데이터 라벨링 플랫폼이란? 정의, 선택 시 고려 사항

최근 몇 년 동안 AI는 눈에 띄는 새로운 아이디어보다는 다양한 기업들이 비즈니스에 AI 기술과 머신러닝 모델을 도입하는 단계로 전환됐습니다. AI 프로젝트를 처음 시작하는 기업들이 직면하는 문제는 데이터 수집 및 준비, 테스트하는 데 필요한 모든 작업을 정확히 알지 못한다는 것입니다. 처음 수집한 데이터는 원시적이고 가공되지 않은 상태입니다. 이러한 데이터는 큰 잠재력을 가지고 있지만 사용하기 전에 적절하게 가공되고 라벨링이 돼야 합니다. 이때, 데이터 라벨링 플랫폼은 각 사용 사례에 맞는 고품질 데이터를 얻기 위해 필요한 도구입니다. 특정한 요구사항에 맞는 적절한 데이터 라벨링 플랫폼을 선택하는 것이 AI 알고리즘과 머신러닝 모델을 성공적으로 구현하고 시작하는 열쇠가 될 것입니다.

데이터 어노테이션이란?

데이터를 사용할 수 있게 가공하려면 라벨이 달려야 합니다. 데이터 어노테이션(Data annotation)은 데이터에 라벨링을 부여하는 프로세스입니다. 데이터에 라벨링을 부여하기 위해서는 직접 라벨링 하거나 데이터 라벨링 파트너사를 고용하거나 머신러닝 자동화를 이용할 수 있습니다. 이때 주의해야 할 점은 머신러닝 자동화를 사용하더라도 데이터 어노테이션은 인간에 의해 감독되어야 한다는 점입니다. 데이터에 라벨을 달려면 데이터가 처리되고 태그가 붙어 해당 데이터 포인트가 나타내는 내용과 일치하도록 라벨이 지정되어야 합니다. 이때, 데이터는 텍스트, 이미지 및 동영상과 같은 여러 형식으로 제공되며 라벨링을 통해 머신러닝 모델에서 읽을 수 있도록 가공됩니다. 정확하게 라벨링이 지정된 데이터는 머신러닝 모델의 성공에 있어 가장 중요한 구성 요소 중 하나입니다. 낮은 품질의 데이터나 부정확하게 라벨링이 된 데이터가 있다면 머신러닝 모델은 정확한 결과를 반환할 수 없기 때문에 데이터 품질은 어노테이션 과정에서 매우 중요합니다.

정의

데이터 라벨링 플랫폼(Data Labeling Platform)은 원시 데이터에 어노테이션을 달거나 라벨링을 부여하기 위해 무료 또는 구매하여 사용하거나 외부 파트너사를 고용하는 툴입니다. 시장에는 다양한 종류의 데이터 라벨링 플랫폼이 있으며, 회사에 적합한 플랫폼은 특정한 요구사항에 따라 달라질 수 있으며 대부분의 플랫폼은 특정 데이터 유형과 사용 사례에 특화되어 있습니다. 따라서 프로젝트에 알맞은 플랫폼을 선택하는 것이 중요합니다. 또한 라벨링 플랫폼의 가격대는 무료부터 고품질 데이터를 위한 고가 제품까지 다양한 선택지가 있습니다. 유료 라벨링 툴 및 외부 파트너 플랫폼은 고품질의 데이터를 생성하는 데 도움이 되어 AI 프로젝트나 머신러닝 모델의 ROI을 증가시킬 수 있습니다.

플랫폼 선택 전에 고려해야 할 사항

회사에 적합한 사용 사례와 요구 사항을 가장 잘 충족하는 데이터 라벨링 플랫폼을 찾기 위해서 고려해야 할 여러 가지 요소를 소개합니다.

1. 데이터 품질

데이터 품질은 데이터에 얼마나 정확하게 라벨링이 지정되었는지에 따라 달라집니다. 높은 정확도는 데이터 작동을 향상하며 머신러닝 모델의 높은 ROI를 가져옵니다. 낮은 품질의 데이터를 투입하면 낮은 품질의 결과물이 나옵니다. 일반적으로 높은 가격의 라벨링 플랫폼일수록 높은 품질의 데이터를 생성하는 경향이 있습니다. 품질과 비용 중 어느 것이 더 중요한지 고려하는 것이 중요합니다.

2. 데이터세트 관리

데이터에 어노테이션 달기 전에 먼저 데이터를 데이터세트로 컴파일하는 작업이 필요합니다. 따라서 데이터 라벨링 플랫폼을 선택할 때는 해당 플랫폼이 데이터 세트를 어떻게 관리하는지 살펴봐야 합니다. 이는 작업 흐름의 중요한 부분이며, 라벨링을 달려고 하는 대량의 데이터를 지원하고 필요한 파일 형식에서 작동할 수 있는지 확인해야 합니다. 또한 라벨링이 지정된 데이터가 데이터 출력 요구 사항과 일치하는지 확인해야 합니다.

3. 라벨링 효율성

원하는 기간 내에 정확하게 어노테이션 된 데이터를 반환할 수 있는 라벨링 플랫폼을 찾아야 합니다. 프로젝트의 스케일이 큰 경우, 더 크고 전 세계적인 작업자를 활용할 수 있는 플랫폼을 활용하여 데이터를 빠르게 작업하는 것을 추천합니다.

4. 사용 사례와 데이터 유형

각 머신러닝 또는 AI 프로젝트에는 특정한 사용 사례와 데이터 유형(텍스트, 이미지, 음성, 동영상 등)이 있습니다. 따라서 라벨링 플랫폼을 선택할 때는 원하는 유형의 데이터에 최적화된 플랫폼인지 확인해야 합니다.

5. 상호 연결성

여러 디지털 도구나 소프트웨어와 마찬가지로 선택한 플랫폼이 회사에서 이미 사용 중인 다양한 툴에 동기화될 수 있는지 확인해야 합니다.

6. 전문 기능

각 데이터 라벨링 플랫폼은 각기 다른 독특한 기능을 제공합니다. 따라서 각 플랫폼이 제공하는 다양한 기능이 원하는 프로젝트에 적합한지 검토해야 합니다. 간단해 보이는 기능이나 판매 포인트가 작업에 중요한 차이를 만들 수 있습니다.

7. 자동화 기능

최근 몇 년 동안 일부 데이터 라벨링 플랫폼은 데이터 어노테이션의 자동화 기능을 제공하기 시작했습니다. 자동화된 라벨링 프로세스를 확인하고 오류를 확인하는 데는 여전히 인간의 개입이 필요하지만, 라벨링 자동화는 데이터 라벨링 프로세스에서 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.

8. 지원 가능성

데이터 라벨링 플랫폼의 내에서 어떻게 소통할 것인지에 대해 생각해야 합니다. 커뮤니케이션은 프로젝트의 성공과 진행 속도에 있어 매우 중요합니다. 프로젝트의 상태를 실시간으로 확인하고 문제 발생 시 이를 해결할 수 있는 팀 리더에게 빠르게 접근할 수 있어야 합니다. 또한 고객 지원 시스템에 대한 정보를 확인하여 문제 대응 방식이 회사에 적합한지 확인하는 것을 추천합니다.

9. 비용

라벨링 플랫폼은 다양한 가격대의 옵션을 갖고 있습니다. 일반적으로 고품질 데이터를 얻기 위해서는 그만큼의 비용을 지불해야 할 수 있습니다. 또한 낮은 가격대의 플랫폼은 데이터 품질이 다소 낮을 수 있으니 프로젝트의 규모와 목표에 따라 알맞은 비용을 고려해 보세요.

10. 보안

데이터 라벨링 플랫폼에 투자하기 전에 아래와 같은 안전 관행과 프로토콜을 검토해야 합니다.

• 라벨링 작업자가 할당된 데이터에만 액세스 할 수 있도록 제한

• 데이터 다운로드 방지

• 파일 시스템 및 클라우드 보안

특정 데이터 사용 사례는 규제 준수 요구 사항에 포함될 수 있습니다. 데이터가 해당되는 경우 GDPR, HIPAA, SOC 1, SOC 2, PCI DSS 또는 SSAE 16 규정을 준수할 수 있는 회사를 찾아야 합니다.

플랫폼 교체 방법

데이터 라벨링 플랫폼 교체는 번거로운 작업으로 회사 내 여러 사람에게 광범위한 영향을 미칠 수 있습니다. 그러나 현재 사용 중인 툴이 맞지 않는다면 바로 지금이 변경할 수 있는 가장 빠른 시기일 수 있습니다. 새로운 툴로 전환하려면 현재 툴에서 마음에 들지 않는 부분에 대한 부분을 리스팅 하여 해당 문제를 해결할 제품을 찾아야 합니다. 새로운 데이터 라벨링 툴을 현재 설정과 비교할 때는 다음을 평가해야 합니다:

• 데이터 업로드 방식
• 플랫폼 사용 방법 교육 지원
• 데이터 저장 방식
• 데이터 보안
• 라벨링 작업자 생산성의 품질 보증

시장에는 다양한 데이터 라벨링 플랫폼이 출시되어 있으니 주기적으로 업데이트되는 옵션을 검토하는 것이 중요합니다.

에펜의 데이터 라벨링 플랫폼

새로운 데이터 라벨링 플랫폼을 찾고 계신가요? 저희 에펜은 데이터 어노테이션 소프트웨어, SAAS 제품 및 관리 서비스를 통해 클라이언트의 요구에 딱 맞는 솔루션을 제공합니다. 또한 오토 데이터 라벨링 서비스는 작업 속도를 높일 뿐만 아니라 정확성과 효율성을 보장하기 위해 인간 작업자가 프로세스에 투입됩니다. 에펜의 100만 라벨링 작업자는 170개 다른 국가에서 작업하고 있으며 235개 이상의 언어에 대한 전문 지식을 보유하고 있습니다. 저희는 전 세계 최고이자 최대 규모의 데이터 라벨링 플랫폼을 지원합니다.

스마트 라벨링

스마트 라벨링 툴(Smart Labeling Tool)은 머신러닝을 사용하여 데이터에 자동으로 라벨을 달아 생산성과 품질 및 전달 속도를 향상합니다. 머신러닝 어시스턴트는 기계 예측과 라벨링 작업자를 결합하여 품질을 저하시키지 않고 데이터를 더 빨리 얻을 수 있도록 합니다.

사전 라벨링

사전 라벨링 툴은 머신러닝 자동화를 사용하여 데이터 라벨링의 “최상의 추측” 가설을 제공합니다. 그런 다음 인간 작업자는 처음부터 시작하는 대신 전처리된 어노테이션을 검토합니다. 이렇게 하면 각 작업에 소요되는 시간이 크게 줄어듭니다.

고속 라벨링

고속 라벨링은 작업자의 인지 부담을 줄이고 속도와 편의성을 높이며 툴 사용을 더 효율적으로 만듭니다.

스마트 유효성 검사기

스마트 라벨링 도구는 머신러닝과 인간 작업자가 최상의 제품을 얻기 위해 함께 작업하는 방식을 택합니다. 스마트 유효성 검사기는 인간 판단을 최종화 하기 전에 머신러닝을 사용하여 확인합니다. 이렇게 하면 피어 리뷰가 필요 없어지며 여전히 최고 품질의 제품을 얻을 수 있습니다.

다양한 사용 사례

에펜은 다양한 사용 사례에 대해 여러 고객과 협력하고 있습니다. 가장 인기 있는 머신러닝 기반 어노테이션 플랫폼은 다음과 같습니다:

• 동영상 객체 추적
• 이미지 데이터 라벨링
• 텍스트 어노테이션
• 텍스트 발화 수집
• 음성 어노테이션

데이터 보안

에펜은 개인 식별 정보 (PII), 보호된 건강 정보 (PHI) 및 기타 정교한 규정 요구사항을 포함한 최상의 데이터 보안 수준을 보장합니다.

데이터 라벨링은 AI 프로젝트에서 가장 중요한 단계 중 하나입니다. 단순히 데이터를 수집하는 것은 충분하지 않으며 고품질 데이터를 얻기 위해서는 가장 알맞은 데이터 라벨링 플랫폼을 선택해야 합니다.

라벨링 플랫폼 선택이 아직 고민되신다면 지금 바로 에펜의 데이터 전문가와 상담해 보세요! 여러분의 프로젝트에 딱 맞는 맞춤형 플랫폼을 추천해 드립니다.