리는 작업으로 보일 수 있지만 간과하거나 서두르면 안 되는 중요한 단계입니다.

모범 사례를 준수하고 신뢰할 수 있는 데이터 주석 서비스를 사용하여 ML 모델의 기반이 되는 메트릭이 최고 품질인지 확인하십시오. 시간을 들여 데이터에 올바르게 레이블을 지정하고 복잡한 문제를 해결하고 해당 분야의 혁신을 주도할 수 있는 잘 훈련된 ML 모델의 이점을 누리십시오. 해당 분야의 전문가와 파트너 관계를 맺음으로써 데이터 주석 프로세스를 간소화하고 정확성을 개선하며 궁극적으로 위에서 언급한 실수를 피할 수 있습니다.

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