데이터 라벨링이란

데이터 라벨링이란 데이터 주석이라고도 하는 데이터 레이블링은 원시 데이터가 기계 학습 및 인공지능(AI) 애플리케이션에 사용할 수 있도록 의미 있고 관련된 태그, 범주 또는 주석을 할당하는 프로세스입니다. 데이터 레이블링의 목표는 기계 학습 알고리즘이 데이터로부터 학습하고 정확한 예측 또는 분류를 할 수 있도록 데이터에 맥락과 의미를 제공하는 것입니다.

기계 학습과 인공지능의 맥락에서, 이러한 알고리즘들이 데이터 내의 패턴과 관계를 이해하기 위해 라벨링된 데이터를 필요로 하기 때문에 데이터 라벨링은 중요합니다. 라벨링된 데이터는 이러한 알고리즘들을 위한 훈련 자료의 역할을 하며, 그들이 예시로부터 배우고 그들의 지식을 새로운, 보이지 않는 데이터로 일반화할 수 있도록 합니다.

다음은 서로 다른 도메인에서 데이터 레이블링의 4가지 보기입니다.

1. 이미지 인식

이미지 분류 작업에서 데이터 레이블링은 이미지에서 객체 또는 장면을 식별하는 것과 같은 적절한 레이블로 이미지를 태깅하는 것을 포함합니다. 예를 들어, 고양이와 강아지의 이미지에 해당 레이블로 레이블링하면 기계 학습 모델이 둘을 구별할 수 있습니다.

2. 자연적 처리(NLP)

감정 분석, 텍스트 분류 또는 챗봇 교육과 같은 자연적처리작업에서 데이터 라벨링은 관련 태그 또는 감정이 있는 텍스트에 주석을 붙이는 것을 포함합니다. 이는 모델이 텍스트 데이터의 의미와 맥락을 이해하는 데 도움이 됩니다.

3. 자율 주행 차량

자율 주행 차량의 맥락에서, 데이터 라벨링은 다른 차량, 보행자, 교통 표지판 및 차선 경계에 대한 정보와 함께 이미지 또는 비디오 프레임에 주석을 다는 것을 포함할 수 있습니다. 이 주석이 달린 데이터는 차량의 인식 시스템을 훈련하는 데 사용됩니다.

4. 의료 영상

의료 영상에서, 데이터 라벨링은 종양 또는 다른 의학적 상태와 같은 이미지 내의 특정 구조 또는 이상을 식별하고 태그를 붙이는 것을 포함합니다. 이 라벨링된 데이터는 의사가 질병을 진단하는 것을 돕기 위해 인공지능의 모델을 훈련시키는 데 도움이 됩니다.

데이터 라벨링은 작업의 복잡성과 도구 및 자원의 가용성에 따라 수동 또는 자동화된 프로세스일 수 있습니다. 수동 라벨링은 종종 특정 지침을 따르는 인간 주석자에게 데이터에 정확하고 일관성 있는 라벨링을 요구합니다. 대량의 데이터에 신속하게 라벨링해야 하는 경우, 일부 작업은 능동 학습 또는 사전 훈련된 모델과 같은 기술을 사용하여 부분적으로 자동화될 수 있습니다.
데이터 라벨링의 품질과 정확성은 기계 학습 모델의 성능에 상당한 영향을 미칩니다. 데이터 라벨링이 잘못되면 편향되거나 부정확하거나 신뢰할 수 없는 모델이 될 수 있으므로 데이터 라벨링 프로세스가 잘 정의되고 일관성이 있으며 기계 학습 프로젝트의 목표와 일치하는지 확인하는 것이 필수적입니다. 

데이터 라벨러라는 직업이 생길거 같고 벌써 라벨러를 하는사람이 있다고 한다.

간단한 작업부터 복잡한 단계의 작업도 있다고 하니 다음에는 라벨러의 업무에 대해 알아보겠습니다.