데이터 주석이란 무엇입니까 [2025 업데이트] – 모범 사례, 도구, 이점, 과제, 유형 등
데이터 주석 기본 사항을 알아야 합니까? 초보자가 시작하려면 이 전체 데이터 주석 가이드를 읽어보세요.
자율주행차나 음성 비서 같은 최첨단 AI 시스템이 어떻게 놀라운 정확도를 달성하는지 궁금하신가요? 그 비결은 바로 고품질 데이터 주석에 있습니다. 이 프로세스는 데이터에 정확한 레이블을 지정하고 분류하여 머신 러닝(ML) 모델이 최상의 성능을 발휘할 수 있도록 지원합니다. AI 전문가, 비즈니스 리더, 기술 전문가 등 누구든 이 가이드를 통해 데이터 주석에 대해 알아야 할 모든 것을 기본부터 고급 기법까지 안내해 드립니다.
AI 및 ML에 데이터 주석이 중요한 이유는 무엇입니까?
로봇이 고양이를 인식하도록 훈련하는 상황을 상상해 보세요. 레이블이 지정된 데이터가 없다면 로봇은 픽셀만 보고, 의미 없는 덩어리만 보게 됩니다. 하지만 데이터 주석을 추가하면 픽셀에 "귀", "꼬리", "털"과 같은 의미 있는 레이블이 붙습니다. 이렇게 구조화된 입력을 통해 AI는 패턴을 인식하고 예측을 할 수 있습니다.
키 스탯:에 따르면 MIT에 따르면 데이터 과학자의 80%가 시간의 60% 이상을 데이터 준비 및 주석 작성에 사용합니다.모델을 구축하는 것보다는, AI의 기반인 데이터 주석이 얼마나 중요한지를 보여주는 사례입니다.
데이터 주석이란 무엇입니까?
데이터 주석은 머신 러닝 알고리즘이 처리하고 이해할 수 있도록 데이터(텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 또는 3D 포인트 클라우드 데이터)에 레이블을 지정하는 프로세스를 말합니다. AI 시스템이 자율적으로 작동하려면 학습할 수 있는 풍부한 주석 데이터가 필요합니다.
실제 AI 애플리케이션에서의 작동 방식
- 자율 주행 차: 주석이 달린 이미지와 LiDAR 데이터는 자동차가 보행자, 도로 봉쇄물 및 다른 차량을 감지하는 데 도움이 됩니다.
- 헬스 케어 AI: 표시된 X선과 CT 스캔을 통해 모델은 이상을 식별하는 방법을 배웁니다.
- 음성 조수: 주석이 달린 오디오 파일은 음성 인식 시스템이 악센트, 언어, 감정을 이해하도록 훈련시킵니다.
- 소매 AI: 제품 및 고객 감정 태그를 지정하면 개인화된 추천이 가능합니다.
데이터 주석이 왜 중요한가요?
- AI 모델 정확도: AI 모델의 품질은 학습된 데이터의 질에 달려 있습니다. 주석이 잘 작성된 데이터는 모델이 패턴을 인식하고 정확한 예측을 수행하며 새로운 상황에 적응할 수 있도록 보장합니다.
- 다양한 응용: 얼굴 인식과 자율 주행부터 감정 분석과 의료 영상까지, 주석이 달린 데이터는 모든 산업 분야에서 가장 혁신적인 AI 솔루션을 구현하는 데 큰 힘이 됩니다.
- 더 빠른 AI 개발: AI 지원 주석 도구의 등장으로 프로젝트는 개념에서 배포까지 기록적인 속도로 진행될 수 있으며, 수동 작업은 줄어들고 출시 시간이 단축됩니다.
AI 프로젝트를 위한 데이터 주석의 전략적 중요성
데이터 주석 환경은 계속해서 빠르게 진화하고 있으며, 이는 AI 개발에 중대한 영향을 미칩니다.
- 시장 성장: Grand View Research에 따르면, 글로벌 데이터 주석 도구 시장 규모는 3.4년까지 2028억 달러에 이를 것으로 예상되며, 38.5년부터 2021년까지 연평균 성장률 2028%를 기록할 것으로 전망됩니다.
- 효율성 지표: 최근 연구에 따르면 AI 지원 주석은 완전 수동 방식에 비해 주석 작성 시간을 최대 70%까지 줄일 수 있는 것으로 나타났습니다.
- 품질 영향: IBM 연구에 따르면, 복잡한 컴퓨터 비전 작업의 경우 주석 품질을 단 5%만 높여도 모델 정확도가 15~20% 향상되는 것으로 나타났습니다.
- 비용 요소: 기업들은 중간 규모 프로젝트의 데이터 주석 서비스에 매달 평균 12,000~15,000달러를 지출합니다.
- 채택률: 현재 기업 AI 프로젝트의 78%가 사내 및 아웃소싱 주석 서비스를 함께 사용하고 있으며, 이는 54년 2022%에서 증가한 수치입니다.
- 새로운 기술: 능동 학습과 반지도 주석 방식을 도입한 초기 도입자들은 주석 처리 비용을 35~40% 절감했습니다.
- 노동 분배: 주석 작업 인력이 크게 바뀌어 현재 주석 작업의 65%가 인도, 필리핀, 동유럽의 전문 주석 허브에서 수행됩니다.
새로운 데이터 주석 트렌드
데이터 주석 환경은 새로운 기술과 새로운 산업 수요에 힘입어 빠르게 진화하고 있습니다. 올해 주목받는 트렌드는 다음과 같습니다.
| 경향 | 상품 설명 | 영향 |
|---|---|---|
| AI 지원 주석 | 스마트 도구와 생성적 AI 모델이 데이터에 사전 라벨을 지정하고, 인간이 결과를 개선합니다. | 주석 처리 속도가 빨라지고, 비용이 절감되며, 확장성이 향상됩니다. |
| 다중 모드 및 비정형 데이터 | 주석은 이제 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오, 센서 데이터를 모두 포괄하며, 종종 이들을 조합하여 사용합니다. | 더욱 풍부하고 상황에 맞는 AI 애플리케이션을 구현합니다. |
| 실시간 및 자동화된 워크플로 | 자동화와 실시간 주석 처리는 특히 비디오 및 스트리밍 데이터의 경우 표준이 되고 있습니다. | 효율성을 높이고 동적 AI 시스템을 지원합니다. |
| 합성 데이터 생성 | 생성적 AI는 합성 데이터 세트를 생성하여 수동 주석에 대한 의존도를 줄입니다. | 비용을 절감하고, 데이터 부족 문제를 해결하며, 모델 다양성을 높입니다. |
| 데이터 보안 및 윤리 | 개인정보 보호, 편견 완화, 변화하는 규정 준수에 더욱 집중합니다. | 신뢰를 구축하고 책임감 있는 AI 배포를 보장합니다. |
| 전문 산업 솔루션 | 의료, 금융, 자율주행차 등에 대한 맞춤형 주석입니다. | 더 높은 정확도와 도메인 관련성을 제공합니다. |
LLM을 위한 데이터 주석?
LLM은 기본적으로 텍스트와 문장을 이해하지 못합니다. 사용자가 정확히 무엇을 찾고 있는지 알아내기 위해 모든 문구와 단어를 분석하고 그에 따라 제공하도록 훈련받아야 합니다. LLM 미세 조정은 이 프로세스에서 중요한 단계이며, 이러한 모델이 특정 작업이나 도메인에 적응할 수 있도록 합니다.
따라서 생성 AI 모델이 가장 기괴한 질문을 받았을 때조차도 가장 정확하고 관련성 있는 답변을 제시할 때, 그 정확도는 질문의 맥락과 목적, 풍자, 의도 등과 같은 질문의 이면에 있는 복잡한 사항을 완벽하게 이해하는 능력에서 비롯됩니다.
데이터 주석은 LLMS에 이를 수행할 수 있는 기능을 제공합니다. 간단히 말해서, 기계 학습을 위한 데이터 주석에는 기계 학습 모델이 더 잘 처리하고 분석할 수 있도록 데이터에 레이블 지정, 분류, 태그 지정 및 추가 속성 추가가 포함됩니다. 이 중요한 프로세스를 통해서만 결과가 완벽하게 최적화될 수 있습니다.
LLM의 데이터에 주석을 달 때 다양한 기술이 구현됩니다. 기술 구현에 대한 체계적인 규칙은 없지만 일반적으로 각 기술의 장단점을 분석하고 가장 이상적인 기술을 배포하는 전문가의 재량에 따릅니다.
LLM의 일반적인 데이터 주석 기술 중 일부를 살펴보겠습니다.
수동 주석: 이로 인해 인간은 데이터에 수동으로 주석을 달고 검토하는 과정을 거치게 됩니다. 이렇게 하면 고품질 출력이 보장되지만 지루하고 시간이 많이 걸립니다.
반자동 주석: 인간과 LLM은 서로 협력하여 데이터 세트에 태그를 지정합니다. 이는 인간의 정확성과 기계의 볼륨 처리 능력을 보장합니다. AI 알고리즘은 원시 데이터를 분석하고 예비 레이블을 제안하여 인간 주석자의 귀중한 시간을 절약할 수 있습니다. (예: AI는 추가 인간 라벨링을 위해 의료 이미지에서 잠재적인 관심 영역을 식별할 수 있음)
준지도 학습: 소량의 레이블이 지정된 데이터와 대량의 레이블이 지정되지 않은 데이터를 결합하여 모델 성능을 향상합니다.
자동 주석: 시간을 절약하고 대량의 데이터 세트에 주석을 추가하는 데 가장 이상적인 이 기술은 LLM 모델의 고유한 기능을 사용하여 속성에 태그를 지정하고 추가합니다. 시간을 절약하고 대용량을 효율적으로 처리하지만 정확도는 사전 훈련된 모델의 품질과 관련성에 크게 좌우됩니다.
지시 조정: 자연어 명령어로 기술된 작업에 따라 언어 모델을 미세 조정하는 것을 말하며, 다양한 명령어 세트와 해당 출력에 대한 학습을 포함합니다.
제로샷 학습: 기존 지식과 통찰력을 바탕으로 LLM은 레이블이 지정된 데이터를 이 기술의 출력으로 제공할 수 있습니다. 이는 라벨을 가져오는 데 드는 비용을 줄이고 대량 데이터를 처리하는 데 이상적입니다. 이 기술에는 모델의 기존 지식을 사용하여 명시적으로 훈련되지 않은 작업에 대해 예측하는 작업이 포함됩니다.
격려: 사용자가 답변에 대한 쿼리로 모델에 메시지를 표시하는 방식과 유사하게 LLM에는 요구 사항을 설명하여 데이터에 주석을 추가하라는 메시지가 표시될 수 있습니다. 여기서 출력 품질은 프롬프트 품질과 정확한 지침이 제공되는 정도에 직접적으로 좌우됩니다.
전이 학습: 유사한 작업에 사전 훈련된 모델을 사용하여 필요한 레이블이 지정된 데이터의 양을 줄입니다.
적극적인 학습: 여기서 ML 모델 자체가 데이터 주석 프로세스를 안내합니다. 모델은 학습에 가장 유익한 데이터 포인트를 식별하고 해당 특정 포인트에 대한 주석을 요청합니다. 이러한 타겟팅된 접근 방식은 주석이 필요한 전체 데이터 양을 줄여 효율성 향상 및 모델 성능이 향상되었습니다.
최신 AI 애플리케이션을 위한 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.
이미지 분류 – 이미지 분류에는 내용에 따라 이미지에 미리 정의된 범주 또는 레이블을 지정하는 작업이 포함됩니다. 이 유형의 주석은 AI 모델이 이미지를 자동으로 인식하고 분류하도록 훈련하는 데 사용됩니다.
객체 인식/감지 – 개체 인식 또는 개체 감지는 이미지 내의 특정 개체를 식별하고 레이블을 지정하는 프로세스입니다. 이러한 유형의 주석은 AI 모델이 실제 이미지 또는 비디오에서 개체를 찾고 인식하도록 훈련하는 데 사용됩니다.
분할 – 이미지 분할에는 이미지를 여러 세그먼트 또는 영역으로 나누는 작업이 포함되며, 각 세그먼트는 특정 개체 또는 관심 영역에 해당합니다. 이러한 유형의 주석은 AI 모델이 픽셀 수준에서 이미지를 분석하도록 훈련하는 데 사용되므로 보다 정확한 개체 인식 및 장면 이해가 가능합니다.
이미지 캡션: 이미지 전사는 이미지에서 세부정보를 추출하여 설명 텍스트로 변환한 다음 주석이 달린 데이터로 저장하는 프로세스입니다. 이미지를 제공하고 주석을 달아야 할 항목을 지정함으로써 도구는 이미지와 해당 설명을 모두 생성합니다.
광학 문자 인식 (OCR): OCR 기술을 사용하면 컴퓨터가 스캔한 이미지나 문서에서 텍스트를 읽고 인식할 수 있습니다. 이 프로세스는 텍스트를 정확하게 추출하는 데 도움이 되며 디지털화, 자동화된 데이터 입력 및 시각 장애가 있는 사람들을 위한 향상된 접근성에 큰 영향을 미쳤습니다.
포즈 추정(키포인트 주석): 자세 추정에는 이미지나 비디오 내의 2D 또는 3D 공간에서 사람의 위치와 방향을 결정하기 위해 신체(일반적으로 관절)의 주요 지점을 정확히 찾아내고 추적하는 작업이 포함됩니다.
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.
오디오 분류 : 오디오 분류는 기능에 따라 사운드 데이터를 정렬하여 기계가 음악, 음성, 자연 소리와 같은 다양한 유형의 오디오를 인식하고 구별할 수 있도록 합니다. Spotify와 같은 플랫폼이 유사한 트랙을 추천하는 데 도움이 되는 음악 장르를 분류하는 데 자주 사용됩니다.
오디오 전사: 오디오 전사는 오디오 파일의 음성을 서면 텍스트로 변환하는 프로세스로, 인터뷰, 영화 또는 TV 프로그램의 캡션을 만드는 데 유용합니다. OpenAI의 Whisper와 같은 도구는 여러 언어로 전사를 자동화할 수 있지만 일부 수동 수정이 필요할 수 있습니다. Shaip의 오디오 주석 도구를 사용하여 이러한 전사를 개선하는 방법에 대한 튜토리얼을 제공합니다.
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 위치 파악, 모션 블러, 객체 추적과 같은 개념이 시스템에서 구현될 수 있다는 것입니다. 다양한 비디오 데이터 주석 소프트웨어를 사용하면 프레임에 주석을 추가할 수 있습니다. 이러한 주석이 달린 프레임이 함께 연결되면 AI 모델은 움직임, 동작, 패턴 등을 학습할 수 있습니다. 비디오 주석은 AI에서 위치 파악, 모션 블러, 개체 추적과 같은 개념을 구현하는 데 중요합니다.
동영상 분류(태그 지정): 비디오 분류에는 비디오 콘텐츠를 특정 범주로 분류하는 작업이 포함되며, 이는 온라인 콘텐츠를 조정하고 사용자에게 안전한 경험을 보장하는 데 중요합니다.
비디오 캡션: 이미지에 캡션을 추가하는 방법과 유사하게 비디오 캡션에는 비디오 콘텐츠를 설명 텍스트로 바꾸는 작업이 포함됩니다.
비디오 이벤트 또는 동작 감지: 이 기술은 스포츠에서 성과를 분석하거나 감시에서 드문 사건을 감지하는 데 일반적으로 사용되는 비디오의 동작을 식별하고 분류합니다.
비디오 객체 감지 및 추적: 비디오의 객체 감지는 객체를 식별하고 프레임 전체에서 객체의 움직임을 추적하여 객체가 시퀀스를 통해 이동할 때 위치 및 크기와 같은 세부 정보를 기록합니다.
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.
감정 주석 – 감정 주석에는 긍정적, 부정적 또는 중립과 같이 전달하는 감정으로 텍스트 데이터에 레이블을 지정하는 작업이 포함됩니다. 이러한 유형의 주석은 일반적으로 AI 모델이 텍스트에 표현된 감정을 이해하고 평가하도록 훈련된 감정 분석에 사용됩니다.
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 그리고 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.
텍스트 분류 – 문장이나 단락은 중요한 주제, 동향, 주제, 의견, 카테고리(스포츠, 엔터테인먼트 등) 및 기타 매개변수를 기반으로 태그를 지정하고 분류할 수 있습니다.
라이더 주석
LiDAR 주석에는 LiDAR 센서의 3D 포인트 클라우드 데이터에 라벨을 지정하고 분류하는 작업이 포함됩니다. 이 필수 프로세스는 기계가 다양한 용도로 공간 정보를 이해하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 자율주행차에서는 주석이 달린 LiDAR 데이터를 통해 자동차가 물체를 식별하고 안전하게 탐색할 수 있습니다. 도시 계획에서는 상세한 3D 도시 지도를 만드는 데 도움이 됩니다. 환경 모니터링의 경우 산림 구조를 분석하고 지형 변화를 추적하는 데 도움이 됩니다. 또한 정확한 측정과 물체 인식을 위해 로봇공학, 증강 현실, 건설 분야에도 사용됩니다.
머신 러닝 성공을 위한 단계별 데이터 레이블링/데이터 주석 프로세스
데이터 주석 프로세스에는 머신 러닝 애플리케이션을 위한 고품질의 정확한 데이터 레이블링 프로세스를 보장하기 위한 일련의 잘 정의된 단계가 포함됩니다. 이러한 단계는 구조화되지 않은 데이터 수집에서 주석이 달린 데이터를 추가 사용을 위해 내보내는 것까지 프로세스의 모든 측면을 포괄합니다. 효과적인 MLOps 관행은 이 프로세스를 간소화하고 전반적인 효율성을 개선할 수 있습니다.
데이터 주석 팀의 작업 방식은 다음과 같습니다.
- 데이터 수집: 데이터 주석 프로세스의 첫 번째 단계는 중앙 위치에서 이미지, 비디오, 오디오 녹음 또는 텍스트 데이터와 같은 모든 관련 데이터를 수집하는 것입니다.
- 데이터 전처리: 수집된 데이터를 표준화하고, 이미지의 기울기 조정, 텍스트 서식 지정 또는 비디오 콘텐츠의 필사본을 통해 향상시킵니다. 사전 처리를 통해 데이터가 주석 작업을 위해 준비되었는지 확인합니다.
- 올바른 공급업체 또는 도구 선택: 프로젝트 요구 사항에 따라 적절한 데이터 주석 도구나 공급업체를 선택하세요.
- 주석 지침: 애노테이터 또는 애노테이션 도구에 대한 명확한 가이드라인을 설정하여 프로세스 전반에 걸쳐 일관성과 정확성을 보장합니다.
- 주석 : 확립된 가이드라인에 따라, 인간 주석자 또는 데이터 주석 플랫폼을 사용하여 데이터에 레이블과 태그를 지정합니다.
- 품질 보증(QA): 정확성과 일관성을 보장하기 위해 주석이 달린 데이터를 검토합니다. 필요한 경우 여러 블라인드 주석을 사용하여 결과의 품질을 확인하십시오.
- 데이터 내보내기: 데이터 주석을 완료한 후 필요한 형식으로 데이터를 내보냅니다. Nanonets와 같은 플랫폼을 사용하면 다양한 비즈니스 소프트웨어 애플리케이션으로 원활한 데이터 내보내기가 가능합니다.
전체 데이터 주석 프로세스는 프로젝트의 크기, 복잡성 및 사용 가능한 리소스에 따라 며칠에서 몇 주가 걸릴 수 있습니다.
엔터프라이즈 데이터 주석 플랫폼/데이터 레이블링 도구에서 찾아야 할 고급 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 보유한 고품질 대용량 데이터 세트를 지원해야 하며, 이를 소프트웨어로 가져와서 레이블을 지정할 수 있어야 합니다. 따라서 데이터 세트를 관리하는 것이 도구가 제공하는 주요 기능입니다. 최신 솔루션은 대량의 데이터를 원활하게 가져오는 기능을 제공하는 동시에 정렬, 필터링, 복제, 병합 등의 작업을 통해 데이터 세트를 구성할 수 있습니다.
데이터세트 입력이 완료되면 다음은 사용 가능한 파일로 내보내는 것입니다. 사용하는 도구는 데이터세트를 지정한 형식으로 저장하여 ML 모델에 피드할 수 있도록 해야 합니다. 효과적인 데이터 버전 관리 기능은 주석 프로세스 전반에 걸쳐 데이터세트 무결성을 유지하는 데 필수적입니다.
주석 기법
이것이 데이터 주석 도구가 구축되거나 설계된 이유입니다. 견고한 도구는 모든 유형의 데이터 세트에 대한 다양한 주석 기술을 제공해야 합니다. 이는 필요에 맞는 사용자 지정 솔루션을 개발하지 않는 한 해당됩니다. 도구를 사용하면 컴퓨터 비전의 비디오나 이미지, NLP 및 필사본의 오디오나 텍스트 등에 주석을 달 수 있어야 합니다. 이를 더욱 세부화하면 경계 상자, 의미 분할, 인스턴스 분할을 사용할 수 있는 옵션이 있어야 합니다. 직육면체, 보간, 감정 분석, 품사, 공지시 솔루션 등.
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.
보안
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 데이터 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 이점은 무엇입니까?
데이터 주석은 기계 학습 시스템을 최적화하고 향상된 사용자 경험을 제공하는 데 중요합니다. 다음은 데이터 주석의 몇 가지 주요 이점입니다.
- 향상된 교육 효율성: 데이터 라벨링은 기계 학습 모델을 더 잘 훈련시켜 전반적인 효율성을 높이고 더 정확한 결과를 생성하도록 돕습니다.
- 향상된 정밀도: 정확하게 주석이 달린 데이터는 알고리즘이 효과적으로 적응하고 학습할 수 있도록 보장하여 향후 작업에서 더 높은 수준의 정밀도를 제공합니다.
- 인간 개입 감소: 고급 데이터 주석 도구는 수동 개입의 필요성을 크게 줄여 프로세스를 간소화하고 관련 비용을 줄입니다.
따라서 데이터 주석은 보다 효율적이고 정확한 기계 학습 시스템에 기여하는 동시에 AI 모델을 교육하는 데 전통적으로 필요한 비용과 수작업을 최소화합니다.
데이터 주석의 품질 관리
샤이프는 데이터 주석 프로젝트의 품질을 보장하기 위해 여러 단계의 품질 관리를 통해 최고 수준의 품질을 보장합니다.
- 초기 교육: 주석 작성자는 프로젝트별 지침에 대해 철저한 교육을 받았습니다.
- 지속적인 모니터링: 주석 처리 과정에서 정기적인 품질 검사를 실시합니다.
- 최종 검토: 정확성과 일관성을 보장하기 위해 수석 주석 작성자와 자동화된 도구의 포괄적인 검토를 거칩니다.
또한 AI는 사람이 작성한 주석의 불일치를 식별하고 검토를 위해 플래그를 지정하여 전반적인 데이터 품질을 높일 수도 있습니다. (예: AI는 서로 다른 주석자가 이미지의 동일한 개체에 라벨을 지정하는 방식의 불일치를 감지할 수 있습니다.) 따라서 인간과 AI를 사용하면 주석 품질을 크게 향상시키는 동시에 프로젝트를 완료하는 데 소요되는 전체 시간을 줄일 수 있습니다.
일반적인 데이터 주석 과제 극복
데이터 주석은 AI 및 기계 학습 모델의 개발 및 정확성에 중요한 역할을 합니다. 그러나 프로세스에는 고유한 일련의 문제가 있습니다.
- 데이터 주석 비용: 데이터 주석은 수동 또는 자동으로 수행할 수 있습니다. 수동 주석에는 상당한 노력, 시간 및 리소스가 필요하므로 비용이 증가할 수 있습니다. 프로세스 전반에 걸쳐 데이터 품질을 유지하는 것도 이러한 비용에 기여합니다.
- 주석의 정확성: 주석 처리 중 인적 오류로 인해 데이터 품질이 저하되어 AI/ML 모델의 성능 및 예측에 직접적인 영향을 미칠 수 있습니다. Gartner의 연구에 따르면 열악한 데이터 품질로 인해 기업은 최대 15%의 비용이 발생합니다. 그들의 수익의.
- 확장성: 데이터 양이 증가함에 따라 주석 처리 프로세스는 더 복잡해지고 더 큰 데이터 세트로 시간이 많이 걸릴 수 있으며, 특히 멀티모달 데이터로 작업하는 경우 더욱 그렇습니다. 많은 조직에서 품질과 효율성을 유지하면서 데이터 주석을 확장하는 것은 어려운 일입니다.
- 데이터 프라이버시 및 보안: 개인 정보, 의료 기록 또는 금융 데이터와 같은 민감한 데이터에 주석을 달면 개인 정보 보호 및 보안에 대한 우려가 제기됩니다. 주석 프로세스가 관련 데이터 보호 규정 및 윤리 지침을 준수하는지 확인하는 것은 법적 및 평판 위험을 피하는 데 중요합니다.
- 다양한 데이터 유형 관리: 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오와 같은 다양한 데이터 유형을 처리하는 것은 특히 서로 다른 주석 기술과 전문 지식이 필요한 경우 어려울 수 있습니다. 이러한 데이터 유형에 대한 주석 프로세스를 조정하고 관리하는 것은 복잡하고 리소스를 많이 사용할 수 있습니다.
조직은 데이터 주석과 관련된 장애물을 극복하고 AI 및 기계 학습 프로젝트의 효율성과 효과를 개선하기 위해 이러한 문제를 이해하고 해결할 수 있습니다.
데이터 주석 도구 비교: 빌드 대 구매 결정 프레임워크
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
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
많은 경우, 공급업체 지원은 소규모 프로젝트나 소규모 프로젝트 단계에 더 적합한 옵션이 될 수 있습니다. 비용을 통제할 수 있는 경우, 회사는 아웃소싱을 통해 데이터 주석 또는 데이터 라벨링 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
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.
| 구축 | 구매하다 |
|---|---|
장점 :
| 장점 :
|
단점 :
| 단점 :
|
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 선택하는 방법
최적의 데이터 주석 도구를 선택하는 것은 AI 프로젝트의 성공을 좌우하는 중요한 결정입니다. 빠르게 성장하는 시장과 점점 더 정교해지는 요구사항 속에서, 다양한 옵션을 탐색하고 필요에 가장 적합한 도구를 찾는 데 도움이 되는 실용적이고 최신 가이드를 소개합니다.
데이터 주석/레이블링 도구는 머신 러닝 모델을 위한 고품질 학습 데이터에 주석을 추가하는 데 사용되는 클라우드 기반 또는 온프레미스 플랫폼입니다. 많은 업체가 복잡한 작업을 위해 외부 공급업체에 의존하지만, 일부는 맞춤형 도구나 오픈소스 도구를 사용합니다. 이러한 도구는 이미지, 비디오, 텍스트, 오디오와 같은 특정 데이터 유형을 처리하며, 효율적인 레이블링을 위해 경계 상자 및 폴리곤과 같은 기능을 제공합니다.
- 사용 사례 및 데이터 유형 정의
먼저 프로젝트 요구 사항을 명확하게 설명하세요.
- 어떤 유형의 데이터에 주석을 달 예정인가요? 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 또는 이들의 조합인가요?
- 귀하의 사용 사례에는 이미지에 대한 의미적 분할, 텍스트에 대한 감정 분석, 오디오에 대한 필사 등 전문적인 주석 기술이 필요합니까?
현재 데이터 유형을 지원할 뿐만 아니라 프로젝트가 진행됨에 따라 향후 요구 사항도 수용할 수 있을 만큼 유연한 도구를 선택하세요.
- 주석 기능 및 기술 평가
귀하의 작업과 관련된 포괄적인 주석 방법 모음을 제공하는 플랫폼을 찾으세요.
- 컴퓨터 비전의 경우 경계 상자, 다각형, 의미 분할, 직육면체, 키포인트 주석 등이 있습니다.
- NLP의 경우: 엔터티 인식, 감정 태그, 품사 태그 및 공동 참조 해결.
- 오디오의 경우: 필사, 화자 일기, 이벤트 태그 지정.
요즘 고급 도구에는 AI 지원이나 자동 라벨링 기능이 포함되는 경우가 많은데, 이를 통해 주석 작업 속도를 높이고 일관성을 개선할 수 있습니다.
- 확장성 및 자동화 평가
프로젝트가 성장함에 따라 도구는 증가하는 데이터 볼륨을 처리할 수 있어야 합니다.
- 이 플랫폼은 속도를 높이고 수동 작업을 줄이기 위해 자동 또는 반자동 주석 기능을 제공합니까?
- 성능 병목 현상 없이 엔터프라이즈 규모의 데이터 세트를 관리할 수 있습니까?
- 대규모 팀 협업을 간소화하는 기본 워크플로 자동화 및 작업 할당 기능이 있습니까?
- 데이터 품질 관리 우선 순위 지정
견고한 AI 모델에는 고품질 주석이 필수적입니다.
- 실시간 검토, 합의 워크플로, 감사 추적 등 품질 관리 모듈이 내장된 도구를 찾으세요.
- 오류 추적, 중복 제거, 버전 제어, 쉬운 피드백 통합을 지원하는 기능을 찾아보세요.
- 플랫폼을 통해 처음부터 품질 기준을 설정하고 모니터링하여 오류 여백과 편견을 최소화할 수 있는지 확인하세요.
- 데이터 보안 및 규정 준수 고려
개인정보 보호 및 데이터 보호에 대한 우려가 커지면서 보안은 협상의 여지가 없습니다.
- 해당 도구는 강력한 데이터 접근 제어, 암호화, 업계 표준(GDPR 또는 HIPAA 등) 준수 기능을 제공해야 합니다.
- 데이터가 어디에 어떻게 저장되는지(클라우드, 로컬 또는 하이브리드 옵션) 평가하고, 도구가 안전한 공유 및 협업을 지원하는지 여부도 확인하세요.
- 인력 관리 결정
데이터에 주석을 달 사람을 결정하세요.
- 이 도구는 사내 및 아웃소싱 주석 팀을 모두 지원합니까?
- 작업 할당, 진행 상황 추적, 협업 기능이 있나요?
- 새로운 주석자를 채용하기 위해 제공되는 교육 리소스와 지원을 고려하세요.
- 공급업체가 아닌 올바른 파트너를 선택하세요
도구 제공업체와의 관계는 중요합니다.
- 변화하는 요구 사항에 맞춰 적극적으로 지원하고, 유연성을 갖추고, 적응하려는 의지를 보이는 파트너를 찾으세요.
- 유사 프로젝트에 대한 경험, 피드백에 대한 대응력, 기밀 유지 및 규정 준수에 대한 의지를 평가합니다.
주요 테이크 아웃
프로젝트에 가장 적합한 데이터 주석 도구는 특정 데이터 유형에 맞춰 조정되고, 성장에 따라 확장 가능하며, 데이터 품질과 보안을 보장하고, 워크플로우에 완벽하게 통합되는 도구입니다. 이러한 핵심 요소에 집중하고 최신 AI 트렌드에 맞춰 발전하는 플랫폼을 선택하면 AI 이니셔티브의 장기적인 성공을 위한 토대를 마련할 수 있습니다.
산업별 데이터 주석 사용 사례 및 성공 사례
데이터 주석은 다양한 산업에서 매우 중요하며, 이를 통해 보다 정확하고 효율적인 AI 및 기계 학습 모델을 개발할 수 있습니다. 다음은 데이터 주석에 대한 몇 가지 산업별 사용 사례입니다.
의료 데이터 주석
의료 이미지에 대한 데이터 주석은 AI 기반 의료 이미지 분석 도구를 개발하는 데 중요한 역할을 합니다. 주석자는 종양이나 특정 해부학적 구조와 같은 특징에 대한 의료 이미지(예: X선, MRI)에 라벨을 지정하여 알고리즘이 질병 및 이상을 더 정확하게 감지할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 데이터 주석은 기계 학습 모델을 훈련하여 피부암 감지 시스템에서 암 병변을 식별하는 데 매우 중요합니다. 또한 데이터 주석자는 전자 의료 기록(EMR) 및 임상 기록에 라벨을 지정하여 질병 진단 및 자동화된 의료 데이터 분석을 위한 컴퓨터 비전 시스템 개발을 지원합니다.
소매 데이터 주석
소매 데이터 주석에는 제품 이미지, 고객 데이터 및 감정 데이터에 레이블을 지정하는 작업이 포함됩니다. 이러한 유형의 주석은 AI/ML 모델을 생성 및 교육하여 고객 감정을 이해하고 제품을 추천하며 전반적인 고객 경험을 향상하는 데 도움이 됩니다.
재무 데이터 주석
금융 부문은 금융 뉴스 기사의 사기 탐지 및 감정 분석을 위해 데이터 주석을 활용합니다. 주석자는 거래 또는 뉴스 기사를 사기성 또는 합법적으로 분류하여 AI 모델을 훈련시켜 의심스러운 활동을 자동으로 플래그 지정하고 잠재적인 시장 동향을 파악합니다. 예를 들어, 고품질 주석은 금융 기관이 AI 모델을 훈련시켜 금융 거래의 패턴을 인식하고 사기 활동을 탐지하도록 돕습니다. 또한 금융 데이터 주석은 금융 문서 및 거래 데이터에 주석을 달는 데 중점을 두고 있으며, 사기를 탐지하고, 규정 준수 문제를 해결하고, 다른 금융 프로세스를 간소화하는 AI/ML 시스템을 개발하는 데 필수적입니다.
자동차 데이터 주석
자동차 산업의 데이터 주석에는 카메라 및 LiDAR 센서 정보와 같은 자율 주행 차량의 데이터에 레이블을 지정하는 작업이 포함됩니다. 이 주석은 환경에서 물체를 감지하고 자율 차량 시스템을 위한 기타 중요한 데이터 포인트를 처리하는 모델을 만드는 데 도움이 됩니다.
산업 또는 제조 데이터 주석
제조 자동화를 위한 데이터 주석은 제조 분야의 지능형 로봇 및 자동화 시스템 개발을 촉진합니다. 주석자는 객체 감지(창고에서 품목을 가져오는 로봇) 또는 이상 감지(센서 판독값을 기반으로 잠재적인 장비 오작동 식별)와 같은 작업을 위해 AI 모델을 교육하기 위해 이미지 또는 센서 데이터에 라벨을 지정합니다. 예를 들어, 데이터 주석을 통해 로봇은 생산 라인의 특정 물체를 인식하고 파악할 수 있어 효율성과 자동화가 향상됩니다. 또한 산업 데이터 주석은 제조 이미지, 유지 관리 데이터, 안전 데이터 및 품질 관리 정보를 포함한 다양한 산업 애플리케이션의 데이터에 주석을 추가하는 데 사용됩니다. 이러한 유형의 데이터 주석은 생산 프로세스의 이상 현상을 감지하고 작업자 안전을 보장할 수 있는 모델을 만드는 데 도움이 됩니다.
전자상거래 데이터 주석
개인화된 추천 및 감정 분석을 위해 제품 이미지와 사용자 리뷰에 주석을 추가합니다.
데이터 주석에 대한 모범 사례는 무엇입니까?
AI 및 기계 학습 프로젝트의 성공을 보장하려면 데이터 주석에 대한 모범 사례를 따르는 것이 중요합니다. 다음 방법은 주석이 달린 데이터의 정확성과 일관성을 향상하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 적절한 데이터 구조를 선택하십시오: 유용할 만큼 구체적이지만 데이터 세트에서 가능한 모든 변형을 캡처할 수 있을 만큼 충분히 일반적인 데이터 레이블을 만듭니다.
- 명확한 지침 제공: 상세하고 이해하기 쉬운 데이터 주석 지침 및 모범 사례를 개발하여 여러 주석자 간에 데이터 일관성과 정확성을 보장합니다.
- 주석 워크로드 최적화: 주석은 비용이 많이 들 수 있으므로 미리 레이블이 지정된 데이터 세트를 제공하는 데이터 수집 서비스 작업과 같이 보다 저렴한 대안을 고려하십시오.
- 필요할 때 더 많은 데이터 수집: 기계 학습 모델의 품질 저하를 방지하기 위해 데이터 수집 회사와 협력하여 필요한 경우 더 많은 데이터를 수집합니다.
- 아웃소싱 또는 크라우드소싱: 데이터 주석 요구 사항이 너무 크고 내부 리소스에 시간이 많이 걸리는 경우 아웃소싱 또는 크라우드소싱을 고려하십시오.
- 인간과 기계의 노력을 결합: 인간 주석 작성자가 가장 까다로운 사례에 집중하고 교육 데이터 세트의 다양성을 높일 수 있도록 데이터 주석 소프트웨어와 함께 인간 참여형 접근 방식을 사용합니다.
- 품질 우선: 품질 보증을 위해 데이터 주석을 정기적으로 테스트합니다. 레이블 지정 데이터 세트의 정확성과 일관성을 위해 여러 주석 작성자가 서로의 작업을 검토하도록 권장합니다.
- 규정 준수 보장: 사람이나 건강 기록이 포함된 이미지와 같은 민감한 데이터 세트에 주석을 달 때 개인 정보 보호 및 윤리적 문제를 신중하게 고려하십시오. 현지 규칙을 준수하지 않으면 회사의 평판이 손상될 수 있습니다.
이러한 데이터 주석 모범 사례를 준수하면 데이터 세트에 레이블을 정확하게 지정하고 데이터 과학자가 액세스할 수 있으며 데이터 기반 프로젝트에 연료를 공급할 준비가 되었는지 확인할 수 있습니다.
사례 연구 / 성공 사례
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. 위에서 언급한 표준 성과에 대한 많은 논의 효과적인 데이터 주석과 데이터 라벨링을 통해 우리가 각 프로젝트에 어떻게 접근하는지, 그리고 우리가 협력하는 회사와 이해관계자에게 무엇을 제공하는지 알 수 있습니다.
최근의 임상 데이터 라이선싱 프로젝트 중 하나에서 우리는 6,000시간 이상의 오디오를 처리하여 모든 보호된 건강 정보(PHI)를 신중하게 제거하여 콘텐츠가 HIPAA 표준을 충족하는지 확인했습니다. 데이터를 익명화한 후, 의료 음성 인식 모델을 훈련하는 데 사용할 준비가 되었습니다.
이러한 프로젝트에서 진짜 과제는 엄격한 기준을 충족하고 주요 이정표를 달성하는 것입니다. 우리는 원시 오디오 데이터로 시작하는데, 이는 관련된 모든 당사자를 익명화하는 데 중점을 둔다는 것을 의미합니다. 예를 들어, 명명된 엔터티 인식(NER) 분석을 사용할 때 우리의 목표는 정보를 익명화하는 것뿐만 아니라 모델에 대해 적절하게 주석이 달려 있는지 확인하는 것입니다.
눈에 띄는 또 다른 사례 연구는 대규모입니다. 대화형 AI 훈련 데이터 3,000주 동안 14명의 언어학자와 함께 작업한 프로젝트입니다. 그 결과? 27개 언어로 AI 모델 훈련 데이터를 생산하여 모국어로 사람들과 소통할 수 있는 다국어 디지털 비서를 개발하는 데 도움이 되었습니다.
이 프로젝트는 적절한 사람들을 배치하는 것의 중요성을 실제로 강조했습니다. 주제 전문가와 데이터 핸들러로 구성된 대규모 팀이 있기 때문에 모든 것을 체계적이고 간소화하는 것이 마감일을 맞추는 데 매우 중요했습니다. 저희의 접근 방식 덕분에 업계 표준보다 훨씬 앞서 프로젝트를 완료할 수 있었습니다.
또 다른 예로, 당사의 의료 고객 중 한 명이 새로운 AI 진단 도구를 위해 최고 수준의 주석이 달린 의료 이미지가 필요했습니다. Shaip의 심층적인 주석 전문 지식을 활용하여 고객은 모델의 정확도를 25% 향상시켜 더 빠르고 신뢰할 수 있는 진단을 내렸습니다.
우리는 또한 봇 훈련 및 머신 러닝을 위한 텍스트 주석과 같은 분야에서 많은 작업을 수행했습니다. 텍스트로 작업할 때에도 개인정보 보호법이 적용되므로 민감한 정보를 식별 해제하고 원시 데이터를 분류하는 것도 마찬가지로 중요합니다.
Shaip의 팀은 오디오, 텍스트, 이미지 등 다양한 데이터 유형에 걸쳐 항상 동일한 검증된 방법과 원칙을 적용하여 성공을 보장함으로써 지속적으로 성과를 거두고 있습니다.
최대 포장
주요 요점
- 데이터 주석은 머신 러닝 모델을 효과적으로 학습하기 위해 데이터에 레이블을 지정하는 프로세스입니다.
- 고품질 데이터 주석은 AI 모델 정확도와 성능에 직접적인 영향을 미칩니다.
- 글로벌 데이터 주석 시장은 3.4년까지 2028% CAGR로 성장하여 38.5억 달러에 도달할 것으로 예상됩니다.
- 올바른 주석 도구와 기술을 선택하면 프로젝트 비용을 최대 40%까지 절감할 수 있습니다.
- AI 지원 주석 구현을 통해 대부분의 프로젝트에서 효율성을 60-70%까지 향상시킬 수 있습니다.
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 정확한 주석을 얻고자 하는 데이터 유형에 관계없이, 귀하의 요구 사항과 목표를 충족시킬 수 있는 베테랑 팀을 저희에서 찾을 수 있습니다. 저희와 함께 학습을 위해 AI 모델을 최적화하세요.
전문가 데이터 주석 서비스로 AI 프로젝트를 혁신하세요
고품질 주석이 달린 데이터로 머신 러닝 및 AI 이니셔티브를 한 단계 업그레이드할 준비가 되셨나요? Shaip은 귀사의 특정 산업 및 사용 사례에 맞춰진 엔드투엔드 데이터 주석 솔루션을 제공합니다.
데이터 주석 요구 사항을 위해 Shaip와 협력해야 하는 이유:
- 도메인 전문성: 산업별 지식을 갖춘 전문 주석자
- 확장 가능한 워크플로우: 일관된 품질로 모든 규모의 프로젝트를 처리합니다
- 맞춤형 솔루션: 귀하의 고유한 요구 사항에 맞는 맞춤형 주석 프로세스
- 보안 및 규정 준수: HIPAA, GDPR 및 ISO 27001 준수 프로세스
- 유연한 참여: 프로젝트 요구 사항에 따라 확장 또는 축소
이야기합시다
자주 묻는 질문 (FAQ)
1. 데이터 주석 또는 데이터 라벨링이란 무엇입니까?
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.
2. 주석이 달린 데이터란 무엇입니까?
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.
3. 데이터 주석가는 누구입니까?
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.
4. AI와 ML에 있어서 데이터 주석이 중요한 이유는 무엇입니까?
AI 모델은 패턴을 인식하고 분류, 탐지, 예측 등의 작업을 수행하기 위해 레이블이 지정된 데이터가 필요합니다. 데이터 주석은 모델이 고품질의 정형화된 데이터를 기반으로 학습되도록 보장하여 정확도, 성능, 안정성을 향상시킵니다.
5. 주석이 달린 데이터의 품질을 어떻게 보장할 수 있나요?
- 팀이나 공급업체에 명확한 주석 지침을 제공하세요.
- 맹검 검토나 합의 모델과 같은 품질 보증(QA) 프로세스를 활용하세요.
- AI 도구를 활용하여 불일치와 오류를 표시합니다.
- 데이터 정확성을 보장하기 위해 정기적인 감사와 샘플링을 수행합니다.
6. 수동 주석과 자동 주석의 차이점은 무엇인가요?
수동 주석: 인간이 주석을 작성하여 높은 정확도를 보장하지만 상당한 시간과 비용이 필요합니다.
자동 주석: AI 모델을 사용하여 라벨링하고 빠른 속도와 확장성을 제공합니다. 단, 복잡한 작업의 경우 사람의 검토가 필요할 수 있습니다.
반자동 방식(인간이 직접 참여하는 방식)은 효율성과 정밀성을 위해 두 가지 방법을 결합합니다.
7. 미리 레이블이 지정된 데이터 세트란 무엇이고, 사용해야 합니까?
사전 레이블이 지정된 데이터세트는 주석이 포함된 기성 데이터세트로, 일반적인 사용 사례에 자주 사용됩니다. 시간과 노력을 절약할 수 있지만, 특정 프로젝트 요구 사항에 맞게 사용자 정의가 필요할 수 있습니다.
8. 지도 학습, 비지도 학습, 반지도 학습에서 데이터 주석은 어떻게 다릅니까?
지도 학습에서는 레이블이 지정된 데이터가 모델 학습에 필수적입니다. 비지도 학습은 일반적으로 주석이 필요하지 않지만, 반지도 학습은 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 데이터를 혼합하여 사용합니다.
9. 생성 AI는 데이터 주석에 어떤 영향을 미치나요?
생성적 AI는 데이터에 사전 라벨을 지정하는 데 점점 더 많이 사용되고 있으며, 인간 전문가는 주석을 개선하고 검증하여 프로세스를 더 빠르고 비용 효율적으로 만들고 있습니다.
10. 어떤 윤리적, 개인정보 보호 문제를 고려해야 합니까?
민감한 데이터에 주석을 달려면 개인정보 보호 규정을 엄격히 준수하고, 견고한 데이터 보안을 적용하고, 레이블이 지정된 데이터 세트의 편향을 최소화하기 위한 조치가 필요합니다.
11. 데이터 주석에 대한 예산은 어떻게 책정해야 하나요?
예산은 라벨링이 필요한 데이터의 양, 작업의 복잡성, 데이터 유형(텍스트, 이미지, 비디오), 그리고 사내팀 또는 외주팀 활용 여부에 따라 달라집니다. AI 도구를 사용하면 비용을 절감할 수 있습니다. 가격은 이러한 요인에 따라 크게 달라질 수 있습니다.
12. 어떤 숨은 비용에 주의해야 하나요?
비용에는 데이터 보안, 주석 오류 수정, 주석 작성자 교육, 대규모 프로젝트 관리 등이 포함될 수 있습니다.
13. 얼마나 많은 주석이 달린 데이터가 필요합니까?
프로젝트의 목표와 모델 복잡성에 따라 달라집니다. 레이블이 지정된 작은 데이터 세트로 시작하여 모델을 학습시킨 후, 필요에 따라 데이터를 추가하여 정확도를 높이세요. 복잡한 작업일수록 일반적으로 더 많은 데이터가 필요합니다.