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데이터 어노테이션은 머신러닝의 학습과 관련하여 중요한 데이터 샘플을 감지하고 태그를 지정하는 프로세스입니다. 인공지능 개발을 위해서는 데이터를 준비 및 전처리가 필요한데 어노테이션은 그 프로세스 중 하나에 속하며 데이터 어노테이션 워크플로우에는 데이터 라벨링과 태그 지정 그리고 데이터 분류와 데이터 조정 및 처리가 포함됩니다. 원하는 결과를 생성하는 인공지능 모델을 구축하려면 어노테이션 되지 않은 데이터를 필요한 학습 데이터로 변환하는 프로세스가 필요합니다.
오토레이블링은 머신러닝 모델이 자동으로 데이터에 레이블을 부여하는 과정을 뜻합니다.
모델은 입력 데이터에 대해 각 클래스에 속할 확률을 예측하고 가장 높은 확률을 갖는 클래스가 해당 데이터의 자동 레이블로 할당됩니다.
능동 학습은 모델의 정확도를 유지하면서도 라벨링 비용을 절감하기 위한 방법론입니다. 모든 데이터에 대해 라벨링을 진행하는 대신 일부 데이터만 선택해 라벨링함으로써 어떤 데이터를 선택해야 최상의 성능을 낼 수 있는지를 결정하는 과정이 바로 능동학습의 핵심이며 소량의 라벨링된 데이터집합을 이용해 모델을 먼저 학습하고 대량의 라벨이 없는 데이터집합에서 가치가 높은 샘플을 선택합니다.
모델이 예측에 대해 확신이 낮은 분류경계 근처에 위치한 샘플을 우선 선택합니다.
딥러닝 모델의 현 상태에서 주어진 데이터 세트에 대해 판단해 보고 가장 판단하기 어려운 일부 데이터를 연구개발자에게 제시합니다.
자기지도학습은 데이터를 표현하는 방법을 학습하는 것에 중점을 둡니다. 데이터의 특징이나 구조를 학습하며 입력 데이터의 한 부분이 다른 부분의 지도학습 데이터 역할을 하게 되면 이것이 자기지도학습에 해당하고 라벨링 없는 데이터들을 활용해 정의된 문제를 의미하며 입력된 데이터 내에서 타겟으로 쓰일만한 것을 스스로 정해 모델을 학습합니다.
이미지 데이터를 라벨링할 때 가장 흔한 어노테이션 타입이 있습니다.
몇 초 이내로 생성할 수 있는 분류 태그는 가장 쉽고 빠른 어노테이션 방법이며 폴리곤 세그멘테이션은 하나를 완성하는데만 해도 시간이 소요됩니다.
분류되지 않거나 부분적으로 분류된 타겟 데이터세트를 머신 러닝 모델로 모델링하는 것과 결합되는 사용자 라벨링 또는 라벨 검증은 타겟 데이터세트의 라벨링되지 않은 컴포넌트의 효율적인 라벨링을 제공합니다. 모델은 에러들을 포함하는 것으로 알려진 데이터 상에서 훈련되고 모델은 데이터를 모델링 및 분류하도록 시도하며 선택된 데이터 포인트들의 분류는 사용자에 의해 검토되고 정정 또는 확인됩니다.
데이터 라벨링은 심한 병목을 발생시키고 작업을 지체하기로 악명이 높은 과정입니다. 많은 비용을 들여 팀을 꾸린 후 중요한 객체를 이미지마다 어노테이션하게 되는데 이러한 어노테이션 작업은 종종 과도하게 정밀한 작업이 되기도 하고 시간이 많이 소요되기도 합니다. 워크플로우의 자동화는 인공지능 시대의 도래 이후로 머신러닝 실무자에게 큰 골칫거리였던 라벨링이라는 병목 현상을 해결합니다.
라벨링 데이터의 품질은 머신러닝 모델 성능에 직결됩니다.
라벨이 부정확하거나 일관성이 없으면 모델은 잘못된 패턴을 배우고 예측력도 떨어집니다.
라벨링 결과값만 제시하는 것이 아니라 라벨링 결과의 정확도를 함께 예측할 수 있습니다. 오토라벨 인공지능이 라벨링 결과에 대해 얼마나 확신하는지 측정할 수 있는 불확실성 추정 기능을 개발했으며 전체 데이터에 대해 자동으로 라벨링을 수행하고 라벨링 작업의 난이도를 계산해 사람의 검수가 필요한 작업을 판단해 사람에게 검수를 요청합니다.
다수의 사람이 협업해 많은 양의 레이블을 생성할 경우 레이블 매니저를 이용하면 레이블을 효율적으로 생성할 수 있습니다. 작업할당 기능을 통해 초대한 라벨러에게 작업량을 분할해 할당하고 작업물은 지정한 비율에 맞춰 각 라벨러에게 자동으로 할당되어 효율적인 분배가 이루어지며 데이터셋 소유자는 모든 작업에 관여할 수 있고 라벨러는 초대와 작업 할당 그리고 클래스 설정 등 주요 관리 기능은 제한됩니다.
멀티모달 라벨링은 다양한 형태의 데이터로 구성된 멀티모달 데이터에 의미 있는 라벨을 부여하는 과정입니다. 이 작업은 데이터 유형들 간의 연관성을 정확히 이해하고 분석할 수 있도록 돕는 중요한 과정이며 멀티모달 데이터는 여러 데이터가 혼합되어 있어 다루기 까다롭고 복잡하고 고품질 워크플로우 도구를 기반으로 다단계 라벨링 작업 결합과 자동화를 도입했습니다.
인공지능 기반 라벨링은 이제 표준이 되었으며 자동 주석 기능을 통해 작업 속도를 높이고 수작업을 줄일 수 있습니다.
훌륭한 플랫폼에는 라벨의 일관성과 정확성을 유지하기 위한 품질 관리 기능이 포함되어 있습니다.
데이터 라벨링 자동화는 지속적으로 고도화될 것으로 전망됩니다. 거대언어모델과 인간 피드백 기반 강화 학습 그리고 검색 증강 생성과 멀티모달 인공지능은 레이블이 지정된 데이터의 의미를 바꿔놓고 있으며 데이터 수집 및 라벨링 시장은 성장할 것으로 예상됩니다. 인공지능 기반 데이터 라벨링 도구와 사람이 직접 참여하는 워크플로는 수작업을 줄이고 안전하게 자동화할 수 있는 부분에 자동화를 통합해 아이디어 구상부터 제품 생산까지 더 빠르게 진행할 수 있도록 돕습니다.
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