"데이터라벨링이란? : 개념과 종류"

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데이터라벨링은 머신러닝 모델을 학습시키기 위해 데이터를 정리하고 레이블을 추가하는 과정입니다. 이는 데이터가 어떤 의미를 갖는지 명확하게 정의하여 모델이 패턴을 학습하고 예측할 수 있도록 하는 핵심 단계입니다.

데이터라벨링의 주요 개념과 종류

1. 레이블의 정의:
   • 레이블(Label): 데이터 포인트(이미지, 텍스트, 오디오 등)가 갖는 의미나 범주를 정의하는 정보입니다. 예를 들어, 이미지에서 고양이와 개를 구분하는 작업에서는 "고양이"와 "개"가 레이블입니다.
2. 데이터 유형에 따른 라벨링:
   • 이미지 데이터 라벨링:
     • 분류(Classification): 이미지에 하나의 라벨을 할당 (예: 고양이, 개).
     • 객체 감지(Object Detection): 이미지 내 특정 객체의 위치와 종류를 바운딩 박스로 표시.
     • 세그멘테이션(Segmentation): 이미지의 픽셀 단위로 객체를 분할.
   • 텍스트 데이터 라벨링:
     • 감정 분석(Sentiment Analysis): 문장의 감정을 긍정, 부정, 중립으로 분류.
     • 개체명 인식(Named Entity Recognition, NER): 텍스트에서 특정 엔티티(사람 이름, 날짜 등)를 식별.
     • 요약(Summarization): 텍스트를 요약하는 작업.
   • 오디오 데이터 라벨링:
     • 스피치 라벨링: 발화자의 음성을 텍스트로 변환하거나, 감정을 분석.
     • 소리 이벤트 라벨링: 특정 소리(자동차 경적, 새소리 등)를 식별.
   • 비디오 데이터 라벨링:
     • 이미지 라벨링의 원리를 프레임별로 적용하며, 움직임이나 객체 추적 작업을 포함.

 

데이터라벨링 과정

1. 데이터 수집: 라벨링 대상 데이터를 충분히 수집. 데이터가 다양할수록 학습 성능이 향상됨.
2. 라벨링 도구 선택:
   • 상용 도구: Labelbox, Scale AI, Amazon SageMaker Ground Truth.
   • 오픈소스 도구: CVAT, LabelImg, VIA.
   • 커스텀 도구: 팀의 요구사항에 맞게 도구를 설계 및 개발.
3. 라벨링 가이드라인 설계:
   • 명확한 기준과 예시를 통해 작업자 간의 일관성을 유지.
   • 작업자의 피드백을 반영하여 가이드라인을 지속적으로 개선.
4. 라벨링 작업 수행:
   • 작업자는 각 데이터에 적합한 라벨을 적용하며, 품질 기준을 유지.
   • 효율성을 높이는 방법: 자동화 도구 활용, 단축키 사용, 반복 작업 최소화.
5. 품질 관리:
   • 검증(Validation): 작업 결과를 검토하고 오류를 수정.
   • 샘플링 검사: 작업 결과의 일부를 무작위로 선택하여 품질 확인.
   • 인터레이터 신뢰도: 작업자 간 일치도를 측정해 신뢰성을 확보.

 

데이터라벨링 작업자의 필수 역량

1. 세부 사항에 대한 주의력: 작은 오류도 모델 학습에 큰 영향을 미칠 수 있으므로 꼼꼼한 작업이 중요.
2. 기술 숙련도:
   • 라벨링 도구와 단축키 사용 능력.
   • 기본적인 머신러닝 및 데이터 구조 이해.
3. 커뮤니케이션: 가이드라인 개선, 팀 간 협업 및 피드백 교환 능력.
4. 문제 해결 능력: 라벨링 중 애매한 사례나 새로운 상황에 적응하는 능력.

 

데이터라벨링의 최신 트렌드

1. 반자동화 라벨링:
   • AI를 활용해 초기 라벨링을 자동화하고, 사람이 검토 및 수정.
   • Active Learning 기법으로 사람이 검토해야 할 데이터만 선택.
2. 크라우드소싱:
   • 다수의 작업자를 활용하여 대규모 데이터 라벨링 작업 수행.
3. 합성 데이터:
   • 실제 데이터를 생성하거나 증강(Augmentation)하여 라벨링 부담 감소.
4. 정확도 중심:
   • 데이터 품질을 높이기 위해 인터레이터 신뢰도와 고급 검증 시스템 도입.

 

>> 결론

AI 모델의 정확도와 신뢰성을 높이는 데 핵심 역할