머신 러닝에서 데이터 라벨링이란 무엇이며 어떻게 작동합니까?

데이터는 오늘날 비즈니스를 위한 새로운 자산입니다. 인공 지능과 같은 기술이 우리의 일상 활동의 대부분을 점차적으로 차지하면서 모든 데이터의 올바른 사용이 사회에 긍정적인 영향을 미치고 있습니다. 데이터를 효율적으로 분리하고 레이블을 지정함으로써 ML 알고리즘은 문제를 발견하고 실용적이고 관련성 있는 솔루션을 제공할 수 있습니다.

데이터 라벨링의 도움으로 우리는 기계에 다양한 기술을 가르치고 "스마트"하게 작동하도록 다양한 형식으로 정보를 입력합니다. 데이터 레이블 지정의 이면에 있는 과학에는 동일한 정보의 여러 변형으로 데이터 세트에 주석을 달거나 레이블을 지정하는 형태로 많은 숙제가 포함됩니다. 최종 결과가 우리의 일상 생활을 놀라게 하고 편안하게 하지만, 그 뒤에 숨은 노력은 엄청나고 헌신적이어서 칭찬할 만합니다.

데이터 라벨링이란 무엇입니까?

기계 학습에서 입력 데이터의 품질과 유형은 출력의 품질과 유형을 결정합니다. 머신을 훈련하는 데 사용되는 데이터의 품질은 AI 모델의 정확도를 높입니다.

즉, 데이터 레이블링은 레이블을 지정하거나 주석을 추가하여 비정형 또는 구조화된 데이터 세트 간의 차이점과 유사점을 찾도록 기계를 훈련시키는 프로세스입니다.

예를 들어 이것을 이해합시다. 빨간불이 정지 신호임을 ​​기계를 훈련시키려면 기계가 신호를 이해할 수 있도록 다양한 사진의 모든 빨간불에 태그를 지정해야 합니다. 이를 기반으로 AI는 주어진 모든 시나리오에서 빨간불을 정지 신호로 읽는 알고리즘을 만듭니다. 또 다른 예는 음악 장르가 재즈, 팝, 록, 클래식 등의 레이블로 여러 데이터 세트로 분리될 수 있다는 것입니다.

데이터 라벨링의 과제

기술이나 구조의 새로운 변화/발전은 이점과 도전을 수반합니다. 데이터 라벨링도 다르지 않습니다. 데이터 레이블 지정은 비즈니스 확장 시간을 크게 줄일 수 있지만 비용이 따릅니다. 데이터 레이블 지정이 가져오는 몇 가지 문제에 대해 살펴보겠습니다.

시간과 노력에 따른 비용

틈새 시장에 특정한 데이터를 대량으로 확보하는 것은 그 자체로 어려운 작업입니다. 각 항목에 태그를 수동으로 추가하면 이미 시간이 많이 소요되는 작업만 추가됩니다. 프로젝트가 사내에서 처리되는 경우 대부분의 프로젝트 시간은 데이터 수집, 준비 및 레이블 지정과 같은 데이터 관련 작업에 소비됩니다.

이러한 작업을 효과적으로 관리하여 처음부터 작업을 올바르게 수행하려면 이 특정 전문 지식을 갖춘 전문 라벨러가 필요합니다. 이것은 또한 비용이 많이 드는 작업이기 때문에 시간뿐만 아니라 금전적 측면에서도 비용이 많이 듭니다.

불일치

전문 지식이 다른 주석자는 레이블 지정 기준이 다를 수 있습니다. 따라서 태그 불일치가 발생할 가능성이 높습니다. 여러 사람이 동일한 데이터 세트에 레이블을 지정하면 데이터 정확도가 훨씬 높아집니다.

도메인 전문성

특정 산업의 경우 특정 도메인 전문 지식을 갖춘 라벨러를 고용해야 할 필요성을 느낄 것입니다. 예를 들어 의료 산업을 위한 ML 앱 을 구축하기 위해 관련 도메인 전문 지식이 없는 주석자는 요소에 올바르게 태그를 지정하는 것이 매우 어렵다는 것을 알게 될 것입니다.

불완전

사람이 하는 모든 반복 작업은 오류가 발생하기 쉽습니다. 라벨러가 가진 전문 지식 수준이 무엇이든 수동 태깅은 항상 불완전할 수 있습니다. 애노테이터는 라벨링을 위해 많은 양의 원시 데이터를 처리해야 하므로 오류를 0으로 유지하는 것은 거의 불가능합니다.

데이터 레이블 지정에 대한 접근 방식

위에서 언급했듯이 데이터 레이블 지정은 세부 사항에 대한 안목이 필요한 시간 소모적인 작업입니다. 문제 설명에 따라 태그가 지정되는 데이터의 양, 데이터의 복잡성, 스타일, 데이터에 주석을 추가하는 데 적용되는 전략이 달라집니다.

귀하의 회사가 재정 자원과 가용 시간을 기반으로 선택할 수 있는 다양한 접근 방식을 검토해 보겠습니다.

내부 데이터 라벨링

산업 유형, 주어진 AI 프로젝트를 완료하는 데 걸리는 시간 및 필요한 리소스의 가용성에 따라 데이터 레이블 프로세스는 조직에서 사내에서 수행할 수 있습니다.

장점:

• 높은 정밀도
• 고품질
• 간소화된 추적

단점:

• 시간 소모적/느림
• 광범위한 리소스 필요

크라우드소싱

프리랜서가 레이블을 지정한 소싱 데이터 세트는 다양한 크라우드소싱 플랫폼에서 사용할 수 있습니다. 이 방법은 그림과 같이 일반화된 데이터에 주석을 달 때 사용할 수 있습니다.

크라우드소싱을 통한 데이터 라벨링의 가장 유명한 예는 Recaptcha입니다. 사용자는 사람임을 증명하기 위해 특정 유형의 이미지를 식별해야 합니다. 이는 다른 사용자가 제공한 입력을 기반으로 확인됩니다. 이것은 이미지 배열에 대한 레이블 데이터베이스 역할을 합니다.

장점:

• 빠르고 쉬운
• 비용 효율적

단점:

• 도메인 전문 지식이 필요한 데이터에는 사용할 수 없습니다.
• 품질은 보장되지 않습니다

아웃소싱

아웃소싱은 사내 데이터 라벨링과 크라우드소싱 사이의 중간 역할을 할 수 있습니다. 도메인 전문 지식을 갖춘 타사 조직 또는 개인을 고용하면 장기 및 단기 프로젝트를 모두 수행하는 조직에 도움이 될 수 있습니다.

장점:

• 높은 수준의 임시 프로젝트에 최적
• 제3자 아웃소싱 회사가 검증된 직원을 제공합니다.
• 비즈니스 요구 사항에 따라 사전 구축된 데이터 라벨링 도구와 맞춤형 데이터 라벨링 도구를 모두 제공합니다.
• 틈새 특정 데이터 라벨링 전문가의 옵션을 얻을 수 있습니다.

단점:

• 제3자를 관리하는 데 시간이 많이 소요될 수 있음

기계 기반

업계에서 널리 사용하고 수용하는 최신 데이터 레이블 지정 및 주석 형식 중 하나는 기계 기반 주석입니다. 데이터 라벨링 소프트웨어의 도움으로 데이터 라벨링 프로세스를 자동화하면 사람의 개입이 줄어들고 라벨링 속도가 빨라집니다. 능동 학습이라는 기술을 사용하면 태그를 학습 데이터 세트에 자동으로 추가할 수 있는 태그를 기반으로 데이터에 태그를 지정할 수 있습니다.

장점:

• 더 빠른 데이터 처리 및 레이블 지정
• 사람의 개입이 적음

단점:

• 더 나은 품질이지만 사람의 태깅과 동등하지는 않습니다.
• 오류가 발생하면 여전히 사람의 개입이 필요합니다.

데이터 라벨링은 어떻게 작동합니까?

비즈니스 요구 사항에 따라 요구 사항에 가장 적합한 접근 방식을 선택할 수 있습니다. 그러나 데이터 레이블링 프로세스는 시간순으로 다음과 같은 순서로 작동합니다.

데이터 수집

모든 기계 학습 프로젝트의 기반은 데이터입니다. 다양한 형식으로 적절한 양의 원시 데이터를 수집하는 것이 데이터 레이블 지정의 첫 번째 단계로 구성됩니다. 데이터 수집은 회사가 내부적으로 수집하는 형식과 공개적으로 사용 가능한 외부 소스에서 수집하는 두 가지 형식이 있습니다.

원시 형식이기 때문에 이 데이터는 데이터 세트에 대한 레이블을 만들기 전에 정리 및 처리가 필요합니다. 이 정리되고 사전 처리된 데이터는 훈련을 위해 모델에 공급됩니다. 데이터가 더 크고 다양할수록 결과가 더 정확해집니다.

데이터 주석

데이터가 정리되면 도메인 전문가가 데이터를 살펴보고 다양한 데이터 레이블 지정 접근 방식에 따라 레이블을 추가합니다. 모델에 실측 으로 사용할 수 있는 의미 있는 컨텍스트가 첨부되어 있습니다 . 모델이 예측하기를 원하는 이미지와 같은 대상 변수입니다.

품질 보증

ML 모델 교육의 성공 여부는 신뢰할 수 있고 정확하며 일관성이 있어야 하는 데이터 품질에 크게 좌우됩니다. 이러한 정확하고 정확한 데이터 레이블을 보장하려면 정기적인 QA 검사가 있어야 합니다. Consensus 및 Cronbach의 알파 테스트와 같은 QA 알고리즘을 사용하여 이러한 주석의 정확도를 결정할 수 있습니다. 정기적인 QA 점검은 결과의 정확성에 크게 기여합니다.

모델 교육 및 테스트

위의 모든 단계를 수행하는 것은 데이터의 정확성을 테스트한 경우에만 의미가 있습니다. 구조화되지 않은 데이터 세트를 입력하여 예상 결과를 제공하는지 확인하면 프로세스가 테스트됩니다.

데이터 라벨링에 대한 산업별 사용 사례

이제 데이터 레이블 지정이 무엇이고 어떻게 작동하는지 잘 알았으므로 가장 눈에 띄는 사용 사례를 검토해 보겠습니다.

컴퓨터 비전(CV)

이것은 기계가 시각 및 비디오(태깅을 위해 추출된 정지 이미지)의 형태로 제공된 입력에서 의미 있는 해석을 도출할 수 있도록 하는 AI의 하위 집합입니다.

컴퓨터 비전 주석은 다양한 산업 분야에서 AI의 실질적인 이점을 구현하는 데 사용할 수 있습니다.

1. 자동차 산업에서 이미지와 비디오에 레이블을 지정하여 도로, 건물, 보행자 및 기타 물체를 구분하면 자율주행 차량이 이러한 개체를 구별하여 실생활에서 접촉을 피할 수 있습니다.
2. 의료 산업에서 질병의 증상은 X선, MRI, CT 스캔으로 분류할 수 있습니다. 현미경 이미지의 도움으로 대부분의 중요한 질병을 조기에 진단할 수 있습니다.
3. QR 코드, 라벨 바코드 등은 운송 및 물류 산업에서 상품 추적을 위한 라벨로 사용될 수 있습니다.

자연어 처리(NLP)

이것은 AI 기계가 인간의 언어와 통계를 해석할 수 있도록 하는 하위 집합입니다. 텍스트와 음성에서 의미를 도출하는 알고리즘은 다양한 언어적 측면을 분석할 수 있습니다.

NLP는 많은 엔터프라이즈 솔루션에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다 .

1. 이메일 도우미, 자동 완성 기능, 맞춤법 검사기, 스팸 및 비스팸 이메일 분리 등 모든 산업 분야에서 일반적으로 사용됩니다.
2. 챗봇 형태로 고객이 제기한 기본적인 질문을 사람의 개입 없이 실시간으로 해석하고 답변한다. 2023년까지 고객 상호작용의 70% 가 챗봇과 모바일 메시징 애플리케이션에 의해 관리될 것으로 예상 됩니다.
3. 전자 상거래에서 데이터 라벨링을 통해 고객 감정을 포착하기 위해 텍스트의 부정적인 극성과 긍정적인 극성을 이해하고 있습니다.

Appinventiv는 사용자가 Bluetooth 웨어러블에 최적화된 오디오 메시지를 주고받을 수 있는 Vyrb용 소셜 미디어 앱을 성공적으로 구축했습니다 .

AI 데이터 라벨링 시장 개요

데이터 라벨링은 AI 기술 에서 탄생한 번창하는 산업입니다 . 데이터 라벨링은 머신 러닝에 제공되는 정확한 데이터에 크게 의존하기 때문에 향후 몇 년 동안 증가할 것입니다.

아래 그래프는 업계가 성장했으며 앞으로 몇 년 동안 계속 성장할 것임을 분명히 보여줍니다. 연간 복합 성장률 25.6%로 2028년까지 시장 규모는 82억 2,000만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 아래 그래프는 데이터 유형별 성장을 보여줍니다.

데이터 라벨링을 활용한 업종에 대한 개요는 IT 및 자동차 부문으로 전 세계 수익의 30% 이상을 차지합니다. 의료 산업 의 성장과 함께 해당 분야의 효율적인 AI 기반 애플리케이션 에 대한 정확한 데이터 요구 사항으로 인해 데이터 라벨링이 붐을 이룰 것으로 예상됩니다 . 이미지 라벨링의 도움으로 소매 및 전자 상거래 산업도 데이터 라벨링 산업에서 상당한 시장 점유율을 확보했습니다.

Appinventiv로 데이터 레이블 지정

전략적으로 기업은 강력한 기계 학습 모델을 구축하기 위해 데이터 수집 및 레이블 지정 서비스를 아웃소싱해 왔습니다.

Appinventiv는 AI 및 ML 개발 회사 로 조직이 AI 기반 솔루션으로 기회를 열 수 있도록 수년 동안 지원해 왔습니다 . 비즈니스 혁신에 대한 거의 10년의 경험을 통해 우리는 다양한 산업을 위한 많은 복잡한 AI 프로젝트를 성공적으로 제공했습니다.

예를 들어, Appinventiv는 유럽 최고의 은행을 위한 은행 업무 프로세스를 성공적으로 자동화했습니다 . 자동화 프로세스를 통해 은행은 정확도를 50%, ATM 서비스 수준을 92% 개선했습니다.

Appinventiv가 YouCOMM 이 의료 지원에 대한 실시간 액세스를 제공하여 병원 내 환자 커뮤니케이션 을 혁신하기 위한 혁신적인 솔루션을 구축하는 데 도움을 준 또 다른 예입니다. 맞춤형 환자 메시지 시스템을 통해 환자는 음성 명령과 머리 제스처를 통해 직원에게 쉽게 요구 사항을 알릴 수 있습니다.

우리의 전문 지식과 고객 중심 팀과 함께 우리는 귀하의 특정 요구 사항과 요구 사항을 기반으로 하는 전체적인 데이터 레이블링 서비스를 제공하여 문제를 극복하는 데 도움이 되는 데이터 레이블링 서비스를 제공합니다.

태깅 및 데이터 주석에 필요한 광범위한 도구를 활용하여 Appinventiv는 데이터 교육 프로세스를 향상하여 복잡한 모델을 단순화할 수 있습니다. 이를 통해 우리는 빠르고 쉬운 세분화, 분류 및 후속 데이터 레이블 지정의 정확성 측면에서 더 나은 성과를 낼 수 있습니다.

마무리!

"인공 지능의 힘은 매우 놀랍고 사회를 매우 깊은 방식으로 변화시킬 것입니다." - 빌 게이츠

인공 지능은 인간의 삶을 더 쉽게 만들어 사회에 좋은 일을 할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 데이터 레이블링의 도움으로 방대한 양의 데이터를 의미 있는 지침으로 분류하는 기능은 산업이 비약적으로 발전하고 성장하는 데 도움이 되었습니다.

자주하는 질문

Q. 완벽한 데이터 라벨링을 위한 모범 사례는 무엇입니까?

A. 데이터 레이블 지정에 대한 접근 방식을 기반으로 따를 수 있는 몇 가지 모범 사례가 있습니다.

• 수집된 데이터가 적절하고 적절하게 정리되고 처리되었는지 확인합니다.
• 업계에 따라 도메인 전문가 데이터 레이블러에게만 작업을 할당합니다.
• 팀에 따라야 할 주석 기술 기준을 제공하여 균일한 접근 방식을 따르도록 합니다.
• 교차 라벨링을 위해 여러 주석자를 할당하여 메이커 검사기 프로세스를 따릅니다.

Q. 데이터 라벨링의 이점은 무엇입니까?

A. 데이터 라벨링은 데이터의 정확한 예측을 위해 컨텍스트, 품질 및 사용성에 대한 더 나은 명확성을 제공하는 데 도움이 됩니다. 이는 차례로 모델에서 변수의 데이터 사용성을 개선하는 데 도움이 됩니다.

Q. 데이터 라벨링 회사를 선정할 때 고려해야 할 다양한 요소는 무엇입니까?

A. 기계 학습을 위한 데이터 레이블 서비스를 선택할 때 고려해야 할 5가지 매개변수가 있습니다.

• 데이터 라벨링 프로세스의 확장성
• 데이터 라벨링 서비스 비용
• 데이터 보안
• 데이터 라벨링 플랫폼