데이터 라벨링

데이터 라벨링이란 무엇입니까? 초보자가 알아야 할 모든 것

데이터 라벨링이란

지능형 AI 모델은 패턴, 개체를 식별하고 궁극적으로 신뢰할 수 있는 결정을 내릴 수 있도록 광범위하게 훈련되어야 합니다. 그러나 훈련된 데이터는 무작위로 제공될 수 없으며 모델이 선별된 입력 패턴에서 포괄적으로 이해, 처리 및 학습할 수 있도록 레이블을 지정해야 합니다.

여기에서 특정 데이터 세트에 따라 정보 또는 메타데이터에 레이블을 지정하는 행위로 데이터 레이블 지정이 시작되어 기계에 대한 이해를 확대하는 데 중점을 둡니다. 간단히 말해서 데이터 레이블링은 데이터, 이미지, 텍스트, 오디오, 비디오 및 패턴을 선택적으로 분류하여 AI 구현을 개선합니다.

글로벌 데이터 라벨링 시장

NASSCOM 데이터 라벨링 보고서에 따르면 글로벌 데이터 라벨링 시장은 700년에 비해 2023년 말까지 가치가 2018% 성장할 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 내부적으로 지원되는 자체 관리 라벨링 도구에 대한 재정 할당을 고려할 가능성이 가장 높습니다. 리소스 및 타사 솔루션도 포함됩니다. 

이러한 결과와 더불어 1.2년 글로벌 데이터 라벨링 시장 규모는 2018억 달러로 추정됩니다. 그러나 데이터 라벨링 시장 규모가 4.4억 달러라는 엄청난 규모의 평가를 받을 것으로 추정됨에 따라 규모가 커질 것으로 예상하고 있습니다. 2023년까지.

비즈니스가 직면한 7가지 데이터 레이블 지정 과제

데이터 라벨링은 시급히 필요하지만 몇 가지 구현 및 가격별 문제가 있습니다.

더 시급한 것 중 일부는 다음과 같습니다.

  • 중복 정리 도구로 인한 느린 데이터 준비
  • 방대한 인력과 스크랩된 데이터의 과도한 양을 처리하는 데 필요한 하드웨어 부족
  • 전위적인 라벨링 도구 및 지원 기술에 대한 제한된 액세스
  • 더 높은 데이터 레이블링 비용
  • 품질 데이터 태깅과 관련된 일관성 부족
  • AI 모델이 추가 참가자 집합을 포함해야 하는 경우 확장성 부족
  • 데이터를 조달하고 사용하는 동안 안정적인 데이터 보안 태세를 유지하는 데 있어 규정 준수 부족
데이터 레이블링 유형

데이터 레이블 지정을 개념적으로 분리할 수 있지만 관련 도구를 사용하려면 데이터 세트의 특성에 따라 개념을 분류해야 합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

  • 오디오 분류 : 오디오 수집, 세분화 및 전사로 구성
  • 이미지 라벨링: 수집, 분류, 세분화, 핵심 데이터 라벨링으로 구성
  • 텍스트 라벨링: 텍스트 추출 및 분류 포함
  • 비디오 라벨링: 비디오 수집, 분류 및 세분화와 같은 요소를 포함합니다.
  • 3D 라벨링: 객체 추적 및 세분화 기능

앞서 언급한 분리와는 별도로 특히 더 넓은 관점에서 데이터 레이블링은 설명, 평가, 정보 및 조합을 포함하여 XNUMX가지 유형으로 나뉩니다. 개별 데이터 세트에 대해 이미 논의한 분류, 추출, 객체 추적.

데이터 라벨링의 4가지 주요 단계

데이터 레이블 지정은 세부 프로세스이며 AI 모델을 범주적으로 훈련하기 위한 다음 단계를 포함합니다.

  1. 사내, 오픈 소스, 공급업체와 같은 전략을 통해 데이터 세트 수집
  2. Computer Vision, Deep learning 및 NLP 관련 기능에 따라 데이터 세트에 레이블 지정
  3. 배포의 일부로 인텔리전스를 결정하기 위해 생성된 모델 테스트 및 평가
  4. 수용 가능한 모델 품질을 만족시키고 최종적으로는 포괄적인 사용을 위해 출시
올바른 도구를 선택할 때 고려해야 할 요소

다음 요소를 염두에 두고 신뢰할 수 있는 데이터 레이블 지정 플랫폼과 동의어인 올바른 데이터 레이블 지정 도구 세트를 선택해야 합니다.

  1. 정의된 사용 사례를 통해 모델에 원하는 인텔리전스 유형 
  2. 도구를 사용하여 정밀도를 높일 수 있도록 데이터 주석자의 품질과 경험
  3. 당신이 염두에 두고 있는 품질 기준 
  4. 규정 준수 관련 요구 사항
  5. 상용, 오픈 소스 및 프리웨어 도구
  6. 여유가 있는 예산

언급된 요소 외에도 다음 고려 사항을 기록해 두는 것이 좋습니다.

  1. 도구의 라벨링 정확도
  2. 품질 보증은 도구에 의해 보장됩니다.
  3. 통합 기능
  4. 누출에 대한 보안 및 예방 접종
  5. 클라우드 기반 설정 여부
  6. 품질관리 경영감각 
  7. 도구의 Fail-Safes, Stop-Gaps 및 확장 가능한 능력
  8. 도구를 제공하는 회사
데이터 라벨링을 사용하는 산업

데이터 라벨링 도구 및 리소스가 가장 잘 제공되는 업종은 다음과 같습니다.

  1. 의료 AI: 초점 영역에는 의료 영상 개선, 대기 시간 최소화, 백로그 최소화를 위한 컴퓨터 비전으로 진단 모델 교육이 포함됩니다.
  2. 금융 : 초점 영역에는 텍스트 라벨링을 통한 신용 위험, 대출 자격 및 기타 중요한 요소 평가가 포함됩니다.
  3. 자율 주행 차량 또는 운송: 초점 영역에는 개인, 신호, 봉쇄 등을 감지하기 위한 엄청난 양의 훈련 데이터로 모델을 쌓기 위한 NLP 및 Computer Vision 구현이 포함됩니다.
  4. 소매 : 초점 영역에는 가격별 결정, 향상된 전자 상거래, 구매자 페르소나 모니터링, 구매 습관 이해 및 사용자 경험 확대가 포함됩니다.
  5. 기술: 초점 영역에는 제품 제조, 빈 피킹, 중대한 제조 오류 사전 감지 등이 포함됩니다.
  6. 지리 공간: 초점 영역에는 선택된 라벨링 기술에 의한 GPS 및 원격 감지가 포함됩니다.
  7. 농업: 초점 영역에는 GPS 센서, 드론 및 컴퓨터 비전을 사용하여 정밀 농업의 개념을 발전시키고 토양 및 작물 조건을 최적화하고 수확량을 결정하는 등의 작업이 포함됩니다.
빌드 대 구입

데이터 라벨링을 순조롭게 진행하는 데 어떤 전략이 더 나은지 여전히 혼란스럽습니다. 즉, 자체 관리 설정을 구축하거나 타사 서비스 제공업체에서 구매합니다. 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 되는 각각의 장단점은 다음과 같습니다.

'빌드' 접근법

짓다사다

조회수 :

  • 설정에 대한 더 나은 제어
  • 시스템이 훈련되는 동안 더 빠른 응답 모니터링

조회수 :

  • 시장 출시 시간 단축
  • 얼리 어답터의 이점을 활용할 수 있습니다.
  • 전위 기술에 대한 액세스
  • 더 나은 데이터 보안 규정 준수

Misses :

  • 느린 배포
  • 막대한 간접비
  • 지연된 발병
  • 더 높은 예산 제약
  • 지속적인 유지 관리 필요
  • 확장성으로 인해 개선 비용이 발생합니다.

Misses :

  • 대부분 일반
  • 독점적인 사용 사례에 맞게 사용자 정의가 필요할 수 있음
  • 향후 지원에 대한 보장 없음

혜택 :

  • 향상된 의존성
  • 유연성 추가
  • 자체 아이디어 보안 보호 장치

혜택 :

  • 팀에 대한 지속적인 액세스
  • 더 빠른 통합
  • 향상된 확장 성
  • 소유 비용 제로
  • 리소스 및 기술에 대한 즉각적인 액세스
  • 사전 정의된 보안 프로토콜

평결

시간 제약 없이 독점적인 AI 시스템을 구축할 계획이라면 처음부터 라벨링 도구를 구축하는 것이 합리적입니다. 다른 모든 경우에는 도구를 구입하는 것이 가장 좋은 방법입니다.

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