데이터 레이블 지정은 데이터의 패턴과 추세를 기반으로 결정을 내리는 데 사용되는 기계 학습 모델을 교육하는 데 중요합니다.
이 데이터 라벨링이 무엇인지 그리고 이를 수행하는 다양한 도구에 대해 알아보겠습니다.
목차
데이터 라벨링이란 무엇입니까?
데이터 레이블 지정은 데이터를 식별하고 분류하는 데 도움이 되도록 데이터에 설명 태그 또는 레이블을 할당하는 프로세스입니다. 여기에는 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 및 기타 형태의 비정형 데이터와 같은 다양한 유형의 데이터가 포함됩니다. 레이블이 지정된 데이터는 기계 학습 알고리즘을 훈련하여 패턴을 식별하고 예측하는 데 사용됩니다.
라벨링의 정확성과 품질은 ML 모델의 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 사람이 수동으로 수행하거나 자동화 도구를 사용하여 수행할 수 있습니다. 데이터 라벨링의 주요 목적은 구조화되지 않은 데이터를 기계가 쉽게 이해하고 분석할 수 있는 구조화된 형식으로 변환하는 것입니다.
데이터 라벨링의 좋은 예는 이미지 인식의 맥락일 수 있습니다. 이미지에서 고양이와 개를 인식하도록 기계 학습 모델을 훈련시키고 싶다고 가정해 보겠습니다.
이렇게 하려면 먼저 모델이 레이블이 지정된 예제에서 학습할 수 있도록 일련의 이미지에 “고양이” 또는 “개”로 레이블을 지정해야 합니다. 이러한 레이블을 이미지에 지정하는 프로세스를 데이터 레이블 지정이라고 합니다.
주석 작성자는 각 이미지를 보고 적절한 라벨을 수동으로 할당하여 기계 학습 모델을 교육하는 데 사용할 수 있는 라벨이 지정된 데이터 세트를 생성합니다.
어떻게 작동합니까?
데이터 레이블 지정을 수행하는 데는 다양한 단계가 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
데이터 수집
데이터 레이블 지정 프로세스의 첫 번째 단계는 레이블 지정이 필요한 데이터를 수집하는 것입니다. 여기에는 이미지, 텍스트, 오디오 또는 비디오와 같은 다양한 데이터 유형이 포함될 수 있습니다.
라벨링 지침
데이터가 수집되는 즉시 데이터에 할당될 레이블 또는 태그를 지정하는 레이블 지정 지침이 생성됩니다. 이러한 지침은 레이블이 지정된 데이터가 현재 ML 활동과 관련이 있는지 확인하고 레이블 지정의 일관성을 유지하는 데 도움이 됩니다.
주석
데이터의 실제 레이블 지정은 레이블 지정 지침을 데이터에 적용하도록 교육받은 주석 작성자 또는 레이블 지정자가 수행합니다. 이것은 사람이 수동으로 수행하거나 미리 정의된 규칙 및 알고리즘을 사용하는 자동화된 프로세스를 통해 수행할 수 있습니다.
품질 관리
레이블이 지정된 데이터의 정확성을 개선하기 위해 품질 관리 조치가 시행됩니다. 여기에는 여러 어노테이터가 동일한 데이터에 레이블을 지정하고 레이블 지정 오류를 수정하기 위해 일관성 및 품질 보증 검사를 위해 레이블 지정을 비교하는 IAA 메트릭이 포함됩니다.
기계 학습 모델과 통합
데이터에 레이블이 지정되고 품질 관리 조치가 구현되면 레이블이 지정된 데이터를 기계 학습 모델과 통합하여 정확도를 훈련하고 개선할 수 있습니다.
데이터 라벨링에 대한 다양한 접근 방식
데이터 라벨링은 다양한 방법으로 수행할 수 있으며 각각의 장점과 단점이 있습니다. 몇 가지 일반적인 방법은 다음과 같습니다.
#1. 수동 라벨링
이것은 개인이 수동으로 데이터에 주석을 다는 전통적인 데이터 레이블 지정 기술입니다. 데이터는 표준 절차에 따라 데이터에 레이블 또는 태그를 추가하는 주석 작성자에 의해 검토됩니다.
#2. 반 감독 라벨링
수동 및 자동 라벨링의 조합입니다. 데이터의 작은 부분이 수동으로 분류된 다음 레이블을 사용하여 나머지 데이터에 자동으로 레이블을 지정할 수 있는 기계 학습 모델을 교육합니다. 이 접근 방식은 수동 레이블 지정만큼 정확하지 않을 수 있지만 더 효율적입니다.
#삼. 적극적인 학습
이것은 기계 학습 모델이 가장 불확실한 데이터 요소를 식별하고 사람에게 레이블을 지정하도록 요청하는 데이터 레이블 지정에 대한 반복적인 접근 방식입니다.
#4. 전이 학습
이 방법은 현재 작업에 대한 모델 교육과 관련된 활동 또는 도메인의 기존 레이블 데이터를 사용합니다. 프로젝트에 레이블이 지정된 데이터가 충분하지 않은 경우 이 방법이 도움이 될 수 있습니다.
#5. 크라우드소싱
여기에는 온라인 플랫폼을 통해 많은 사람들에게 라벨링 작업을 아웃소싱하는 것이 포함됩니다. 크라우드소싱은 많은 양의 데이터에 신속하게 레이블을 지정하는 비용 효율적인 방법일 수 있지만 정확성과 일관성을 확인하기 어려울 수 있습니다.
#6. 시뮬레이션 기반 라벨링
이 접근 방식에는 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 특정 작업에 대해 레이블이 지정된 데이터를 생성하는 것이 포함됩니다. 실제 데이터를 얻기 어렵거나 많은 양의 레이블이 지정된 데이터를 빠르게 생성해야 하는 경우 유용할 수 있습니다.
각 방법에는 고유한 강점과 약점이 있습니다. 프로젝트의 특정 요구 사항과 레이블 지정 작업의 목표에 따라 다릅니다.
일반적인 데이터 레이블 지정 유형
- 이미지 라벨링
- 비디오 라벨링
- 오디오 라벨링
- 텍스트 라벨링
- 센서 라벨링
- 3D 라벨링
다양한 유형의 데이터 및 작업에 다양한 유형의 데이터 레이블 지정이 사용됩니다.
예를 들어 이미지 라벨링은 일반적으로 객체 감지에 사용되는 반면 텍스트 라벨링은 자연어 처리 작업에 사용됩니다.
오디오 라벨링은 음성 인식 또는 감정 감지에 사용할 수 있으며 센서 라벨링은 사물 인터넷(IoT) 애플리케이션에 사용할 수 있습니다.
3D 라벨링은 자율 주행 차량 개발 또는 가상 현실 응용과 같은 작업에 활용됩니다.
데이터 레이블 지정과 관련된 모범 사례
#1. 명확한 가이드라인 정의
라벨링 데이터에 대한 명확한 지침을 설정해야 합니다. 이러한 지침에는 레이블 정의, 레이블 적용 방법의 예 및 모호한 경우를 처리하는 방법에 대한 지침이 포함되어야 합니다.
#2. 여러 어노테이터 사용
서로 다른 주석자가 동일한 데이터에 레이블을 지정하면 정확도가 향상될 수 있습니다. IAA(Inter-Annotator Agreement) 메트릭을 사용하여 서로 다른 주석자 간의 일치 수준을 평가할 수 있습니다.
#삼. 표준화된 프로세스 사용
서로 다른 어노테이터 및 레이블 지정 작업 간에 일관성을 보장하기 위해 데이터 레이블 지정에 대해 정의된 프로세스를 따라야 합니다. 프로세스에는 레이블이 지정된 데이터의 품질을 확인하기 위한 검토 프로세스가 포함되어야 합니다.
#4. 품질 관리
정기적인 검토, 교차 확인, 데이터 샘플링과 같은 품질 관리 조치는 레이블이 지정된 데이터의 정확성과 신뢰성을 보장하는 데 필수적입니다.
#5. 다양한 데이터에 레이블 지정
레이블을 지정할 데이터를 선택할 때 모델이 작업할 전체 데이터 범위를 나타내는 다양한 샘플을 선택하는 것이 중요합니다. 여기에는 특성이 다르고 다양한 시나리오를 다루는 다양한 소스의 데이터가 포함될 수 있습니다.
#6. 레이블 모니터링 및 업데이트
기계 학습 모델이 개선됨에 따라 레이블이 지정된 데이터를 업데이트하고 세분화해야 할 수 있습니다. 성능을 주시하고 필요에 따라 레이블을 업데이트하는 것이 중요합니다.
사용 사례
데이터 라벨링은 기계 학습 및 데이터 분석 프로젝트에서 중요한 단계입니다. 다음은 데이터 라벨링의 일반적인 사용 사례입니다.
- 이미지 및 비디오 인식
- 자연어 처리
- 자율주행차
- 사기 탐지
- 감정 분석
- 의료 진단
이는 데이터 레이블 지정에 대한 사용 사례의 몇 가지 예일 뿐입니다. 분류 또는 예측과 관련된 기계 학습 또는 데이터 분석의 모든 응용 프로그램은 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 이점을 얻을 수 있습니다.
인터넷에서 사용할 수 있는 많은 데이터 레이블 지정 도구가 있으며 각각 고유한 기능 세트가 있습니다. 그리고 여기에 데이터 레이블 지정을 위한 최상의 도구 목록이 요약되어 있습니다.
레이블 스튜디오
Label Studio는 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오 데이터에 대한 다양한 주석 인터페이스를 제공하는 Heartex에서 개발한 오픈 소스 데이터 라벨링 도구입니다. 이 도구는 유연성과 사용 편의성으로 유명합니다.
신속하게 설치할 수 있도록 설계되었으며 맞춤형 사용자 인터페이스 또는 사전 구축된 라벨 템플릿을 구축하는 데 사용할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 끌어서 놓기 인터페이스를 사용하여 사용자 정의 주석 작업 및 워크플로우를 쉽게 생성할 수 있습니다.
Label Studio는 웹후크, Python SDK 및 API를 비롯한 다양한 통합 옵션을 제공하여 사용자가 도구를 ML/AI 파이프라인에 원활하게 통합할 수 있도록 합니다.
Community와 Enterprise의 두 가지 버전으로 제공됩니다.
커뮤니티 에디션은 무료로 다운로드할 수 있으며 누구나 사용할 수 있습니다. 기본 기능이 있으며 제한된 수의 사용자 및 프로젝트를 지원합니다. Enterprise 에디션은 더 큰 팀과 더 복잡한 사용 사례를 지원하는 유료 버전입니다.
라벨 상자
Label box는 데이터 관리, 데이터 레이블 지정 및 기계 학습을 위한 강력한 도구 세트를 제공하는 클라우드 기반 데이터 레이블 지정 플랫폼입니다. Labelbox의 주요 이점 중 하나는 데이터 라벨링 프로세스를 가속화하고 라벨링 정확도를 개선하는 데 도움이 되는 AI 지원 라벨링 기능입니다.
데이터 과학 팀이 기계 학습 모델을 위한 고품질 교육 데이터를 빠르고 효율적으로 생성할 수 있도록 설계된 사용자 지정 가능한 데이터 엔진을 제공합니다.
핵심 연구소
Keylabs는 고품질 주석 서비스를 제공하기 위해 고급 기능과 관리 시스템을 제공하는 또 다른 우수한 데이터 라벨링 플랫폼입니다. Keylab은 온프레미스에서 설정 및 지원될 수 있으며 사용자 역할 및 권한은 일반적으로 각 개별 프로젝트 또는 플랫폼 액세스에 할당될 수 있습니다.
효율성이나 정확성을 손상시키지 않고 대규모 데이터 세트를 처리한 실적이 있습니다. z-order, 부모/자식 관계, 개체 타임라인, 고유한 시각적 아이덴티티, 메타데이터 생성과 같은 다양한 주석 기능을 지원합니다.
KeyLabs의 또 다른 주요 기능은 팀 관리 및 협업 지원입니다. 역할 기반 액세스 제어, 실시간 활동 모니터링, 기본 제공 메시징 및 피드백 도구를 제공하여 팀이 보다 효과적으로 협력할 수 있도록 지원합니다.
기존 주석도 플랫폼에 업로드할 수 있습니다. Keylabs는 빠르고 효율적이며 유연한 데이터 라벨링 도구를 찾는 개인과 연구원에게 이상적입니다.
Amazon SageMaker Ground Truth
Amazon SageMaker Ground Truth는 Amazon Web Services(AWS)에서 제공하는 완전관리형 데이터 레이블 지정 서비스로, 조직이 기계 학습 모델을 위한 매우 정확한 교육 데이터 세트를 구축할 수 있도록 지원합니다.
자동 데이터 레이블 지정, 내장 워크플로우, 실시간 인력 관리와 같은 다양한 기능을 제공하여 레이블 지정 프로세스를 더 빠르고 효율적으로 만듭니다.
SageMaker의 주요 기능 중 하나는 특정 레이블 지정 작업에 맞게 조정할 수 있는 사용자 지정 워크플로를 생성하는 기능입니다. 이렇게 하면 많은 양의 데이터에 레이블을 지정하는 데 필요한 시간과 비용을 줄일 수 있습니다.
또한 사용자가 라벨 작업을 쉽게 관리하고 확장할 수 있는 내장된 인력 관리 시스템을 제공합니다. 확장 가능하고 사용자 지정이 가능하도록 설계되어 데이터 과학자 및 기계 학습 엔지니어에게 인기 있는 선택입니다.
결론
이 문서가 데이터 레이블 지정 및 해당 도구에 대해 학습하는 데 도움이 되었기를 바랍니다. 또한 데이터에서 가치 있고 숨겨진 패턴을 찾기 위해 데이터 검색에 대해 배우는 데 관심이 있을 수 있습니다.