인공 지능은 컴퓨팅 시스템과 인간과 같은 상호 작용을 촉진하는 반면 머신 러닝은 이러한 기계가 모든 상호 작용을 통해 인간 지능을 모방하는 방법을 학습할 수 있도록 합니다. 그러나 이러한 고급 ML 및 AI 도구를 지원하는 것은 무엇입니까? 데이터 주석.
데이터는 ML 알고리즘을 지원하는 원재료입니다. 더 많은 데이터를 사용할수록 더 나은 AI 제품이 됩니다. 많은 양의 데이터에 액세스하는 것이 매우 중요하지만 실현 가능한 결과를 얻기 위해 정확하게 주석을 추가하는 것도 똑같이 중요합니다. 데이터 주석은 신뢰할 수 있고 정확한 고급 ML 알고리즘 성능을 뒷받침하는 강력한 데이터입니다.
AI 교육에서 데이터 주석의 역할
데이터 주석은 ML 교육 및 AI 프로젝트의 전반적인 성공에 핵심적인 역할을 합니다. 특정 이미지, 데이터, 목표 및 비디오를 식별하고 레이블을 지정하여 기계가 패턴을 식별하고 데이터를 분류하기 쉽게 합니다. 정확한 예측을 위해 ML 모델을 훈련시키는 것은 사람이 주도하는 작업입니다.
데이터 주석이 정확하게 수행되지 않으면 ML 알고리즘이 속성을 개체와 쉽게 연결할 수 없습니다.
AI 시스템을 위한 주석이 달린 훈련 데이터의 중요성
데이터 주석은 ML 모델의 정확한 기능을 가능하게 합니다. 데이터 주석의 정확성과 정밀성과 AI 프로젝트의 성공 사이에는 논쟁의 여지가 없는 연결 고리가 있습니다.
119년에 2022억 달러로 추산되는 글로벌 AI 시장 가치는 1,597에 의해 $ 2030 억, 해당 기간 동안 연평균 38% 성장했습니다. 전체 AI 프로젝트가 몇 가지 중요한 단계를 거치는 동안 데이터 주석 단계는 프로젝트가 가장 중요한 단계에 있는 곳입니다.
데이터를 위한 데이터 수집은 프로젝트에 큰 도움이 되지 않습니다. AI 프로젝트를 성공적으로 구현하려면 방대한 양의 고품질 관련 데이터가 필요합니다. ML 프로젝트 개발 시간의 약 80%는 레이블 지정, 스크러빙, 집계, 식별, 보강 및 주석 달기와 같은 데이터 관련 작업에 사용됩니다.
데이터 주석은 인간이 의도를 해독하고, 모호함을 극복하고, 불확실한 정보를 분류하는 타고난 능력이 있기 때문에 컴퓨터보다 유리한 영역 중 하나입니다.
데이터 주석이 중요한 이유는 무엇입니까?
인공 지능 솔루션의 가치와 신뢰성은 모델 학습에 사용되는 데이터 입력의 품질에 크게 좌우됩니다.
기계는 우리처럼 이미지를 처리할 수 없습니다. 훈련을 통해 패턴을 인식하도록 훈련해야 합니다. 기계 학습 모델은 데이터 주석의 오류가 위험한 영향을 미칠 수 있는 의료 및 자율 주행 차량과 같은 중요한 솔루션과 같은 광범위한 응용 분야에 적합하기 때문입니다.
데이터 주석은 AI 솔루션이 전체 기능을 발휘하도록 보장합니다. 패턴과 상관관계를 통해 환경을 정확하게 해석하고, 예측하고, 필요한 조치를 취하도록 ML 모델을 교육하려면 고도로 분류되고 주석이 추가되어야 합니다. 훈련 데이터. 주석은 데이터 세트의 중요한 기능에 태그를 지정하고 기록하고 레이블을 지정하여 ML 모델에 필요한 예측을 보여줍니다.
감독 학습
데이터 주석에 대해 자세히 알아보기 전에 감독 및 비지도 학습을 통해 데이터 주석을 풀어보겠습니다.
기계 학습 감독 기계 학습의 하위 범주는 레이블이 잘 지정된 데이터 세트의 도움으로 AI 모델 훈련을 나타냅니다. 지도 학습 방법에서 일부 데이터는 이미 정확하게 태그가 지정되고 주석이 추가됩니다. ML 모델은 새 데이터에 노출될 때 교육 데이터를 활용하여 레이블이 지정된 데이터를 기반으로 정확한 예측을 내립니다.
예를 들어 ML 모델은 다양한 유형의 옷으로 가득 찬 찬장에서 학습됩니다. 학습의 첫 번째 단계는 각 옷감 항목의 특성과 속성을 사용하여 다양한 유형의 옷으로 모델을 학습시키는 것입니다. 훈련 후 기계는 이전 지식이나 훈련을 적용하여 별도의 옷을 식별할 수 있습니다. 지도 학습은 분류(카테고리 기반)와 회귀(실제 값 기반)로 분류할 수 있습니다.
데이터 주석이 AI 시스템의 성능에 미치는 영향
데이터는 결코 단일 개체가 아닙니다. 텍스트, 비디오 및 이미지와 같은 다양한 형식을 취합니다. 말할 필요도 없이 데이터 주석은 다양한 형태로 제공됩니다.
시스템이 다양한 엔터티를 이해하고 정확하게 식별하려면 명명된 엔터티 태깅의 품질을 강조하는 것이 중요합니다. 태깅 및 주석의 한 가지 실수로 인해 ML은 Amazon(전자 상거래 상점, 강 또는 앵무새)을 구분할 수 없었습니다.
게다가 데이터 주석은 기계가 미묘한 의도를 인식하도록 도와줍니다. 이는 인간에게 자연스러운 품질입니다. 우리는 다르게 의사소통하며 인간은 명시적으로 표현된 생각과 암시된 메시지를 모두 이해합니다. 예를 들어 소셜 미디어 답글이나 리뷰는 긍정적일 수도 있고 부정적일 수도 있으며 ML은 둘 다 이해할 수 있어야 합니다. '훌륭한 곳. 다시 방문할 것이다.' '예전에는 참 좋은 곳이었어! 우리는 이곳을 사랑했었다!' 음수이며 인간의 주석을 통해 이 프로세스를 훨씬 쉽게 만들 수 있습니다.
데이터 주석의 과제 및 이를 극복하는 방법
데이터 주석의 두 가지 주요 과제는 비용과 정확성입니다.
매우 정확한 데이터의 필요성: AI 및 ML 프로젝트의 운명은 주석이 달린 데이터의 품질에 달려 있습니다. ML 및 AI 모델에는 변수 간의 상관 관계를 인식하도록 모델을 훈련할 수 있는 잘 분류된 데이터가 일관되게 제공되어야 합니다.
대량 데이터의 필요성: 모든 ML 및 AI 모델은 대규모 데이터 세트에서 번성합니다. 단일 ML 프로젝트에는 레이블이 지정된 항목이 수천 개 이상 필요합니다.
자원의 필요성: AI 프로젝트는 비용, 시간 및 노동력 측면에서 리소스 의존적입니다. 이 중 하나가 없으면 데이터 주석 프로젝트 품질이 엉망이 될 수 있습니다.
[또한 읽기: 기계 학습을 위한 비디오 주석 ]
데이터 주석의 모범 사례
데이터 주석의 가치는 AI 프로젝트의 결과에 미치는 영향에서 분명합니다. ML 모델을 교육하는 데이터 세트가 불일치, 편향, 불균형 또는 손상으로 가득 차 있으면 AI 솔루션이 실패할 수 있습니다. 또한 레이블이 잘못되고 주석이 일관되지 않으면 AI 솔루션도 부정확한 예측을 초래합니다. 그렇다면 데이터 주석의 모범 사례는 무엇입니까?
효율적이고 효과적인 데이터 주석을 위한 팁
- 생성하는 데이터 레이블이 구체적이고 프로젝트 요구 사항과 일관성이 있으면서도 가능한 모든 변형을 수용할 수 있을 만큼 충분히 일반적인지 확인하세요.
- 기계 학습 모델을 교육하는 데 필요한 대량의 데이터에 주석을 답니다. 더 많은 데이터에 주석을 추가할수록 모델 교육의 결과가 더 좋아집니다.
- 데이터 주석 지침은 품질 표준을 설정하고 프로젝트 전체와 여러 주석자 간에 일관성을 보장하는 데 큰 도움이 됩니다.
- 데이터 주석은 비용이 많이 들고 인력에 따라 달라질 수 있으므로 서비스 공급자의 사전 레이블이 지정된 데이터 세트를 확인하는 것이 좋습니다.
- 정확한 데이터 주석 및 교육을 지원하기 위해 휴먼 인 더 루프(Human-in-the-Loop)의 효율성을 가져와 다양성을 가져오고 주석 소프트웨어의 기능과 함께 중요한 사례를 처리합니다.
- 품질 준수, 정확성 및 일관성에 대해 주석자를 테스트하여 품질의 우선순위를 지정합니다.
주석 프로세스에서 품질 관리의 중요성
품질 데이터 주석은 고성능 AI 솔루션의 생명줄입니다. 주석이 잘 달린 데이터 세트는 AI 시스템이 혼란스러운 환경에서도 완벽하게 잘 작동하도록 도와줍니다. 마찬가지로 그 반대도 마찬가지입니다. 주석 부정확성으로 가득 찬 데이터 세트는 일관성 없는 솔루션을 던질 것입니다.
따라서 이미지, 비디오 레이블 지정 및 주석 프로세스의 품질 관리는 AI 결과에 중요한 역할을 합니다. 그러나 주석 프로세스 전반에 걸쳐 고품질 제어 표준을 유지하는 것은 중소기업과 대기업 모두에게 어려운 일입니다. 다양한 유형의 주석 도구와 다양한 주석 인력에 대한 의존도는 품질 일관성을 평가하고 유지하기 어려울 수 있습니다.
분산 또는 원격 작업 데이터 주석자의 품질을 유지하는 것은 특히 필요한 표준에 익숙하지 않은 사람들에게는 어려운 일입니다. 또한 문제 해결 또는 오류 수정은 분산된 인력 전체에서 식별해야 하므로 시간이 걸릴 수 있습니다.
솔루션은 수퍼바이저를 포함하여 주석 작성자를 교육하거나 여러 데이터 주석 작성자가 데이터 세트 주석 정확도를 위해 동료를 살펴보고 검토하도록 하는 것입니다. 마지막으로 표준 지식에 대해 주석 작성자를 정기적으로 테스트합니다.
애노테이터의 역할 및 데이터에 적합한 애노테이터를 선택하는 방법
사람 어노테이터는 성공적인 AI 프로젝트의 열쇠를 쥐고 있습니다. 데이터 주석 작성자는 컨텍스트를 제공하고 의도를 이해하며 데이터의 실측에 대한 토대를 마련할 수 있으므로 데이터가 정확하고 일관되며 안정적으로 주석 처리되도록 합니다.
일부 데이터는 상당한 수준의 신뢰성을 갖춘 자동화 솔루션의 도움으로 인위적으로 또는 자동으로 주석이 추가됩니다. 예를 들어 Google에서 수십만 개의 주택 이미지를 다운로드하여 데이터 세트로 만들 수 있습니다. 그러나 데이터 세트의 정확도는 모델이 성능을 시작한 후에만 확실하게 확인할 수 있습니다.
자동화된 자동화는 문제를 더 쉽고 빠르게 처리할 수 있지만 부정할 수 없이 덜 정확합니다. 반대로 사람 어노테이터는 더 느리고 비용이 더 많이 들 수 있지만 더 정확합니다.
휴먼 데이터 주석 작성자는 주제 전문 지식, 타고난 지식 및 특정 교육을 기반으로 데이터에 주석을 달고 분류할 수 있습니다. 데이터 주석자는 정확성, 정밀성 및 일관성을 설정합니다.
[또한 읽기: 데이터 주석 초보자 가이드: 팁 및 모범 사례 ]
결론
고성능 AI 프로젝트를 생성하려면 주석이 달린 고품질 학습 데이터가 필요합니다. 주석이 잘 달린 데이터를 지속적으로 수집하는 것은 대기업의 경우에도 시간과 리소스가 많이 소요될 수 있지만 솔루션은 Shaip과 같은 기존 데이터 주석 서비스 공급자의 서비스를 찾는 데 있습니다. Shaip에서는 시장 및 고객 요구를 충족하여 데이터 주석 전문 서비스를 통해 AI 기능을 확장할 수 있도록 지원합니다.
