데이터 레이블링 또는 데이터 어노테이션은 머신 러닝(ML) 모델을 개발할 때 수행하는 전처리 단계의 일부입니다. 데이터 레이블링을 하려면 원시 데이터(즉, 이미지, 텍스트 파일, 비디오)를 식별한 다음 해당 데이터에 하나 이상의 레이블을 추가하여 모델을 위한 컨텍스트를 지정해야 합니다. 이를 통해 머신 러닝 모델은 정확한 예측을 수행할 수 있습니다.
데이터 레이블링은 컴퓨터 비전과 자연어 처리(NLP)를 포함한 다양한 머신 러닝 및 딥 러닝 적용사례를 뒷받침합니다.
IBM Watson Natural Language Understanding
IBM Cloud Object Storage
기업들은 데이터를 클리닝, 구조화 및 레이블링하기 위해 소프트웨어, 프로세스, 데이터 어노테이터를 통합합니다. 이러한 훈련 데이터는 머신 러닝 모델의 토대가 됩니다. 이러한 레이블을 사용하여 분석가는 데이터 세트 내의 변수를 격리할 수 있습니다. 이를 통해 ML 모델을 위한 최적의 데이터 예측 변수를 선택할 수 있습니다. 이러한 레이블은 모델 훈련을 위해 가져와야 할 적절한 데이터 벡터를 식별합니다. 여기서 모델이 학습을 통해 최고의 예측을 수행합니다.
데이터 레이블링 작업은 머신의 지원과 함께 “HITL(human-in-the-loop)” 참여를 요구합니다. HITL은 ML 모델의 생성, 훈련, 미세 조정 및 테스트를 위해 인간 데이터 레이블러("data labeler)"의 판단을 활용합니다. 이들은 주어진 프로젝트에 가장 적절한 데이터 세트를 모델에 공급하여 데이터 레이블링 프로세스를 이끄는 데 도움을 줍니다.
컴퓨터에서 레이블링된 데이터와 레이블링되지 않은 데이터를 사용하여 ML 모델을 훈련시킵니다. 그렇다면 차이점은 무엇일까요?
컴퓨터는 또한 반지도형 학습을 위한 복합 데이터를 사용할 수도 있습니다. 반지도형 학습의 경우 대규모의 주석화된 데이터 세트를 제공하면서 수작업으로 레이블링된 데이터에 대한 필요성은 낮춰 줍니다.
데이터 레이블링은 고성능 ML 모델 개발에 필수적인 단계입니다. 레이블링이 단순해 보이지만 항상 구현하기 쉬운 것은 아닙니다. 그래서 기업들은 여러 가지 요인과 방법을 고려하여 레이블링을 위한 모범 사례를 결정해야 합니다. 각 데이터 레이블링 방법에는 장단점이 있기 때문에 작업 복잡성과 더불어 프로젝트의 규모, 범위, 기간을 상세히 평가할 것을 권장합니다.
데이터 레이블링의 몇 가지 경로는 아래와 같습니다.
데이터 레이블링의 일반적인 장단점은 확장을 위해 기업이 사용하는 시간을 절감할 수 있지만, 이에 대한 비용이 발생하는 경향이 있다는 것입니다. 더 정확한 데이터를 사용하면 일반적으로 모델의 예측 능력이 향상되므로, 높은 비용에도 불구하고 데이터 레이블링이 제공하는 가치를 고려한다면 투자할 가치가 있습니다. 데이터 어노테이션은 데이터 세트에 더 많은 컨텍스트를 제공하므로 탐색적 데이터 분석뿐만 아니라 머신 러닝(ML) 및 인공 지능(AI) 애플리케이션의 성능을 향상시킵니다. 예를 들면, 데이터 레이블링을 통해 검색 엔진 플랫폼에서 더 관련성 있는 검색 결과가 나오도록 할 수 있고, 전자상거래 플랫폼에서 더 효과적으로 제품을 추천할 수 있습니다. 그러면 다른 주요 장점과 문제에 대해서도 자세히 살펴보겠습니다.
데이터 레이블링은 사용자와 팀 그리고 기업에게 향상된 컨텍스트, 품질, 사용성을 제공합니다. 구체적으로 다음과 같은 이점을 기대할 수 있습니다.
데이터 레이블링에 문제가 없는 것은 아닙니다. 특히 공통된 문제 중 몇 가지는 다음과 같습니다.
어느 접근법을 사용하든, 다음과 같은 모범 사례를 통해 데이터 레이블링의 정확도와 효율성을 최적화할 수 있습니다.
데이터 레이블링은 여러 산업의 다양한 환경에서 정확성, 품질, 사용성을 향상시킬 수 있지만, 데이터 레이블링의 두드러진 적용사례는 다음과 같습니다.
고급 텍스트 분석을 위한 자연어 처리(NLP) 서비스입니다.
업계 최상의 온프레미스 오브젝트 스토리지를 통해 AI 워크로드를 사용하고 기본 및 보조 빅데이터 스토리지를 통합합니다.
자산 및 운영에 대한 고급 AI 기반 원격 모니터링과 컴퓨터 비전을 통해 문제들을 살펴보고 이를 예측 및 예방합니다.