놀면 뭐해! 데이터라벨링 제대로 파헤치기-의미와 과정,용어정리

데이터라벨링에 대해 바로 알기

웹을 이용한 플랫폼에 대한 것을 안건 얼마 되지 않습니다. 배우는 과정을 함께 공유하며 조금 더 발전된 상태로 갈 수 있는 게 좋을 것 같아 시작해 본 블로그는 공부와 인생 반성을 하는 계기가 되네요. 이번글은 알에서 깨어 나온 새끼의 마음으로 알게 된 데이터 라벨링 관련글입니다. 차분하게 이론부터 실전투입을 어떻게 하는지 글로써 정리해 볼게요.

 

데이터 라벨링이란? 의미파악하기

데이터 라벨링은 데이터에 콘텍스트 또는 의미를 제공하는 것을 목표로 데이터 세트에 하나 이상의 설명 태그 또는 레이블을 할당하는 프로세스입니다. 라벨링 프로세스는 수동으로, 자동으로 또는 둘을 조합하여 수행할 수 있습니다. 데이터 라벨링은 알고리즘이 레이블링 된 데이터에서 학습하고 보이지 않는 새로운 데이터에 대해 정확한 예측을 할 수 있도록 하기 때문에 많은 기계 학습 및 인공지능 애플리케이션의 필수 구성 요소라 할 수 있습니다. 예를 들어, 자연어 처리에서 데이터 라벨링은 알고리즘이 언어 뒤의 의미를 이해하는 것을 돕기 위해 단어나 문장에 음성, 감정 또는 의도와 같은 레이블을 태그 하는 것을 포함합니다. 수동 데이터 라벨링은 일반적으로 따라야 할 특정한 지침과 기준이 주어진 사람들에 의해 수행됩니다. 경우에 따라 이미지에 특정 개체를 포함하거나 포함하지 않는 것으로 레이블을 지정하는 등 지침이 간단하고 간단합니다. 다른 경우에, 라벨링 작업은 감정 분석을 위한 고객 피드백 라벨링과 같이 더 복잡하고 주관적일 수 있습니다. 반면에 자동 데이터 라벨링은 데이터에 레이블을 지정하기 위해 기존의 데이터, 규칙 및 알고리즘에 의존해야 합니다. 이 방법은 일반적으로 수동 레이블링이 비현실적이거나 실현 가능하지 않은 대규모 데이터 세트에 사용되기도 합니다. 데이터 라벨링은 신중한 계획, 품질 관리 및 지속적인 개선이 필요한 시간 소모적이고 노동 집약적인 프로세스입니다. 그러나 기계 학습 파이프라인에서 중요한 단계이며 모델의 정확성과 효과를 크게 향상할 수 있습니다. 좋은 인공지능을 만들기 위해서는 라벨링 작업 자체가 기본이 되기 때문에 기초적인 작업이지만 기본을 위한 중요한 과정임을 알고 데이터 라벨러로의 도약을 하면 내가 원하는 결과를 얻게 될 것입니다.

 

놀면 뭐 해! 데이터라벨링 과정

놀면 뭐 하겠습니까! 배우면 배울수록 세상에는 많은 일거리들이 풍족하게 있다는 사실이 눈에 들어오니 말입니다. 이번에는 데이터 라벨링 과정을 소개하고자 합니다. 제가 이용한 것은 우선 최소한의 비용으로 최대의 효과를 누리고자 고용노동부 HRD-Net에서 국민내일 배움 카드를 신청한 후 크라우드웍스와 고용노동부의 훈련과정을 듣기 시작한 것입니다. 신청하는 방법은 아래쪽에 링크해 두겠습니다. 데이터 라벨링 기초과정은 회차당 1000명의 수강생을 기반으로 하고 있으며 14일 동안 수강인 가능한 과정으로 관심이 있다면 마감되었더라도 과정을 검색한 아래 단락에서 다음회차확인 후 신청할 수 있으니 참고하시길 바랍니다. 총 12 회자로 구성된 데이터 라벨링 기초과정에서는 데이터 라벨링 기초이론을 시작으로 플랫폼 종사자 산업안전, 근로권익 보호에 대한 이론수업 후 본격적인 실습 훈련이 이어집니다. 이미지 분류 및 판별작업 입문, 음성분류 및 판별, 영상분류 및 판별, 텍스트 수집하는 것과 이미지 분류 및 판별과정을 거친 후 텍스트를 분류하고 판별하는 입문과정을 끝내면 바운딩 입문과정을 지나면 텍스트 분류 중급과정으로 진입하게 되고 얼굴랜드마크 및 바운딩 중급, ocr입문과정을 거쳐 바운딩 중급 2단계로 과정을 마무리하며 기초설문조사로 12회 차 진행이 됩니다. 각 과정별 참여업체의 대표 또는 부대표님들이 자신들이 추구하는 업체의 AI 기술들에 대한 설명을 진행하며 필요한 데이터 라벨링 과정에 대한 설명이 상세히 이루어져 있습니다. 시작하는데 어려움 없이 차분히 밟아가는 과정을 거치면 데이터 라벨러로써의 입지를 다져가는 과정일 것입니다.

 

고용보험 크라우드웍스 데이터라벨링 기초과정

관련 용어정리

처음 입문 시 생소한 용어들이 있어 소개하고자 합니다. 데이터 라벨링은 태어난 아이와 동일한 개념의 학습하지 않은 인공지능을 학습할 수 있도록 라벨을 붙여주는 작업입니다. 라벨링 과정은 데이터를 수집하며 정제하는 과정을 통해 라벨링 한 후 가공하고 검수하는 것을 뜻합니다. 다가오는 2025년에는 하루 생산 데이터가 463EB, 즉 463 EXTRABYTE로 예측된다고 하니 체감할 수 없는 숫자임에는 분명합니다. 이런 작업을 위한 데이터 유형에는 이미지, 영상, 텍스트, 오디오 부분으로 나뉩니다. 이를 수집하고 가공하는 것을 이해하기 위한 용어정리 시작합니다.

• 이미지데이터 : 랜드마크나 손글씨, 얼굴인식이나 질환을 진달 하거나 엑스레이 위험물을 탐지하는 기술에 활용
• 영상데이터 : 이상행동탐지나 동작을 분석하거나 감정인식등에 활용
• 텍스트데이터 : 텍스트 즉 문자로 구성되어 있는 데이터, 언어 모델이라고 불리는데 인터넷 자동완성기능이나 연관 검색어가 이에 해당함
• 오디오데이터: 상황별 맞춤 대화록 작성과 음성을 문서로 변환해 주는 인공 지는 음성인식 서비스는 물로 자동번역, 영상 번역등 다양한 곳에서 활용
• 크라우드소싱 : 대중과 아웃소싱의 합성어로 기업활동의 일부 과정에서 일반대중 즉 크라우드워커를 참여시키는 것
• 크라우드워커 : 일반인이 기업의 업무 용역을 대행하거나 수행하고 일정 대가를 받는 경우를 말하며 집이나 재택근무등의 형태로 업무수행이 가능하다. 자유롭게 할당된 과제물을 수행하는 일자리를 뜻한다.
• 데이터라벨러 : 데이터 수집에서 가공에 이르기까지 인공지능 학습에 필요한 형태의 데이터를 만드는 사람
• 인공지능 학습용 데이터 : 인공지능이 학습을 통해 성능을 향상하는데 활용되는 데이터
• 인공지능 학습용 데이터구축 : 임무를 정의하고 데이터 획득 및 정제를 통해 데이터 라벨링등으로 구축되는 일련의 활동을 의미
• 데이터수집 : 인공지능의 기계학습에 필요한 데이터를 현실세계에서 직접 수집하거나 생성하는 등의 다양한 종류의 데이터를 모으는 과정
• 데이터 정제 : 기계학습에 필요한 형식으로 맞추거나 불필요한 중복을 제거하는 과정으로 개인정보를 비식별화하여 처리하는 등의 과정을 통해 인공지능 학습에 적합한 형태로 바꿔주는 작업
• 데이터라벨링 : 인공지능 알고리즘의 고도화를 위해 AI 스스로 학습할 수 있는 형태로 데이터를 가공하는 작업
• 데이터 검수 : 데이터 라벨링이 올바르게 되었는지를 확인하는 작업
• 라벨(레이블) : 인공지능 학습을 위해 데이터레 부착하는 것을 말하며 해당하는 대상의 명칭뿐 아니라 인식에 필요한 설명이나 정답과 같은 의미를 가짐

다음은 국민내일 배움 카드신청 링크이니 참고하시고 다들 부자 되세요~

링크하시면 국민내일배움카드신청하는 곳으로 연결됩니다~