비즈니스 기업이 인공 지능 솔루션을 적용하여 비즈니스 관행을 가장 먼저 혁신하기 위해 서로 경쟁하는 세상에서 데이터 라벨링은 모든 사람이 걸려 넘어지기 시작하는 하나의 작업인 것 같습니다. 아마도 AI 모델을 훈련하는 데이터의 품질이 정확성과 성공을 결정하기 때문일 것입니다.
데이터 라벨링 또는 데이터 주석은 결코 일회성 이벤트가 아닙니다. 그것은 지속적인 과정입니다. 충분한 교육을 받았다고 생각할 수 있는 중추 지점이 없거나 AI 모델이 결과를 달성하는 데 정확하다고 생각할 수 있습니다.
그러나 새로운 기회를 활용하겠다는 AI의 약속은 어디에서 잘못되고 있습니까? 때때로 데이터 레이블링 프로세스 중에.
AI 솔루션을 통합하는 비즈니스의 주요 문제점 중 하나는 데이터 주석입니다. 따라서 피해야 할 상위 5가지 데이터 레이블 지정 실수를 살펴보겠습니다.
피해야 할 상위 5가지 데이터 레이블 지정 실수
프로젝트에 필요한 데이터를 충분히 수집하지 않음
데이터는 필수적이지만 프로젝트 목표와 관련이 있어야 합니다. 모델이 정확한 결과를 내려면 모델이 훈련된 데이터에 레이블을 지정하고 정확성을 보장하기 위해 품질을 확인해야 합니다.
작동하고 안정적인 AI 솔루션을 개발하려면 관련성이 높은 고품질 데이터를 대량으로 공급해야 합니다. 또한 이 데이터를 기계 학습 모델에 지속적으로 공급하여 제공한 다양한 정보를 이해하고 상호 연관시킬 수 있도록 해야 합니다.
분명히 사용하는 데이터 세트가 클수록 예측이 더 좋습니다.
데이터 레이블 지정 프로세스의 한 가지 함정은 덜 일반적인 변수에 대해 매우 적은 데이터를 수집한다는 것입니다. 원시 문서에서 일반적으로 사용 가능한 하나의 변수를 기반으로 이미지에 레이블을 지정할 때 다른 덜 일반적인 변수에 대해 딥 러닝 AI 모델을 훈련하는 것이 아닙니다.
딥 러닝 모델은 모델이 합리적으로 잘 수행되려면 수천 개의 데이터 조각이 필요합니다. 예를 들어 복잡한 기계를 조작하기 위해 AI 기반 로봇 팔을 훈련할 때 작업의 모든 약간의 변화에는 훈련 데이터 세트의 또 다른 배치가 필요할 수 있습니다. 그러나 그러한 데이터를 수집하는 것은 비용이 많이 들고 때로는 완전히 불가능하며 비즈니스에 주석을 달기 어려울 수 있습니다.
데이터 품질을 검증하지 않음
데이터를 보유하는 것도 중요하지만 사용하는 데이터 세트를 검증하여 일관성 있는 고품질을 보장하는 것도 중요합니다. 그러나 기업은 양질의 데이터 세트를 확보하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 일반적으로 데이터 세트에는 주관적인 것과 객관적인 두 가지 기본 유형이 있습니다.
데이터 세트에 레이블을 지정할 때 레이블러의 주관적인 진실이 작용합니다. 예를 들어 경험, 언어, 문화적 해석, 지리 등은 데이터 해석에 영향을 줄 수 있습니다. 항상 각 라벨러는 자신의 편견에 따라 다른 답변을 제공합니다. 그러나 주관적인 데이터에는 '옳고 그른 답이 없습니다. 그렇기 때문에 인력이 이미지 및 기타 데이터에 레이블을 지정할 때 명확한 기준과 지침이 있어야 합니다.객관적인 데이터가 제시하는 문제는 라벨러가 정답을 식별할 수 있는 도메인 경험이나 지식이 없는 위험입니다. 인적 오류를 완전히 없애는 것은 불가능하므로 표준과 폐쇄 루프 피드백 방법을 갖는 것이 중요합니다.
데이터 세트에 레이블을 지정할 때 레이블러의 주관적인 진실이 작용합니다. 예를 들어 경험, 언어, 문화적 해석, 지리 등은 데이터 해석에 영향을 줄 수 있습니다. 항상 각 라벨러는 자신의 편견에 따라 다른 답변을 제공합니다. 그러나 주관적인 데이터에는 '옳고 그른 답이 없습니다. 그렇기 때문에 인력이 이미지 및 기타 데이터에 레이블을 지정할 때 명확한 기준과 지침이 있어야 합니다.
인력 관리에 집중하지 않음
머신 러닝 모델은 모든 시나리오에 대응할 수 있도록 다양한 유형의 대규모 데이터 세트에 의존합니다. 그러나 성공적인 이미지 주석에는 인력 관리 문제가 수반됩니다.
한 가지 주요 문제는 상당한 규모의 비정형 데이터 세트를 수동으로 처리할 수 있는 방대한 인력을 관리하는 것입니다. 다음은 인력 전반에 걸쳐 높은 품질 표준을 유지하는 것입니다. 데이터 주석 프로젝트 중에 많은 문제가 잘릴 수 있습니다.
일부는 다음과 같습니다.
- 주석 도구 사용에 대해 새로운 레이블러를 교육해야 할 필요성
- 코드북의 지침 문서화
- 모든 팀 구성원이 코드북을 준수하는지 확인
- 워크플로 정의 – 능력에 따라 누가 무엇을 하는지 할당
- 기술적 문제에 대한 교차 확인 및 해결
- 데이터 세트의 품질 및 검증 보장
- 라벨러 팀 간의 원활한 협업 제공
- 라벨러 편향 최소화
이 난제를 잘 헤쳐나가려면 인력 관리 기술과 역량을 강화해야 합니다.
올바른 데이터 레이블 지정 도구를 선택하지 않음
데이터 주석 도구 시장 규모는 끝났다 1에서 $ 2020 억이 수치는 30년까지 CAGR 2027% 이상으로 증가할 것으로 예상됩니다. 데이터 라벨링 도구의 엄청난 성장은 AI 및 기계 학습의 결과를 변화시킨다는 것입니다.
사용되는 도구 기술은 데이터 세트마다 다릅니다. 우리는 대부분의 조직이 사내 라벨링 도구 개발에 중점을 두어 딥 러닝 프로세스를 시작한다는 사실을 알게 되었습니다. 그러나 곧 그들은 주석 요구 사항이 증가하기 시작함에 따라 도구가 보조를 맞출 수 없다는 것을 깨달았습니다. 게다가 사내 도구를 개발하는 것은 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸리며 실질적으로 불필요합니다.
수동 라벨링의 보수적인 방식을 사용하거나 맞춤형 라벨링 도구 개발에 투자하는 대신 타사에서 장치를 구매하는 것이 현명합니다. 이 방법을 사용하면 필요, 제공되는 서비스 및 확장성에 따라 올바른 도구를 선택하기만 하면 됩니다.
데이터 보안 지침을 준수하지 않음
더 많은 기업이 대량의 비정형 데이터를 수집하는 즉시 데이터 보안 규정 준수가 크게 증가할 것입니다. CCPA, DPA 및 GDPR은 기업에서 사용하는 국제 데이터 보안 규정 준수 표준의 일부입니다.
비정형 데이터에 레이블을 지정할 때 이미지에 개인 데이터가 있는 경우가 있기 때문에 보안 규정 준수를 위한 노력이 점점 더 수용되고 있습니다. 주체의 개인 정보를 보호하는 것 외에도 데이터를 안전하게 보호하는 것도 중요합니다. 기업은 보안 허가 없이 작업자가 이러한 데이터 세트에 액세스할 수 없으며 어떤 형태로든 데이터를 전송하거나 변조할 수 없도록 해야 합니다.레이블 지정 작업을 타사 제공업체에 아웃소싱할 때 보안 규정 준수는 핵심적인 문제가 됩니다. 데이터 보안은 프로젝트의 복잡성을 증가시키고 라벨링 서비스 제공자는 비즈니스 규정을 준수해야 합니다.
비정형 데이터에 레이블을 지정할 때 이미지에 개인 데이터가 있는 경우가 있기 때문에 보안 규정 준수를 위한 노력이 점점 더 수용되고 있습니다. 주체의 개인 정보를 보호하는 것 외에도 데이터를 안전하게 보호하는 것도 중요합니다. 기업은 보안 허가 없이 작업자가 이러한 데이터 세트에 액세스할 수 없으며 어떤 형태로든 데이터를 전송하거나 변조할 수 없도록 해야 합니다.그렇다면 다음 대규모 AI 프로젝트는 올바른 데이터 라벨링 서비스를 기다리고 있습니까?
우리는 모든 AI 프로젝트의 성공이 기계 학습 알고리즘에 공급하는 데이터 세트에 달려 있다고 믿습니다. 그리고 AI 프로젝트가 정확한 결과와 예측을 내놓을 것으로 예상되는 경우 데이터 주석 및 레이블 지정이 가장 중요합니다. 에 의해 데이터 주석 작업 아웃소싱, 우리는 당신이 이러한 문제를 효율적으로 해결할 수 있다고 확신합니다.
고품질 데이터 세트를 지속적으로 유지 관리하고, 폐쇄 루프 피드백을 제공하고, 인력을 효과적으로 관리하는 데 중점을 두고 있으므로 더 높은 수준의 정확도를 제공하는 최고 수준의 AI 프로젝트를 제공할 수 있습니다.
