데이터 주석 및 데이터 레이블 지정
궁극적인 구매자 가이드 2022
따라서 새로운 AI/ML 이니셔티브를 시작하려고 하며 이제 고품질을 찾는 것뿐만 아니라 훈련 데이터 또한 데이터 주석은 프로젝트에 대한 몇 가지 어려운 측면이 될 것입니다. AI 및 ML 모델의 출력은 훈련에 사용하는 데이터만큼만 좋습니다. 따라서 데이터 집계와 해당 데이터의 태그 지정 및 식별에 적용하는 정밀도가 중요합니다!
비즈니스 AI 및 기계를 위한 최고의 데이터 주석 및 데이터 라벨링 서비스를 받으려면 어디로 가야 하나요?
학습 프로젝트?
여러분과 같은 모든 경영진과 비즈니스 리더가 자신의 역량을 개발할 때 고려해야 하는 질문입니다.
각 AI/ML 이니셔티브에 대한 로드맵 및 타임라인.
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소개
이 가이드는 신경망과 다른 유형의 AI 및 ML 작업 모두에 대한 데이터 소싱 및 데이터 구현의 기본 사항에 대해 생각을 바꾸기 시작한 구매자와 의사 결정자에게 매우 도움이 될 것입니다.
이 기사는 프로세스가 무엇인지, 왜 불가피하고 중요한지 밝히는 데 전적으로 전념합니다.
기업이 데이터 주석 도구 등에 접근할 때 고려해야 하는 요소. 따라서 비즈니스를 소유하고 있다면 이 가이드가 데이터 주석에 대해 알아야 할 모든 것을 안내할 것이므로 깨달음을 얻기 위해 준비하십시오.
시작하자.
기사를 훑어보는 사람들을 위해 다음은 가이드에서 찾을 수 있는 몇 가지 간단한 내용입니다.
- 데이터 주석이 무엇인지 이해
- 다양한 유형의 데이터 주석 프로세스 파악
- 데이터 주석 프로세스 구현의 이점 이해
- 내부 데이터 레이블링을 수행해야 하는지 아니면 아웃소싱해야 하는지 명확하게 파악하십시오.
- 올바른 데이터 주석 선택에 대한 통찰력도 제공
이 가이드는 누구를 위한 것입니까?
이 광범위한 가이드는 다음을 위한 것입니다.
- 정기적으로 방대한 양의 데이터를 처리하는 모든 기업가 및 자영업자
- AI 및 기계 학습 또는 프로세스 최적화 기술을 시작하는 전문가
- AI 모듈 또는 AI 기반 제품의 출시 시간을 단축하려는 프로젝트 관리자
- 그리고 AI 프로세스와 관련된 계층의 세부 사항을 알고 싶어하는 기술 애호가.
머신 러닝이란 무엇입니까?
우리는 데이터 주석 또는 데이터 라벨링 기계 학습을 지원하며 구성 요소에 태그를 지정하거나 식별하는 것으로 구성됩니다. 그러나 딥 러닝과 머신 러닝 자체의 경우: 머신 러닝의 기본 전제는 컴퓨터 시스템과 프로그램이 인간의 직접적인 도움이나 개입 없이도 인간의 인지 프로세스와 유사한 방식으로 출력을 개선하여 통찰력을 제공할 수 있다는 것입니다. 다시 말해서, 그들은 인간과 마찬가지로 더 많은 연습을 통해 자신의 일을 더 잘하게 되는 자가 학습 기계가 됩니다. 이 "실천"은 더 많은(그리고 더 나은) 훈련 데이터를 분석하고 해석함으로써 얻을 수 있습니다.
기계 학습의 핵심 개념 중 하나는 개별 디지털 뉴런이 레이어로 함께 매핑되는 신경망입니다. 신경망은 결과를 얻기 위해 실제 인간 두뇌의 작동과 마찬가지로 이러한 계층을 통해 신호를 보냅니다.
이것이 현장에서 어떻게 보이는지는 경우에 따라 다르지만 기본 요소가 적용됩니다. 그 중 하나는 레이블링 및 지도 학습의 필요성입니다.
이 레이블이 지정된 데이터는 일반적으로 미래의 데이터 입력이 추가될 때 머신 러닝 프로그램을 미래의 결과로 향하게 하는 훈련 및 테스트 세트의 형태로 제공됩니다. 다시 말해, 테스트 및 교육 데이터 설정이 잘 되어 있으면 기계가 새로 들어오는 생산 데이터를 더 좋고 효율적인 방식으로 해석하고 정렬할 수 있습니다.
그런 의미에서 이 기계 학습을 최적화하는 것은 품질에 대한 탐색이자 "가치 학습 문제"를 해결하는 방법입니다. 즉, 기계가 스스로 생각하는 법을 배우고 가능한 한 인간의 도움을 최소화하면서 결과의 우선 순위를 지정할 수 있는 방법의 문제입니다.
현재 최고의 프로그램을 개발할 때 효과적인 AI/ML 구현의 핵심은 "깨끗한" 레이블이 지정된 데이터입니다. 잘 설계되고 주석이 달린 테스트 및 교육 데이터 세트는 엔지니어가 성공적인 ML에서 필요로 하는 결과를 지원합니다.
데이터 주석이란 무엇입니까?
앞서 언급했듯이 생성된 데이터의 거의 95%가 비정형 데이터입니다. 간단히 말해서, 비정형 데이터는 도처에 있을 수 있고 제대로 정의되지 않습니다. AI 모델을 구축하는 경우 출력 및 추론을 처리하고 전달하기 위해 알고리즘에 정보를 제공해야 합니다.
이 프로세스는 알고리즘이 제공되는 데이터를 이해하고 분류할 때만 발생할 수 있습니다.
그리고 데이터에 속성을 부여하거나, 태그를 지정하거나, 레이블을 지정하는 이러한 프로세스를 데이터 주석이라고 합니다. 요약하자면, 데이터 레이블 지정 및 데이터 주석은 기계가 자신이 무엇인지 이해할 수 있도록 데이터 세트의 관련 정보/메타데이터에 레이블을 지정하거나 태그를 지정하는 것입니다. 데이터 세트는 이미지, 오디오 파일, 비디오 장면 또는 텍스트와 같은 모든 형식이 될 수 있습니다. 데이터의 요소에 레이블을 지정하면 ML 모델은 처리할 내용을 정확하게 이해하고 해당 정보를 유지하여 기존 지식을 기반으로 하는 최신 정보를 자동으로 처리하여 시기적절한 결정을 내립니다.
데이터 주석을 사용하면 AI 모델은 수신하는 데이터가 오디오, 비디오, 텍스트, 그래픽 또는 혼합 형식인지 알 수 있습니다. 할당된 기능과 매개변수에 따라 모델은 데이터를 분류하고 작업 실행을 계속합니다.
AI 및 기계 학습 모델은 필요한 출력을 제공하는 데 더 효율적이고 효과적이 되기 위해 일관되게 훈련되어야 하기 때문에 데이터 주석은 불가피합니다. 지도 학습에서는 모델에 더 많은 주석이 달린 데이터가 제공될수록 자율 학습을 위해 더 빨리 스스로를 훈련하기 때문에 프로세스가 더욱 중요해집니다.
예를 들어, 다음과 같은 다양한 기술 구성 요소에서 생성된 데이터에 전적으로 의존하는 자율 주행 자동차에 대해 이야기해야 하는 경우 컴퓨터 비전, NLP(자연어 처리), 센서 등 데이터 주석은 알고리즘이 매초 정확한 운전 결정을 내리도록 하는 것입니다. 프로세스가 없으면 모델은 접근하는 장애물이 다른 자동차인지, 보행자인지, 동물인지, 장애물인지 이해하지 못합니다. 이는 바람직하지 않은 결과와 AI 모델의 실패를 초래할 뿐입니다.
데이터 주석이 구현되면 모델이 정확하게 훈련됩니다. 따라서 챗봇, 음성 인식, 자동화 또는 기타 프로세스에 대한 모델 배포 여부에 관계없이 최적의 결과와 완벽한 모델을 얻을 수 있습니다.
데이터 주석이 필요한 이유는 무엇입니까?
우리는 컴퓨터가 정확할 뿐만 아니라 적절하고 시기적절한 궁극적인 결과를 제공할 수 있다는 사실을 알고 있습니다. 그러나 기계는 어떻게 그러한 효율성으로 전달하는 법을 배울 수 있습니까?
이것은 모두 데이터 주석 때문입니다. 기계 학습 모듈이 아직 개발 중일 때, 결정을 내리고 객체 또는 요소를 식별하는 데 더 나은 양의 AI 교육 데이터가 제공됩니다.
모듈이 고양이와 개, 명사와 형용사 또는 보도에서 도로를 구별할 수 있는 것은 데이터 주석 프로세스를 통해서만 가능합니다. 데이터 주석이 없으면 모든 이미지는 기계에 대해 동일할 것입니다. 왜냐하면 기계에는 세상에 대한 고유한 정보나 지식이 없기 때문입니다.
데이터 주석은 시스템이 정확한 결과를 제공하고, 모듈이 컴퓨터 비전과 음성, 인식 모델을 훈련하기 위한 요소를 식별하는 데 도움이 됩니다. 받침점에 기계 기반 의사 결정 시스템이 있는 모든 모델 또는 시스템, 데이터 주석은 의사 결정이 정확하고 관련성이 있는지 확인하는 데 필요합니다.
데이터 주석 VS 데이터 레이블 지정
사용되는 콘텐츠 태깅의 스타일과 유형을 제외하고 데이터 주석과 데이터 레이블링 사이에는 매우 얇은 선 차이가 있습니다. 따라서 AI 모델 및 알고리즘 훈련 프로세스에 따라 ML 훈련 데이터 세트를 생성하기 위해 종종 상호 교환적으로 사용되었습니다.
| 데이터 주석 | 데이터 라벨링 |
|---|---|
| 데이터 주석은 기계가 객체를 인식할 수 있도록 데이터에 레이블을 지정하는 기술입니다. | 데이터 라벨링은 다양한 데이터에 더 많은 정보/메타데이터를 추가하는 것입니다. ML 모델을 훈련하기 위한 유형(텍스트, 오디오, 이미지 및 비디오) |
| 주석이 달린 데이터는 ML 모델을 학습시키기 위한 기본 요구 사항입니다. | 라벨링은 데이터세트에서 관련 기능을 식별하는 것입니다. |
| 주석은 관련 데이터를 인식하는 데 도움이 됩니다. | 레이블링은 알고리즘을 학습시키기 위해 패턴을 인식하는 데 도움이 됩니다. |
데이터 주석 및 데이터 라벨링의 부상
데이터 주석 및 데이터 레이블 지정의 사용 사례를 설명하는 가장 간단한 방법은 먼저 지도 및 비지도 머신 러닝에 대해 논의하는 것입니다.
일반적으로 말하면, 지도 머신 러닝, 인간은 머신 러닝 알고리즘에 유리한 출발점을 제공하는 "레이블이 있는 데이터"를 제공하고 있습니다. 계속해야 할 일. 인간은 ShaipCloud와 같은 다양한 도구 또는 플랫폼을 사용하여 데이터 단위에 태그를 지정하므로 기계 학습 알고리즘은 발생하는 데이터에 대해 이미 알고 있는 작업을 수행해야 하는 모든 작업을 적용할 수 있습니다.
대조적으로, 비지도 데이터 학습 기계가 스스로 데이터 포인트를 식별해야 하는 프로그램이 포함됩니다.
이것을 이해하기 위해 지나치게 단순화된 방법을 사용하는 것은 '과일 바구니' 예를 사용하는 것입니다. 인공 지능 알고리즘을 사용하여 사과, 바나나, 포도를 논리적 결과로 분류하려는 목표가 있다고 가정합니다.
레이블이 지정된 데이터, 이미 사과, 바나나 및 포도로 식별된 결과를 사용하여 프로그램이 해야 할 일은 레이블이 지정된 테스트 항목을 구별하여 결과를 올바르게 분류하는 것입니다.
그러나 데이터 라벨링이 없는 비지도 머신 러닝을 사용하면 머신은 시각적 기준을 통해 사과, 포도, 바나나를 식별해야 합니다.
비지도 학습의 주요 단점은 알고리즘이 많은 주요 방식에서 맹목적으로 작동한다는 것입니다. 예, 결과를 생성할 수 있지만 훨씬 더 강력한 알고리즘 개발 및 기술 리소스가 있어야만 가능합니다. 이 모든 것은 더 많은 개발 비용과 선행 자원을 의미하며 더 큰 수준의 불확실성을 가중시킵니다. 이것이 지도 학습 모델과 함께 제공되는 데이터 주석 및 레이블이 모든 종류의 ML 프로젝트를 구축하는 데 매우 중요한 이유입니다. 종종 지도 학습 프로젝트는 초기 개발 비용이 낮고 정확도가 훨씬 높아집니다.
이러한 맥락에서 데이터 주석 및 데이터 레이블 지정이 어떻게 AI 또는 ML 프로그램이 할 수 있는 것을 극적으로 증가시키는 동시에 시장 출시 시간과 총 소유 비용을 줄일 수 있는지 쉽게 알 수 있습니다.
이제 이러한 유형의 연구 응용 프로그램 및 구현이 중요하고 수요가 많다는 것을 확인했으므로 플레이어를 살펴보겠습니다.
다시 말하지만, 이 가이드가 도움이 되도록 설계된 사람들, 즉 조직의 AI 계획의 전략가 또는 작성자로 활동하는 구매자 및 의사 결정자로부터 시작됩니다. 그런 다음 알고리즘 및 데이터와 직접 작업하고 경우에 따라 AI/ML 시스템의 출력을 모니터링 및 제어할 데이터 과학자 및 데이터 엔지니어로 확장됩니다. 여기에서 "Human in the Loop"의 중요한 역할이 시작됩니다.
HITL(Human-in-the-Loop) AI 운영에서 인간 감독의 중요성을 다루는 일반적인 방법입니다. 이 개념은 여러 측면에서 데이터 레이블링과 매우 관련이 있습니다. 우선 데이터 레이블링 자체가 HITL의 구현으로 볼 수 있습니다.
데이터 라벨링/주석 도구란 무엇입니까?
간단히 말해서 전문가와 전문가가 모든 유형의 데이터 세트에 주석을 달거나 태그를 지정하거나 레이블을 지정할 수 있는 플랫폼 또는 포털입니다. 원시 데이터와 기계 학습 모듈이 궁극적으로 만들어낼 결과 사이의 다리 또는 매개체입니다.
데이터 레이블 지정 도구는 기계 학습 모델에 대한 고품질 교육 데이터에 주석을 추가하는 온프레미스 또는 클라우드 기반 솔루션입니다. 많은 회사가 복잡한 주석을 수행하기 위해 외부 공급업체에 의존하지만 일부 조직은 여전히 사용자 정의 빌드 또는 시장에서 사용 가능한 프리웨어 또는 오픈 소스 도구를 기반으로 하는 자체 도구를 보유하고 있습니다. 이러한 도구는 일반적으로 이미지, 비디오, 텍스트, 오디오 등과 같은 특정 데이터 유형을 처리하도록 설계되었습니다. 도구는 데이터 주석자가 이미지에 레이블을 지정할 수 있는 경계 상자 또는 다각형과 같은 기능 또는 옵션을 제공합니다. 그들은 옵션을 선택하고 특정 작업을 수행할 수 있습니다.
데이터 노동의 주요 과제 극복
개발 또는 획득에 있어 평가해야 할 여러 주요 과제가 있습니다. 데이터 주석 및 라벨링 서비스 머신 러닝(ML) 모델의 최고 품질 출력을 제공합니다.
일부 문제는 레이블을 지정하는 데이터(예: 텍스트 문서, 오디오 파일, 이미지 또는 비디오)에 올바른 분석을 가져오는 것과 관련이 있습니다. 모든 경우에 최상의 솔루션은 구체적이고 표적화된 해석, 라벨링 및 전사를 제시할 수 있습니다.
여기에 알고리즘이 근육질이어야 하고 당면한 작업을 목표로 해야 합니다. 그러나 이것은 더 나은 nlp 데이터 레이블링 서비스를 개발할 때 보다 기술적인 고려 사항 중 일부에 대한 기초일 뿐입니다.
더 넓은 차원에서 머신 러닝을 위한 최상의 데이터 라벨링은 인간 참여의 질에 관한 것입니다. 모든 종류의 작업자를 위한 워크플로 관리 및 온보딩에 관한 것입니다. 또한 적합한 사람이 자격을 갖추고 올바른 작업을 수행하는지 확인합니다.
나중에 이야기할 특정 기계 학습 사용 사례에 접근할 수 있는 적절한 인재와 적절한 위임자를 확보하는 데에는 어려움이 있습니다.
AI/ML 구현을 위한 효과적인 데이터 주석 및 데이터 레이블 지정 지원을 위해서는 이 두 가지 주요 기본 표준을 모두 실행해야 합니다.
데이터 주석 유형
이것은 다양한 데이터 주석 유형을 포괄하는 포괄적인 용어입니다. 여기에는 이미지, 텍스트, 오디오 및 비디오가 포함됩니다. 더 나은 이해를 돕기 위해 각 부분을 더 세분화했습니다. 개별적으로 확인해보자.
이미지 주석
그들이 훈련받은 데이터 세트에서 눈과 코, 눈썹과 속눈썹을 즉각적이고 정확하게 구별할 수 있습니다. 따라서 적용하는 필터는 얼굴 모양, 카메라에 얼마나 가까이 있는지 등에 관계없이 완벽하게 맞습니다.
그래서 지금 아시다시피, 이미지 주석 안면 인식, 컴퓨터 비전, 로봇 비전 등을 포함하는 모듈에서 매우 중요합니다. AI 전문가는 이러한 모델을 훈련할 때 캡션, 식별자 및 키워드를 이미지에 속성으로 추가합니다. 그런 다음 알고리즘은 이러한 매개변수를 식별하고 이해하며 자율적으로 학습합니다.
오디오 주석
오디오 데이터에는 이미지 데이터보다 훨씬 더 많은 역학이 첨부되어 있습니다. 언어, 화자 인구 통계, 방언, 기분, 의도, 감정, 행동을 포함하지만 이에 국한되지 않는 여러 요소가 오디오 파일과 관련됩니다. 알고리즘을 효율적으로 처리하려면 타임스탬프, 오디오 라벨링 등과 같은 기술로 이러한 모든 매개변수를 식별하고 태그를 지정해야 합니다. 단순한 언어적 단서 외에도 침묵, 호흡, 심지어 배경 소음과 같은 비언어적 사례는 시스템이 포괄적으로 이해할 수 있도록 주석을 달 수 있습니다.
비디오 주석
이미지는 정지되어 있지만 비디오는 움직이는 물체의 효과를 만드는 이미지 모음입니다. 이제 이 편집의 모든 이미지를 프레임이라고 합니다. 비디오 주석에 관한 한 프로세스에는 각 프레임의 필드에 있는 서로 다른 개체에 주석을 추가하기 위해 키포인트, 다각형 또는 경계 상자를 추가하는 작업이 포함됩니다.
이 프레임을 함께 연결하면 동작, 동작, 패턴 등을 AI 모델이 실제로 학습할 수 있습니다. 통해서만 비디오 주석 로컬라이제이션, 모션 블러 및 객체 추적과 같은 개념을 시스템에서 구현할 수 있습니다.
텍스트 주석
오늘날 대부분의 기업은 고유한 통찰력과 정보를 얻기 위해 텍스트 기반 데이터에 의존하고 있습니다. 이제 텍스트는 앱에 대한 고객 피드백에서 소셜 미디어 언급에 이르기까지 무엇이든 될 수 있습니다. 그리고 대부분 직접적인 의도를 전달하는 이미지 및 비디오와 달리 텍스트에는 많은 의미가 있습니다.
인간으로서 우리는 구의 맥락, 모든 단어, 문장 또는 구의 의미를 이해하고, 그것들을 특정 상황이나 대화와 연관시킨 다음, 진술 뒤에 있는 전체론적 의미를 깨닫도록 조정됩니다. 반면에 기계는 정확한 수준에서 이를 수행할 수 없습니다. 풍자, 유머 및 기타 추상적인 요소와 같은 개념은 그들에게 알려지지 않았기 때문에 텍스트 데이터 레이블링이 더 어려워집니다. 그렇기 때문에 텍스트 주석에는 다음과 같이 좀 더 세분화된 단계가 있습니다.
시맨틱 주석 – 개체, 제품 및 서비스는 적절한 키워드 태깅 및 식별 매개변수에 의해 더 관련성이 높아집니다. 챗봇은 이러한 방식으로 인간의 대화를 모방하도록 만들어졌습니다.
의도 주석 – 사용자의 의도와 사용자가 사용하는 언어는 기계가 이해할 수 있도록 태그가 지정됩니다. 이를 통해 모델은 명령의 요청 또는 예약의 권장 사항 등을 구별할 수 있습니다.
텍스트 분류 – 문장 또는 단락은 포괄적인 주제, 경향, 주제, 의견, 범주(스포츠, 엔터테인먼트 및 유사) 및 기타 매개변수를 기반으로 태그를 지정하고 분류할 수 있습니다.
엔티티 주석 – 구조화되지 않은 문장에 태그를 지정하여 더 의미 있게 만들고 기계가 이해할 수 있는 형식으로 가져옵니다. 이를 위해서는 두 가지 측면이 필요합니다. 명명 된 개체 인식 및 엔티티 연결. 명명된 개체 인식은 장소, 사람, 이벤트, 조직 등의 이름이 태그되고 식별되는 경우이고 개체 연결은 이러한 태그가 뒤에 오는 문장, 구, 사실 또는 의견에 연결되는 경우입니다. 종합적으로, 이 두 프로세스는 연관된 텍스트와 이를 둘러싼 진술 사이의 관계를 설정합니다.
데이터 레이블 지정 및 데이터 주석 프로세스의 3가지 주요 단계
때로는 복잡한 데이터 주석 및 레이블 지정 프로젝트에서 발생하는 준비 프로세스에 대해 이야기하는 것이 유용할 수 있습니다.
또한 첫 번째 단계 취득이다. 여기에서 기업이 데이터를 수집하고 집계합니다. 이 단계에서는 일반적으로 인간 운영자 또는 데이터 라이선스 계약을 통해 주제 전문 지식을 확보해야 합니다.
또한 초 프로세스의 중심 단계에는 실제 레이블 지정 및 주석이 포함됩니다.
이 단계는 책의 앞부분에서 이야기한 것처럼 NER, 감정 및 의도 분석이 수행되는 곳입니다.
이는 설정된 목표와 목표를 성공적으로 수행하는 머신 러닝 프로젝트에 사용할 데이터에 정확하게 태그를 지정하고 레이블을 지정하는 핵심 요소입니다.
데이터가 충분히 태그 지정, 레이블 지정 또는 주석 처리된 후 데이터는 세 번째이자 마지막 단계 배포 또는 생산입니다.
적용 단계에서 염두에 두어야 할 한 가지는 규정 준수의 필요성입니다. 프라이버시 문제가 문제가 될 수 있는 단계입니다. HIPAA, GDPR 또는 기타 지역 또는 연방 지침에 관계없이 사용 중인 데이터는 민감하고 제어해야 하는 데이터일 수 있습니다.
이러한 모든 요소에 주의를 기울이면 해당 XNUMX단계 프로세스가 비즈니스 이해 관계자를 위한 결과를 개발하는 데 유일하게 효과적일 수 있습니다.
데이터 주석 프로세스
데이터 주석 및 데이터 레이블 지정 도구의 기능
데이터 주석 도구는 AI 프로젝트를 성사시키거나 중단시킬 수 있는 결정적인 요소입니다. 정확한 출력과 결과에 관해서는 데이터 세트의 품질만 중요하지 않습니다. 실제로 AI 모듈을 훈련하는 데 사용하는 데이터 주석 도구는 출력에 막대한 영향을 미칩니다.
그렇기 때문에 비즈니스 또는 프로젝트 요구 사항을 충족하는 가장 기능적이고 적절한 데이터 레이블링 도구를 선택하고 사용하는 것이 중요합니다. 그러나 처음에 데이터 주석 도구란 무엇입니까? 그것은 어떤 목적을 수행합니까? 종류가 있습니까? 자, 알아봅시다.
다른 도구와 마찬가지로 데이터 주석 도구는 광범위한 기능을 제공합니다. 기능에 대한 빠른 아이디어를 제공하기 위해 다음은 데이터 주석 도구를 선택할 때 찾아야 하는 가장 기본적인 기능 목록입니다.
데이터 세트 관리
사용하려는 데이터 주석 도구는 보유하고 있는 데이터 세트를 지원해야 하며 레이블 지정을 위해 소프트웨어로 가져올 수 있어야 합니다. 따라서 데이터 세트 관리는 주요 기능 도구가 제공하는 것입니다. 최신 솔루션은 대량의 데이터를 원활하게 가져올 수 있는 기능을 제공하는 동시에 정렬, 필터링, 복제, 병합 등과 같은 작업을 통해 데이터 세트를 구성할 수 있도록 합니다.
데이터 세트 입력이 완료되면 다음은 사용 가능한 파일로 내보내는 것입니다. 사용하는 도구를 사용하면 데이터세트를 지정한 형식으로 저장할 수 있으므로 ML 모델에 제공할 수 있습니다.
주석 기법
이것이 데이터 주석 도구가 구축되거나 설계된 목적입니다. 견고한 도구는 모든 유형의 데이터세트에 대한 다양한 주석 기술을 제공해야 합니다. 이는 귀하의 요구에 맞는 맞춤형 솔루션을 개발하는 경우가 아니라면 예외입니다. 도구를 사용하면 컴퓨터 비전의 비디오 또는 이미지, NLP 및 전사의 오디오 또는 텍스트에 주석을 달 수 있습니다. 이를 더 구체화하면 경계 상자, 의미론적 분할, 직육면체, 보간, 감정 분석, 품사, 상호 참조 솔루션 등을 사용할 수 있는 옵션이 있어야 합니다.
초보자를 위한 AI 기반 데이터 주석 도구도 있습니다. 여기에는 애노테이터의 작업 패턴에서 자율적으로 학습하고 이미지 또는 텍스트에 자동으로 주석을 추가하는 AI 모듈이 함께 제공됩니다. 그런
모듈은 주석자에게 놀라운 지원을 제공하고 주석을 최적화하며 품질 검사를 구현하는 데 사용할 수 있습니다.
데이터 품질 관리
품질 검사에 대해 말하자면, 품질 검사 모듈이 내장된 여러 데이터 주석 도구가 출시됩니다. 이를 통해 애노테이터는 팀 구성원과 더 잘 협업하고 워크플로를 최적화할 수 있습니다. 이 기능을 통해 주석 작성자는 실시간으로 댓글이나 피드백을 표시 및 추적하고, 파일을 변경한 사람 뒤에 있는 신원을 추적하고, 이전 버전을 복원하고, 합의에 레이블을 지정하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
경비
데이터 작업을 하고 있기 때문에 보안이 가장 높은 우선 순위를 차지해야 합니다. 개인 정보나 지적 재산과 관련된 기밀 데이터에 대해 작업할 수 있습니다. 따라서 도구는 데이터가 저장되는 위치와 공유 방법 측면에서 완벽한 보안을 제공해야 합니다. 팀 구성원에 대한 액세스를 제한하고 무단 다운로드를 방지하는 도구를 제공해야 합니다.
이 외에도 보안 표준 및 프로토콜을 충족하고 준수해야 합니다.
인력 관리
데이터 주석 도구는 팀 구성원에게 작업을 할당하고, 협업 작업을 수행하고, 검토를 수행할 수 있는 일종의 프로젝트 관리 플랫폼이기도 합니다. 그렇기 때문에 최적화된 생산성을 위해 도구가 작업 흐름과 프로세스에 맞아야 합니다.
게다가, 도구는 데이터 주석의 프로세스 자체에 시간이 많이 걸리므로 최소한의 학습 곡선을 가져야 합니다. 단순히 도구를 배우는 데 너무 많은 시간을 소비하는 것은 어떤 목적에도 도움이 되지 않습니다. 따라서 누구나 빠르게 시작할 수 있도록 직관적이고 원활해야 합니다.
데이터 주석의 장점 분석
프로세스가 너무 정교하고 정의되면 사용자나 전문가가 경험할 수 있는 특정 이점이 있어야 합니다. 데이터 주석은 AI 및 기계 학습 알고리즘에 대한 교육 프로세스를 최적화한다는 사실 외에도 다양한 이점을 제공합니다. 그들이 무엇인지 알아봅시다.
더욱 몰입도 높은 사용자 경험
AI 모델의 목적은 사용자에게 궁극적인 경험을 제공하고 삶을 단순하게 만드는 것입니다. 챗봇, 자동화, 검색 엔진 등과 같은 아이디어는 모두 같은 목적으로 생겨났습니다. 데이터 주석을 통해 사용자는 충돌이 해결되고 관련 결과와 함께 검색 쿼리가 충족되며 명령과 작업이 쉽게 실행되는 원활한 온라인 경험을 얻을 수 있습니다.
그들은 튜링 테스트를 해독 가능하게 만듭니다.
Turing Test는 Alan Turing이 생각하는 기계를 위해 제안했습니다. 시스템이 테스트를 깰 때 그것은 인간의 마음과 동등하다고 말하며, 기계 반대편에 있는 사람은 그들이 다른 인간 또는 기계와 상호 작용하는지 여부를 알 수 없습니다. 오늘날 우리는 데이터 라벨링 기술 때문에 튜링 테스트를 풀기 위해 한 발짝 떨어져 있습니다. 챗봇과 가상 비서는 모두 인간과 할 수 있는 대화를 매끄럽게 재현하는 우수한 주석 모델로 구동됩니다. Siri와 같은 가상 비서는 더 똑똑해졌을 뿐만 아니라 기발해졌습니다.
결과를 더욱 효과적으로 만듭니다.
AI 모델의 영향은 그들이 제공하는 결과의 효율성에서 해독할 수 있습니다. 데이터가 완벽하게 주석 처리되고 태그가 지정되면 AI 모델은 잘못될 수 없으며 가장 효과적이고 정확한 출력을 생성합니다. 사실, 그들은 고유한 상황과 시나리오에 따라 다양한 반응으로 결과가 역동적일 정도로 훈련될 것입니다.
Data Annotation Tool 구축 여부
데이터 주석 또는 데이터 레이블 지정 프로젝트 중에 발생할 수 있는 중요하고 포괄적인 문제 중 하나는 이러한 프로세스에 대한 기능을 구축하거나 구매할 것인지를 선택하는 것입니다. 이것은 다양한 프로젝트 단계에서 여러 번 나타나거나 프로그램의 다른 부분과 관련될 수 있습니다. 시스템을 내부적으로 구축할지 아니면 공급업체에 의존할지 선택하는 데에는 항상 절충점이 있습니다.
이제 알 수 있듯이 데이터 주석은 복잡한 프로세스입니다. 동시에 주관적인 과정이기도 하다. 즉, 데이터 주석 도구를 구입하거나 구축해야 하는지 여부에 대한 단일 대답은 없습니다. 많은 요소를 고려해야 하며 요구 사항을 이해하고 실제로 구매 또는 구축해야 하는지 여부를 깨닫기 위해 몇 가지 질문을 해야 합니다.
이를 간단하게 만들기 위해 고려해야 할 몇 가지 요소가 있습니다.
당신의 목표
정의해야 하는 첫 번째 요소는 인공 지능 및 기계 학습 개념의 목표입니다.
- 왜 비즈니스에서 구현합니까?
- 고객이 직면한 실제 문제를 해결합니까?
- 프론트엔드 또는 백엔드 프로세스를 만들고 있습니까?
- AI를 사용하여 새로운 기능을 도입하거나 기존 웹사이트, 앱 또는 모듈을 최적화하시겠습니까?
- 귀하의 경쟁업체는 귀하의 부문에서 무엇을 하고 있습니까?
- AI 개입이 필요한 사용 사례가 충분합니까?
이에 대한 답변은 현재 도처에 있을 수 있는 생각을 한 곳으로 정리하고 더 명확하게 알려줍니다.
AI 데이터 수집 / 라이선스
AI 모델은 기능을 위해 단 하나의 요소인 데이터만 필요합니다. 방대한 양의 실제 데이터를 생성할 수 있는 위치를 식별해야 합니다. 비즈니스, 운영, 경쟁자 연구, 시장 변동성 분석, 고객 행동 연구 등에 대한 중요한 통찰력을 얻기 위해 처리해야 하는 대량의 데이터를 생성하는 경우 데이터 주석 도구가 필요합니다. 그러나 생성하는 데이터의 양도 고려해야 합니다. 앞서 언급했듯이 AI 모델은 제공되는 데이터의 품질과 양만큼만 효과적입니다. 따라서 결정은 항상 이 요소에 따라 달라집니다.
ML 모델을 교육하는 데 적합한 데이터가 없는 경우 공급업체가 도움을 주어 ML 모델을 교육하는 데 필요한 올바른 데이터 세트의 데이터 라이선스를 지원할 수 있습니다. 경우에 따라 공급업체가 제공하는 가치의 일부에는 기술적 능력과 프로젝트 성공을 촉진할 리소스에 대한 액세스가 모두 포함됩니다.
예산
현재 논의 중인 모든 단일 요소에 영향을 미칠 수 있는 또 다른 기본 조건입니다. 지출할 충분한 예산이 있는지 이해하면 데이터 주석을 구축해야 하는지 구매해야 하는지에 대한 질문에 대한 솔루션이 쉬워집니다.
규정 준수 복잡성
공급업체는 데이터 개인 정보 보호 및 민감한 데이터의 올바른 처리와 관련하여 매우 도움이 될 수 있습니다. 이러한 유형의 사용 사례 중 하나는 HIPAA 및 기타 데이터 개인 정보 보호 규칙 준수를 위태롭게 하지 않으면서 기계 학습의 힘을 활용하려는 병원 또는 의료 관련 비즈니스와 관련됩니다. 의료 분야 밖에서도 유럽 GDPR과 같은 법률은 데이터 세트에 대한 통제를 강화하고 기업 이해 관계자의 더 많은 경계를 요구하고 있습니다.
인력
데이터 주석은 비즈니스의 규모, 규모 및 영역에 관계없이 작업할 숙련된 인력이 필요합니다. 매일 최소한의 데이터를 생성하더라도 레이블 지정을 위해 데이터에 대해 작업할 데이터 전문가가 필요합니다. 따라서 이제 필요한 인력이 있는지 확인해야 합니다. 그렇다면 필요한 도구와 기술에 숙련된 사람인지 아니면 업스킬링이 필요한가요? 기술 향상이 필요한 경우 처음부터 교육할 예산이 있습니까?
또한 최고의 데이터 주석 및 데이터 레이블 지정 프로그램은 여러 주제 또는 도메인 전문가를 고용하여 연령, 성별 및 전문 분야와 같은 인구 통계에 따라 또는 종종 작업할 현지화된 언어 측면에서 분류합니다. 여기서도 Shaip은 적절한 사람을 적절한 자리에 배치하여 프로그래밍 방식의 노력을 성공으로 이끄는 적절한 인간 루프(human-in-loop) 프로세스를 추진하는 방법에 대해 이야기합니다.
소규모 및 대규모 프로젝트 운영 및 비용 임계값
대부분의 경우 공급업체 지원은 소규모 프로젝트 또는 소규모 프로젝트 단계에 더 많은 옵션이 될 수 있습니다. 비용을 통제할 수 있을 때 회사는 아웃소싱을 통해 데이터 주석 또는 데이터 레이블 지정 프로젝트를 보다 효율적으로 만들 수 있습니다.
기업은 또한 많은 공급업체가 소비된 데이터의 양이나 기타 리소스 벤치마크에 비용을 연결하는 중요한 임계값을 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 회사가 테스트 세트를 설정하는 데 필요한 지루한 데이터 입력을 수행하기 위해 공급업체에 등록했다고 가정해 보겠습니다.
예를 들어, 비즈니스 파트너가 AWS 데이터 스토리지의 다른 블록이나 Amazon Web Services 또는 기타 타사 공급업체에서 일부 다른 서비스 구성 요소를 가져와야 하는 계약에 숨겨진 임계값이 있을 수 있습니다. 그들은 더 높은 비용의 형태로 그것을 고객에게 전가하고 가격표를 고객의 손이 닿지 않는 곳에 두었습니다.
이러한 경우 공급업체로부터 받는 서비스를 측정하면 프로젝트를 저렴하게 유지하는 데 도움이 됩니다. 적절한 범위를 갖추면 프로젝트 비용이 해당 회사에 합리적이거나 실현 가능한 금액을 초과하지 않도록 할 수 있습니다.
오픈 소스 및 프리웨어 대안
전체 공급업체 지원에 대한 몇 가지 대안에는 데이터 주석 또는 레이블 지정 프로젝트를 수행하기 위해 오픈 소스 소프트웨어 또는 프리웨어를 사용하는 것이 포함됩니다. 여기에 회사가 처음부터 모든 것을 만들지 않고 상업적 공급업체에 너무 많이 의존하지 않는 일종의 중간 지점이 있습니다.
오픈 소스의 DIY 정신은 그 자체로 일종의 타협입니다. 엔지니어와 내부 사람들은 분산된 사용자 기반이 자체 종류의 풀뿌리 지원을 제공하는 오픈 소스 커뮤니티를 활용할 수 있습니다. 공급업체로부터 받는 것과 같지 않습니다. 내부 조사 없이는 연중무휴 간편한 지원이나 질문에 대한 답변을 얻을 수 없지만 가격표는 더 낮습니다.
따라서 가장 큰 질문은 데이터 주석 도구를 언제 구매해야 할까요?
많은 종류의 하이테크 프로젝트와 마찬가지로 이러한 유형의 분석(구축 시기 및 구매 시기)에는 이러한 프로젝트가 소싱되고 관리되는 방식에 대한 헌신적인 생각과 고려가 필요합니다. "빌드" 옵션을 고려할 때 대부분의 회사가 AI/ML 프로젝트와 관련하여 직면하는 문제는 프로젝트의 빌드 및 개발 부분에만 국한되지 않는다는 것입니다. 진정한 AI/ML 개발이 일어날 수 있는 지점에 이르기까지 엄청난 학습 곡선이 있는 경우가 많습니다. 새로운 AI/ML 팀과 이니셔티브를 통해 "알려지지 않은 미지수"의 수가 "알려진 미지수"의 수를 훨씬 능가합니다.
| 짓다 | 사다 |
|---|---|
장점 :
| 장점 :
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단점 :
| 단점 :
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일을 더 간단하게 하려면 다음 측면을 고려하십시오.
- 방대한 양의 데이터 작업을 할 때
- 다양한 데이터를 작업할 때
- 모델 또는 솔루션과 관련된 기능이 미래에 변경되거나 발전할 수 있는 경우
- 모호하거나 일반적인 사용 사례가 있는 경우
- 데이터 주석 도구 배포와 관련된 비용에 대한 명확한 아이디어가 필요할 때
- 도구 작업에 적합한 인력이나 숙련된 전문가가 없고 최소한의 학습 곡선을 찾고 있는 경우
응답이 이러한 시나리오와 반대인 경우 도구 구축에 집중해야 합니다.
올바른 데이터 주석 도구를 선택할 때 고려해야 할 요소
만약 당신이 이것을 읽고 있다면, 이 아이디어들은 흥미롭게 들리고, 확실히 말처럼 쉽지 않습니다. 그렇다면 이미 존재하는 과다한 데이터 주석 도구를 활용하는 방법은 무엇입니까? 따라서 관련된 다음 단계는 올바른 데이터 주석 도구를 선택하는 것과 관련된 요소를 고려하는 것입니다.
몇 년 전과 달리 오늘날 시장은 수많은 데이터 주석 도구와 함께 발전했습니다. 기업은 고유한 요구 사항에 따라 선택할 수 있는 더 많은 옵션이 있습니다. 그러나 모든 단일 도구에는 고유한 장단점이 있습니다. 현명한 결정을 내리려면 주관적인 요구 사항과 함께 객관적인 경로를 선택해야합니다.
이 과정에서 고려해야 할 몇 가지 중요한 요소를 살펴보겠습니다.
사용 사례 정의
올바른 데이터 주석 도구를 선택하려면 사용 사례를 정의해야 합니다. 요구 사항에 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 또는 모든 데이터 유형의 혼합이 포함되는지 알아야 합니다. 구입할 수 있는 독립 실행형 도구와 데이터 세트에 대한 다양한 작업을 실행할 수 있는 전체론적 도구가 있습니다.
오늘날의 도구는 직관적이며 저장 시설(네트워크, 로컬 또는 클라우드), 주석 기술(오디오, 이미지, 3D 등) 및 기타 여러 측면에서 옵션을 제공합니다. 특정 요구 사항에 따라 도구를 선택할 수 있습니다.
품질관리기준 수립
이는 AI 모델의 목적과 효율성이 설정한 품질 표준에 따라 달라지므로 고려해야 할 중요한 요소입니다. 감사와 마찬가지로 모델이 올바른 방법으로 올바른 목적으로 교육되고 있는지 이해하기 위해 제공한 데이터와 얻은 결과의 품질 검사를 수행해야 합니다. 그러나 문제는 품질 표준을 어떻게 설정할 생각입니까?
다양한 종류의 작업과 마찬가지로 많은 사람들이 데이터 주석 및 태깅을 수행할 수 있지만 다양한 수준의 성공을 거두고 있습니다. 서비스를 요청할 때 품질 관리 수준을 자동으로 확인하지 않습니다. 그렇기 때문에 결과가 다릅니다.
따라서 애노테이터가 품질에 대한 피드백을 제공하고 즉시 수정 조치를 취하는 합의 모델을 배포하시겠습니까? 아니면 조합 모델보다 샘플 검토, 금본위제 또는 교차를 선호합니까?
최상의 구매 계획은 최종 계약이 합의되기 전에 표준을 설정하여 처음부터 품질 관리가 이루어지도록 합니다. 이를 설정할 때 오류 마진도 간과해서는 안됩니다. 시스템이 최대 3% 비율로 오류를 생성하기 때문에 수동 개입을 완전히 피할 수는 없습니다. 이것은 사전에 작업이 필요하지만 그만한 가치가 있습니다.
누가 귀하의 데이터에 주석을 달까요?
다음 주요 요소는 누가 데이터에 주석을 달았는지에 달려 있습니다. 사내 팀을 가질 의향이 있습니까, 아니면 아웃소싱을 원하십니까? 아웃소싱하는 경우 데이터와 관련된 개인 정보 보호 및 기밀 유지 문제로 인해 고려해야 할 합법성 및 규정 준수 조치가 있습니다. 사내 팀이 있는 경우 새 도구를 학습하는 데 얼마나 효율적입니까? 제품 또는 서비스의 출시 시간은 어떻게 됩니까? 결과를 승인할 올바른 품질 지표와 팀이 있습니까?
공급업체 대 파트너 토론
데이터 주석은 협업 프로세스입니다. 여기에는 상호 운용성과 같은 종속성과 복잡성이 포함됩니다. 즉, 특정 팀은 항상 서로 협력하여 작업하고 팀 중 하나가 공급업체가 될 수 있습니다. 그렇기 때문에 선택한 공급업체 또는 파트너가 데이터 레이블 지정에 사용하는 도구만큼 중요합니다.
이 요소를 사용하면 데이터 및 의도를 기밀로 유지하는 능력, 피드백을 수락하고 작업하려는 의도, 데이터 요청 측면에서 사전 예방적, 운영 유연성 등과 같은 측면을 공급업체 또는 파트너와 악수하기 전에 고려해야 합니다. . 데이터 주석 요구 사항이 항상 선형 또는 정적이 아니기 때문에 유연성을 포함했습니다. 향후 비즈니스를 확장함에 따라 변경될 수 있습니다. 현재 텍스트 기반 데이터만 다루는 경우 확장할 때 오디오 또는 비디오 데이터에 주석을 달 수 있으며 지원팀에서 지원 범위를 확장할 준비가 되어 있어야 합니다.
공급업체 참여
공급업체 참여를 평가하는 방법 중 하나는 귀하가 받게 될 지원입니다.
모든 구매 계획은 이 구성 요소를 고려해야 합니다. 지상에서의 지원은 어떤 모습일까요? 이해 관계자와 지적 하는 사람들은 방정식의 양쪽에 누가 있습니까?
또한 벤더의 참여가 무엇인지(또는 앞으로) 설명해야 하는 구체적인 작업이 있습니다. 특히 데이터 주석 또는 데이터 레이블 지정 프로젝트의 경우 공급업체에서 원시 데이터를 적극적으로 제공할 것입니까? 누가 주제 전문가로 활동할 것이며 누가 직원이나 독립 계약자로 고용할 것입니까?
주요 사용 사례
기업이 이러한 종류의 데이터 주석 및 데이터 레이블 지정 프로젝트를 수행하는 이유는 무엇입니까?
사용 사례는 많지만 일반적인 사례 중 일부는 이러한 시스템이 기업이 목표와 목표를 달성하는 데 어떻게 도움이 되는지 보여줍니다.
예를 들어, 일부 사용 사례에는 디지털 비서 또는 대화형 음성 응답 시스템을 교육하려는 시도가 포함됩니다. 실제로 동일한 유형의 리소스는 인공 지능 개체가 인간과 상호 작용하는 모든 상황에서 도움이 될 수 있습니다. 더 많은 데이터 주석 및 데이터 레이블 지정이 대상 테스트 데이터 및 교육 데이터에 기여할수록 일반적으로 이러한 관계가 더 잘 작동합니다.
데이터 주석 및 데이터 레이블 지정의 또 다른 주요 사용 사례는 산업별 AI를 개발하는 것입니다. 이러한 유형의 프로젝트 중 일부는 "연구 중심" AI라고 부를 수 있으며, 다른 프로젝트는 더 운영적이거나 절차적입니다. 의료는 이러한 데이터 집약적 노력의 주요 수직 분야입니다. 하지만 이를 염두에 두고 금융, 호텔, 제조 또는 소매와 같은 다른 산업에서도 이러한 유형의 시스템을 사용할 것입니다.
다른 사용 사례는 본질적으로 더 구체적입니다. 얼굴 인식을 이미지 처리 시스템으로 사용합니다. 동일한 데이터 주석 및 데이터 레이블 지정은 컴퓨터 시스템에 개인을 식별하고 목표한 결과를 생성하는 데 필요한 정보를 제공하는 데 도움이 됩니다.
얼굴 인식 부문에 대한 일부 기업의 혐오는 그것이 어떻게 작동하는지 보여주는 한 예입니다. 기술이 충분히 통제되지 않으면 공정성과 그것이 인간 사회에 미치는 영향에 대한 엄청난 우려로 이어집니다.
사례 연구
다음은 데이터 주석 및 데이터 레이블 지정이 실제 현장에서 어떻게 작동하는지 설명하는 몇 가지 구체적인 사례 연구 예입니다. Shaip에서는 데이터 주석 및 데이터 라벨링에서 최고 수준의 품질과 우수한 결과를 제공하기 위해 주의를 기울이고 있습니다.
데이터 주석 및 데이터 레이블 지정에 대한 표준 성과에 대한 위의 논의의 대부분은 우리가 각 프로젝트에 접근하는 방법과 우리가 협력하는 회사 및 이해 관계자에게 제공하는 내용을 보여줍니다.
이것이 어떻게 작동하는지 보여줄 사례 연구 자료:
임상 데이터 라이선스 프로젝트에서 Shaip 팀은 6,000시간이 넘는 오디오를 처리하여 모든 PHI(보호 건강 정보)를 제거하고 의료 음성 인식 모델이 작업할 HIPAA 호환 콘텐츠를 남겼습니다.
이런 경우에는 기준과 성과 분류가 중요합니다. 원시 데이터는 오디오 형식이며 당사자를 비식별화해야 합니다. 예를 들어, NER 분석을 사용할 때 이중 목표는 콘텐츠를 익명화하고 주석을 추가하는 것입니다.
또 다른 사례 연구에는 대화형 AI 훈련 데이터 3,000명의 언어학자가 14주 동안 작업하여 완료한 프로젝트입니다. 이에 따라 다양한 모국어로 인간 상호작용을 처리할 수 있는 다국어 디지털 비서를 발전시키기 위해 27개 언어로 된 교육 데이터가 생성되었습니다.
이 특정 사례 연구에서 올바른 사람을 올바른 의자에 앉힐 필요성이 분명했습니다. 많은 수의 주제 전문가와 콘텐츠 입력 운영자는 특정 일정에 프로젝트를 완료하기 위해 조직과 절차를 간소화할 필요가 있음을 의미했습니다. 우리 팀은 데이터 수집 및 후속 프로세스를 최적화함으로써 업계 표준을 크게 앞지를 수 있었습니다.
다른 유형의 사례 연구에는 기계 학습을 위한 봇 교육 및 텍스트 주석과 같은 것들이 포함됩니다. 다시 말하지만, 텍스트 형식에서는 식별된 당사자를 개인 정보 보호법에 따라 처리하고 원시 데이터를 정렬하여 목표 결과를 얻는 것이 여전히 중요합니다.
다시 말해, Shaip은 여러 데이터 유형 및 형식에 걸쳐 작업하면서 원시 데이터 및 데이터 라이선스 비즈니스 시나리오에 동일한 방법과 원칙을 적용하여 동일한 중요한 성공을 입증했습니다.
최대 포장
이 가이드가 귀하에게 도움이 되었으며 대부분의 질문에 대한 답변을 얻었다고 진심으로 믿습니다. 그러나 여전히 신뢰할 수 있는 공급업체에 대해 확신이 서지 않는다면 더 이상 보지 마십시오.
Shaip에서 우리는 최고의 데이터 주석 회사입니다. 우리는 데이터와 관련 우려 사항을 누구보다 잘 이해하는 해당 분야의 전문가를 보유하고 있습니다. 각 프로젝트 또는 협업에 대한 약속, 기밀성, 유연성 및 소유권과 같은 역량을 테이블에 제공할 때 우리는 귀하의 이상적인 파트너가 될 수 있습니다.
따라서 주석을 얻으려는 데이터 유형에 관계없이 귀하의 요구와 목표를 충족시키는 베테랑 팀을 찾을 수 있습니다. 우리와 함께 학습에 최적화된 AI 모델을 얻으십시오.
이야기합시다
자주 묻는 질문 (FAQ)
데이터 주석 또는 데이터 레이블링은 결과를 예측하기 위해 특정 개체가 있는 데이터를 기계가 인식할 수 있도록 하는 프로세스입니다. 텍스트, 이미지, 스캔 등의 개체에 태그를 지정, 전사 또는 처리하면 알고리즘이 레이블이 지정된 데이터를 해석하고 사람의 개입 없이 자체적으로 실제 비즈니스 사례를 해결하도록 훈련받을 수 있습니다.
기계 학습(지도 또는 비지도)에서 레이블이 지정되거나 주석이 달린 데이터는 실제 문제를 해결하기 위해 기계 학습 모델이 이해하고 인식하기를 원하는 기능에 태그를 지정, 전사 또는 처리하는 것입니다.
데이터 주석가는 데이터를 기계가 인식할 수 있도록 데이터를 풍부하게 만들기 위해 끊임없이 노력하는 사람입니다. 다음 단계 중 하나 또는 모두가 포함될 수 있습니다(사용 사례 및 요구 사항에 따라 다름): 데이터 정리, 데이터 전사, 데이터 레이블 지정 또는 데이터 주석, QA 등.
기계 학습용 메타데이터로 고품질 데이터(예: 텍스트, 오디오, 이미지, 비디오)에 레이블을 지정하거나 주석을 추가하는 데 사용되는 도구 또는 플랫폼(클라우드 기반 또는 온프레미스)을 데이터 주석 도구라고 합니다.
기계 학습을 위한 고품질 교육 데이터를 구축하기 위해 동영상에서 프레임 단위로 움직이는 이미지에 레이블을 지정하거나 주석을 추가하는 데 사용되는 도구 또는 플랫폼(클라우드 기반 또는 온프레미스)입니다.
기계 학습을 위한 고품질 교육 데이터를 구축하기 위해 리뷰, 신문, 의사의 처방전, 전자 건강 기록, 대차 대조표 등의 텍스트에 레이블을 지정하거나 주석을 추가하는 데 사용되는 도구 또는 플랫폼(클라우드 기반 또는 사내). 이 프로세스는 레이블 지정, 태깅, 전사 또는 처리라고도 합니다.