데이터 라벨링이란?
정의
데이터 라벨링은 AI 애플리케이션을 위한 데이터 분류와 데이터 어노테이션을 의미합니다. 사람처럼 행동하는 인공지능이나 머신러닝 모델을 구축하기 위해서는 많은 양의 학습 데이터가 필요합니다. 특히, 머신러닝 모델이 스스로 결정을 내리고 조치를 취하게 하기 위해서는 특정 정보를 이해하도록 학습되어야 하죠. 이때, 학습 데이터는 사용 용도에 맞게 적절하게 분류되고 라벨링 되는 것이 중요합니다. 이에 따라 기업은 작업자가 직접 라벨링 한 고품질 데이터를 통해 인공지능 구현을 구축하고 개선할 수 있습니다. 그 결과 제품 추천이나 연관 검색 결과, 컴퓨터 비전, 음성 인식, 챗봇과 같은 고객 경험 개선 솔루션이 만들어집니다.
유형
텍스트 라벨링
2020년 인공지능 및 머신러닝 현황 보고서에 따르면 기업의 70%가 텍스트 데이터 라벨링에 의존하고 있습니다. 텍스트 데이터 라벨링은 가장 일반적으로 사용되는 데이터 유형으로 감정, 의도 및 쿼리와 같은 광범위한 라벨링이 포함됩니다.
감성 분석
감성 분석은 태도, 감정 및 의견을 평가하는 것을 의미하며 올바른 학습 데이터를 확보하는 것이 중요합니다. 학습 데이터를 얻기 위해 사람 작업자는 모욕적이거나 민감한 키워드, 또는 신조어(비속어)에 태그를 직접 라벨링 함으로써 SNS나 전자상거래와 같은 웹 플랫폼의 감성을 평가하고 콘텐츠를 조정하는 역할을 맡습니다.
의도 데이터 라벨링
인간-머신 인터페이스의 대화가 증가하면서, 자연어와 사용자 의도를 모두 이해할 수 있는 머신의 능력이 강조되고 있습니다. 의도 데이터 라벨링은 의도를 요청이나 명령, 예약, 추천, 확인 등의 주요 범주로 구분합니다.
시맨틱 라벨링
시맨틱 라벨링은 제품 목록을 개선하고 고객이 원하는 제품을 찾을 수 있도록 합니다. 이를 통해 고객은 더 쉽게 구매자로 전환됩니다. 시맨틱 라벨링 서비스는 제품 이름이나 검색 쿼리 내의 다양한 구성 요소에 태그를 지정함으로써 알고리즘을 학습시킵니다. 이는 개별 부분을 인식하고 전반적인 검색 관련성을 향상하는 데 도움이 됩니다.
개체명 인식(NER)
개체명 인식(NER)은 많은 양의 수동 라벨링 된 학습 데이터를 필요로 합니다. 에펜의 개체명 인식 기능은 광범위한 케이스에 활용됩니다. 전자상거래에서 다양한 주요 설명자를 식별하고 태그를 지정하거나 SNS에서 사람, 장소, 회사, 기관, 제목과 같은 개체에 태그를 지정할 수 있도록 하여 더 나은 타겟팅 광고 콘텐츠를 지원할 수 있습니다.
개체명 인식(NER) 사용 사례: 마이크로소프트 Bing
마이크로소프트의 Bing 검색 엔진의 개체명 인식 사용 사례를 소개해 드리겠습니다. 마이크로소프트는 저희 에펜에게 대규모 데이터셋을 활용한 검색 결과 품질 개선을 요청했었습니다. 중요한 점은 검색 결과가 서비스를 제공하는 글로벌 시장과 문화적인 관련성이 있어야 했죠. 이에 따라 저희는 프로젝트 및 프로그램 관리 제공과 고품질 데이터셋을 통해 마이크로소프트에 새로운 시장에서 빠르게 성장할 수 있는 솔루션을 제공했습니다. (개체명 인식 사용 사례 더 알아보기)
음성 라벨링
음성 데이터 라벨링은 음성 데이터의 전사 및 타임스탬프를 의미합니다. 이때, 음성 데이터는 언어, 방언 및 화자에 대한 인구 통계학적 식별과 특정 발음 및 억양의 전사를 포함합니다. 음성 라벨링은 각각의 케이스마다 달라지며 구체적인 접근 방식이 필요한 사례들도 있습니다. 예를 들어, 보안이나 비상 핫라인 기술 애플리케이션의 경우, 공격적인 음성 표시자나 유리 깨지는 소리와 같은 비음성 소리에 태그를 지정해야 하죠.
음성 라벨링 사용 사례: Dialpad
Dialpad의 음성 데이터 라벨링 케이스를 소개해 드리겠습니다. Dialpad는 전화 음성 데이터를 수집하는 비즈니스 커뮤니케이션 기업입니다. 자체 음성 인식 모델을 활용하여 모든 대화를 기록할 뿐만 아니라 자연어 처리 알고리즘을 사용하여 모든 대화를 이해합니다. Dialpad는 모든 통화를 성공시키기 위해 일대일 대화를 분석하고 이에 따른 각 담당자와 회사 전체의 성과를 파악합니다. Dialpad는 에펜과 만나기 전 6개월 동안 타사와 함께 일했지만, 데이터의 정확도 부족으로 어려움을 겪었습니다. 하지만 appen과 협업을 시작한 이후, 에펜의 자체 데이터 라벨링 플랫폼을 통해 단 몇 주 안에 필요한 전사와 NLP 학습 데이터를 생성 완료할 수 있었습니다. (음성 데이터 라벨링 케이스 더 알아보기)
이미지 라벨링
이미지 데이터 라벨링은 이미지 해석을 위한 머신러닝 솔루션과 다양한 응용 분야(컴퓨터 비전, 로봇 비전, 안면 인식)에 있어서 필수적입니다. 이러한 솔루션을 학습시키기 위해서는 식별자, 캡션 또는 키워드 형식으로 메타데이터를 이미지에 할당해야 합니다.
자율주행 차량에 사용되는 컴퓨터 비전 시스템에서부터, 농산물을 선별하고 분류하는 머신, 건강 상태를 자동으로 식별하는 의료 애플리케이션에 이르기까지 대량의 라벨링 이미지를 필요한 많은 케이스들이 있습니다. 이때 이미지 라벨링은 이러한 시스템을 효과적으로 학습하여 정밀도와 정확도를 높입니다.
이미지 라벨링을 통한 학습 데이터 생성 방법
이미지 라벨링은 사용자가 상호 작용하는 많은 인공지능 제품의 기반이 되며 컴퓨터 비전(CV)에서 가장 필수적인 프로세스 중 하나입니다. 이미지 라벨링에서 작업자는 태그 또는 메타데이터를 사용하여 AI 모델이 인식하도록 학습하려는 데이터의 특성을 식별합니다. 이러한 태그가 지정된 이미지는 라벨링 되지 않은 새로운 데이터가 제시될 때 이러한 특성을 식별하도록 컴퓨터를 훈련시키는 데 사용됩니다. 이미지 라벨링은 컴퓨터가 이해할 수 있는 방식으로 이미지에 대한 여러 가지 예시를 제공합니다. 따라서 오늘날 이미지 데이터 가용성이 증가함에 따라 이미지 라벨링에 의존하는 프로젝트의 수가 기하급수적으로 증가하게 됐죠. 이 ML 영역 내에서 작업하기 위해서는 포괄적이고 효율적인 이미지 라벨링 프로세스를 생성하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다.
이미지 라벨링 활용 산업
1. 농업
농부들은 드론과 위성 이미지를 통해 AI를 활용하여 작물 수확량 추정, 토양 평가 등 다양한 방식으로 업무 효율을 높이고 있습니다. John Deere는 픽셀 수준에서 잡초와 농작물을 구분하기 위해 카메라 이미지에 라벨링을 추가합니다. 그런 다음 이 데이터를 사용하여 전체 밭이 아닌 잡초가 자라는 지역에만 살충제를 살포하여 매년 살충제 사용에 드는 막대한 비용을 절약합니다.
2. 의료
의사들은 AI 기반 솔루션으로 진단을 보완하고 있습니다. 예를 들어 AI는 방사선 이미지를 검사하여 특정 암이 존재할 가능성을 식별할 수 있습니다. 머신이 스스로 암을 구별하는 법을 배울 수 있을 때까지 암과 비암성 반점으로 라벨링 된 수천 개의 스캔을 사용하여 모델을 교육하는 방법이 있죠. AI는 중요한 의료 결정에 있어 정확도를 높이기 위해 사용될 수 있습니다.
3. 제조업
이미지 라벨링은 제조업에서 재고에 대한 정보를 빠르게 파악할 수 있도록 도울 수 있습니다. 제품이 품절되고 추가 주문이 필요한 시기를 결정하기 위해 이미지 데이터를 평가하도록 컴퓨터를 교육할 수 있습니다. 특정 제조업체는 이미 이미지 라벨링을 통해 공장 내의 인프라를 모니터링하기도 합니다. 먼저 장비의 이미지 데이터에 라벨링하고 컴퓨터가 특정 결함이나 오류를 인식하도록 훈련하여 빠른 문제 해결과 더 나은 유지 관리를 추진하는 데 사용됩니다.
4. 금융
금융업계의 Caixabank는 안면 인식 기술을 사용하여 ATM에서 돈을 인출하는 고객의 신원을 확인합니다. 이것은 눈과 입과 같은 얼굴 특징을 매핑하는 포즈 포인트로 알려진 이미지 라벨링을 통해 수행됩니다. 안면 인식은 신원을 확인하는 더 빠르고 정확한 방법을 제공하여 사기 가능성을 줄입니다. 이미지 라벨링은 환급 영수증이나 모바일 장치를 통해 입금할 수표에 어노테이션을 추가하는 데에도 사용됩니다.
5. 리테일
청바지를 검색하는 사람에게 올바른 결과를 제공하려면 어떻게 해야 할까요? 사용자가 원하는 결과를 노출하기 위해서는 이미지 라벨링이 필요합니다. 또한 오프라인 소매업체도 로봇을 통해 업무 효율을 향상시킬 수 있습니다. 이 로봇은 선반 이미지를 수집하여 제품이 부족하거나 품절되었는지 판단하여 재주문의 필요성을 판단합니다.
이미지 라벨링 종류
1. Classification
Classification은 이미지 라벨링을 위한 가장 쉽고 빠른 방법으로 이미지에 하나의 태그만 적용합니다. 예를 들어 식료품점 선반의 일련의 이미지를 살펴보고 분류하고 어떤 것이 탄산음료가 있는지 없는지 식별할 수 있습니다. 이 방법은 위의 예와 같은 추상적인 정보를 캡처 하거나 자동차가 사진에서 시간을 캡쳐 하거나 하는 이미지 필터링에 적합합니다. Classification는 하나의 높은 수준의 라벨링을 제공하는 가장 빠른 이미지 라벨링이지만 이미지 내의 개체가 있는 위치를 나타내지 않는다는 단점이 있습니다. [Shotzr 사용 사례]
2. Object Detection
객체 감지를 사용하면 이미지에서 라벨링 해야 하는 특정 개체가 라벨링 작업자에게 제공됩니다. 따라서 이미지가 탄산음료가 포함된 것으로 분류되면 이미지 내에서 탄산음료가 있는 위치를 보여주거나 특히 주황색 탄산음료가 있는 위치를 찾고 있는 경우 한 단계 더 나아갑니다.
- 2D Bounding Boxes: 작업자는 직사각형과 정사각형을 적용하여 대상 객체의 위치를 정의합니다. 이것은 이미지 라벨링 분야에서 가장 널리 사용되는 기술 중 하나입니다.
- Cuboids와 3D Bounding Boxes: 작업자는 큐브를 대상 객체에 적용하여 객체의 위치와 깊이를 정의합니다.
- Polygonal Segmentation: 대상 개체가 비대칭이고 상자에 쉽게 맞지 않는 경우 라벨링 작업자는 복잡한 다각형을 사용하여 위치를 정의합니다.
- Lines과 Splines: 작업자는 이미지의 주요 경계선과 곡선을 식별하여 영역을 구분합니다. 예를 들어 자율 주행 자동차 이미지 라벨링을 위해 고속도로의 다양한 차선에 레이블을 지정할 수 있습니다.
객체 감지는 상자나 선의 사용에서 겹침을 허용하기 때문에 가장 정확한 방법은 아닙니다. 하지만 아직까지 가장 일반적으로 사용되며 상대적으로 빠른 데이터 라벨링이 가능합니다.
3. 시맨틱 분할
시맨틱 분할은 이미지의 모든 구성 요소가 하나의 클래스에만 속하도록 하여 객체 감지의 중첩 문제를 해결합니다. 일반적으로 픽셀 수준에서 수행되는 이 방법에서는 작업자가 각 픽셀의 범주(예: 보행자, 자동차 또는 표지판)를 할당해야 합니다. 이는 AI 모델이 특정 물체가 가려져 있어도 인식하고 분류하는 방법을 가르치는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 이미지의 일부를 가로막는 쇼핑 카트가 있는 경우 시맨틱 분할을 사용하여 주황색 탄산음료가 픽셀 수준까지 어떻게 보이는지 식별하여 모델이 여전히 주황색임을 인식할 수 있도록 할 수 있습니다.
위에서 설명한 세 가지 이미지 라벨링 종류 이외에는 얼굴 인식에 특별히 사용되는 랜드마크 라벨링도 있습니다. 랜드마크 라벨링은 작업자가 포즈 포인트 어노테이션을 사용하여 눈, 코, 입과 같은 특성을 표시하는 방식입니다.
이미지 라벨링하는 방법
이미지 데이터 라벨링을 위한 AI 모델 구축은 쉽지 않습니다. AI가 제대로 작동하려면 대량의 고품질 데이터와 해당 다양한 작업자, 실행을 위한 포괄적인 데이터 파이프라인이 필요하기 때문이죠. 하지만 많은 기업의 경우 시간과 비용 및 노력이 실현 가능하지 않을 수 있습니다. 이미지 라벨링을 수행할 내부 리소스가 없는 경우 데이터 공급업체에 도움을 요청하는 것도 하나의 방법입니다. 이러한 공급업체는 이미지 데이터, 어노테이션, 라벨링 툴 및 전문 지식을 제공합니다. 특히 이미지 라벨링은 이미지 자체에 문제가 발생하는 경우가 많습니다. 이미지의 조명이 약하거나 대상 물체가 가려지거나 이미지의 일부가 사람의 눈으로도 인식되지 않을 수 있기 때문이죠. 작업자는 이미지 라벨링 시작하기 전에 이러한 문제 해결 방안을 결정해야 합니다. 또한 작업자는 라벨링 이름 지정 및 클래스 구분에 주의해야 합니다. 이러한 요소가 궁극적으로 시스템을 혼동할 수 있기 때문이죠. 예를 들어 너무 유사한 클래스는 불필요한 혼란을 야기합니다. 따라서 정확한 이미지 라벨링은 AI 모델의 필수 구성 요소인 고품질 학습 데이터를 생성합니다.
이미지 라벨링 사용 사례: Adobe Stock
어도비의 대표적인 제품 중 하나인 Adobe Stock은 고품질 스톡 이미지 컬렉션입니다. 이 라이브러리는 2억 개가 넘는 엄청난 양의 에셋(영상 약 1,500만 개, 벡터 약 3,500만 개, 편집 에셋 약 1,200만 개, 이미지 약 1억 4,000만 개, 일러스트레이션, 템플릿, 3D 에셋 포함)을 갖고 있으며 각각의 에셋은 모두 검색 가능해야만 합니다. 에펜은 Adobe의 이미지 데이터 라벨링 프로젝트를 위해 보다 정확한 학습 데이터를 제공했습니다. 이 학습 데이터는 Adobe의 수억 개가 넘는 이미지 라이브러리와 매일 업로드되는 수십만의 새로운 이미지의 미묘한 특성을 구분할 수 있는 모델을 만드는 데 큰 도움이 됐습니다. 그뿐만 아니라 결과적으로 Adobe는 다양한 고객에게 가장 가치 있는 이미지를 제공할 수 있는 구조를 만들게 됐죠. 에펜과의 협력으로 이제 Adobe 고객은 유사한 이미지를 찾기 위해 페이지를 스크롤 하지 않고도 가장 유용한 이미지를 빠르게 찾아 강력한 마케팅 자료를 만들 수 있게 되었습니다. (이미지 라벨링 케이스 더 알아보기)
동영상 라벨링
사람이 직접 라벨링 한 데이터는 성공적인 머신러닝의 필수 요소입니다. 작업자는 컴퓨터와 달리 주관성을 갖고 의도를 이해하고 모호함에 대처할 수 있습니다. 예를 들어, 검색 엔진 결과의 관련성 여부를 결정할 때는 합의를 위해 다수의 의견이 필요합니다. 컴퓨터 비전 또는 패턴 인식 솔루션을 학습할 때 이미지에서 교통 표지판이나 나무가 포함된 픽셀의 윤곽을 그리는 것과 같이 특정 데이터를 식별하고 주석을 추가하려면 역시나 작업자가 필요합니다. 이 구조화된 데이터를 활용하여 머신은 테스트 및 생산에서 관계를 인식하는 방법을 학습하게 됩니다.
동영상 라벨링 종류
1. 단일 이미지 방식
오토 라벨링 툴 도입 이전의 동영상 라벨링은 그리 효율적이지 않았습니다. 이전에는 단일 이미지 방법을 사용하여 동영상에서 모든 프레임을 추출한 다음 표준 이미지 라벨링 기술을 사용하여 이미지로 어노테이션을 달았습니다. 30fps 동영상은 분당 1,800 프레임을 포함합니다. 따라서 이 프로세스는 많은 이미지 데이터에 라벨링 추가하는 것만큼 시간과 비용이 많이 듭니다. 또한 하나의 개체가 한 프레임에서는 한 가지로 분류되고 다음 프레임에서는 다른 것으로 분류될 수 있으므로 오류가 발생할 가능성이 있습니다.
2. 연속 프레임 방식
오토 라벨링 툴을 활용한 연속 프레임 방법을 통해 동영상 라벨링 프로세스가 간소화되고 있습니다. 컴퓨터는 캡처된 정보의 연속성과 흐름을 유지하면서 개체와 해당 위치를 프레임별로 자동으로 추적합니다. 컴퓨터는 광학 흐름과 같은 연속 프레임 기술을 사용하여 이전 프레임과 다음 프레임의 픽셀을 분석하고 현재 프레임의 픽셀 움직임을 예측합니다. 높은 수준의 컨텍스트를 사용하여 컴퓨터는 동영상 시작 부분에 있고 몇 프레임 동안 사라졌다가 나중에 다시 나타나는 개체를 정확하게 식별할 수 있습니다. 단일 이미지 방법을 사용하는 경우, 동일한 개체가 나중에 다시 나타날 때 다른 개체로 잘못 식별할 수 있죠. 또한 캡처된 동영상(예: 감시에 사용되는 영상)이 저해상도일 때 문제가 발생할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 엔지니어는 개체 식별하고 프레임 전체에서 컨텍스트를 더 잘 활용하기 위해 광학 흐름과 같은 보간 도구를 개선하기 위해 노력하고 있습니다.
동영상 라벨링 주의사항
동영상 데이터 라벨링에서 가장 중요한 것은 바로 라벨링 툴입니다. 동영상 라벨링의 비용을 절감하기 위해서는 자동화 시스템이 매우 중요합니다. 많은 데이터 라벨링 회사에서 특정 사용 사례를 다루는 동영상 라벨링 자동화 도구를 제공합니다. 하지만 라벨링 툴을 선택할 때, 각각의 옵션을 주의 깊게 검토하고 요구 사항에 가장 적합한 툴을 선택하는 것이 중요합니다. 또 다른 주요 요소는 분류자(classifier)입니다. 동영상 데이터 전체에서 일관성이 있는지 확인해 보세요. 연속적으로 라벨링 하면 불필요한 오류가 발생하지 않습니다. 원하는 정확도로 모델을 교육하기에 충분한 학습 데이터가 있는지 확인해 보세요. AI 모델이 처리할 수 있는 라벨링 된 동영상 데이터가 많을수록 라벨링 되지 않은 데이터에 대한 예측이 더 정확해집니다.
동영상 라벨링 사용 사례: HERE Technologies
80년대 중반부터 현재까지 3차원 지도를 만들어 온 HERE는 수백 개의 기업에 데이터와 인사이트를 제공합니다. HERE는 표지판 감지 모델을 구동하는 실측 데이터를 만들기 위해 수만 킬로미터의 주행 도로에 라벨을 추가하고자 했지만, 영상을 이미지로 분석하는 것은 불가능했습니다. 이를 해결하기 위해 HERE은 에펜을 찾았습니다. 저희는 머신러닝 지원 영상 객체 추적 솔루션을 통해 해결책을 제시했습니다. 그 결과, 사람의 지능과 머신러닝을 결합한 에펜의 객체 추적 솔루션은 HERE의 영상 데이터 라벨링 속도를 크게 향상했습니다. (영상 데이터 라벨링 케이스 더 알아보기)
이미지 라벨링 vs 동영상 라벨링
1. 데이터
동영상은 이미지보다 더 복잡한 데이터 구조를 갖고 있습니다. 그러나 데이터 단위당 정보 측면에서 동영상은 더 큰 인사이트를 제공하죠. 동영상 데이터를 통해 물체의 위치를 식별할 수 있고 물체가 움직이는지 여부와 방향도 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 사람이 앉거나 일어서는 과정에 있는지 이미지에서는 명확히 알 수 없습니다. 하지만 동영상에서는 알 수 있죠. 동영상 데이터는 이전 프레임의 정보를 활용하여 부분적으로 가려진 개체를 식별할 수도 있습니다. 따라서 동영상 데이터는 이미지보다 데이터 단위당 더 많은 정보를 생성할 수 있습니다.
2. 작업 방식
동영상 라벨링은 이미지 라벨링보다 더 어렵습니다. 라벨링 작업자는 프레임 간에 다양한 상태의 개체를 동기화하고 추적해야 하기 때문이죠. 이 작업을 보다 효율적으로 만들기 위해 많은 팀이 프로세스의 자동화된 구성 요소를 가지고 있습니다. 오늘날 컴퓨터는 사람의 개입 없이도 프레임 전체에서 개체를 추적할 수 있으며 동영상의 전체 세그먼트에 최소한의 인력으로 데이터 라벨링이 가능해졌습니다. 이에 따라 동영상 라벨링이 이미지 라벨링보다 빠르게 작업되는 사례가 늘어나고 있습니다.
3. 정확성
동영상 라벨링에 자동화 도구를 사용하면 프레임 간에 더 큰 연속성을 제공하여 오류 가능성이 줄어듭니다. 여러 이미지에 라벨링 할 때 동일한 개체에 동일한 레이블을 사용하는 것이 중요하지만 일관성 오류가 발생할 수 있습니다. 하지만 동영상 라벨링 시, 컴퓨터는 프레임 전체에서 하나의 개체를 자동으로 추적하고 컨텍스트를 사용하여 동영상 전체에서 해당 개체를 기억할 수 있습니다. 이것은 이미지 라벨링 보다 더 일관성 있고 높은 정확성을 제공합니다. 이에 따라 최근에는 이미지보다 동영상 데이터에 의존하는 회사가 증가하고 있습니다. 동영상 데이터는 사람의 노동력이 덜 필요하므로 라벨링 하는 데 걸리는 시간이 줄어들고 결과가 더 정확하며 단위당 더 많은 데이터를 제공합니다.
데이터 라벨링 툴 선택 방법
AI 모델 솔루션 개발 vs 공급업체
- 인공지능 모델 학습에 사용되는 데이터를 어떻게 얻을 것인가?
- 수집한 데이터에 어떻게 정확하게 라벨링하고 어떤 도구를 사용할 것인가?
- 회사 내에서 데이터 라벨링 도구를 구축할 것인가? 혹은 공급업체로부터 솔루션을 구매할 것인가?
위 질문에 대한 답변에는 각각의 장단점이 있으며 각 조직에는 조직에 가장 적합한 결정을 내릴 고유한 요구 사항과 리소스가 있습니다. 솔루션을 새로 구축하는 것이 좋을지 혹은 구매가 나을지 고민이 되신다면 아래 3가지 포인트를 확인해 보세요!
1. 비즈니스 AI 모델
어떤 이유로 인공지능 모델 구축을 필요로 하시나요? 비즈니스 문제와 사용 사례에 따라 필요한 데이터 라벨링 솔루션은 달라질 수 있습니다. 아래 질문을 따라가보세요.
- 선택한 비즈니스 문제를 해결하기 위해 어떤 유형의 데이터(및 해당 데이터의 양)가 필요합니까?
필요한 데이터양이 적거나 데이터 유형이 한정적이라면 라벨링 솔루션 개발을 추천합니다. 하지만 방대한 데이터가 필요하거나 여러 가지 유형의 데이터 라벨링이 필요하다면 솔루션 구매를 추천합니다.
- 이미 가지고 있는 데이터는 무엇이며 추가로 확보해야 할 데이터는 무엇인가요?
필요한 데이터의 대부분을 이미 가지고 계시다면 자체 솔루션 개발도 좋습니다. 하지만 아직 데이터가 없거나 소량의 데이터만 가지고 있다면 솔루션 구매를 추천합니다.
- 일회성 라벨링 솔루션을 구축하고 있습니까, 아니면 솔루션에 대한 향후 사용 사례가 있을 것으로 예상합니까?
일회성 솔루션이라면 자체 개발이 더 나을 수 있습니다. 하지만 향후 지속적인 수정이 필요한 솔루션을 계획하고 있다면 솔루션 구매를 추천합니다.
- 솔루션이 속한 산업이나 비즈니스에서 많이 사용되는 모델인가요?
만약 보편화된 모델이 아니라 조직에 특화된 모델을 구축하고 계신다면 자체 개발로 맞춤형 솔루션을 만드는 것을 추천합니다. 하지만 일반적인 모델 구축을 원하신다면 이미 경험이 많은 공급업체의 솔루션을 구입하는 것이 경제적일 수 있습니다.
2. 시간과 비용
여러분이 데이터 라벨링을 위해 투자할 수 있는 시간 및 비용을 고려해 보세요.
- 솔루션 구축 및 유지 관리 비용이 얼마나 될 것으로 예상하십니까?
만약 기회비용을 포함한 솔루션 구축 및 유지 관리 비용이 감당 가능한 수준이라면 자체 개발을 추천합니다. 하지만 솔루션 구축에 대한 비용 추산이 어렵고 추가 발생 비용이 부담되신다면 솔루션 구입을 추천합니다.
- 솔루션 구축 및 유지 관리에 재정적으로 얼마만큼 투자할 의향이 있습니까?
데이터 라벨링 솔루션 구축에는 생각보다 큰 비용이 지출될 수 있습니다. 만약 투자 비용에 대한 부담이 크지 않은 상황이라면 자체 솔루션 구축을 추천합니다. 하지만 예산이 부족하거나 지출 최적화가 필요한 상황이라면 솔루션 구입을 추천합니다.
- 프로젝트 타임라인은 어떻게 되나요? 지원 리소스가 충분한가요?
만약 프로젝트 지원을 위한 인력, 시간 및 상당한 예산을 보유하고 있으시다면 솔루션 자체 개발을 추천합니다. 하지만 빠른 작업이 필요하거나 내부 리소스가 충분한지 확신이 가지 않는다면 솔루션 구입을 추천합니다.
3. 전문성
AI 모델 구축은 전문성을 필요로 합니다. 회사 내에 모델 구축에 숙련된 팀이 있으신가요? 추후 모델을 유지 관리하고 필요에 따라 업데이트할 수 있는 사람은요? 아래 질문에 답하면 해답을 찾아보세요.
- 솔루션을 구축하고 유지 관리할 수 있는 충분한 수의 팀원이 있습니까?
학습 데이터를 준비하고 모델을 구축, 배포 및 유지 관리할 수 있는 충분한 팀원이 이미 있다면 솔루션 자체 구축을 추천합니다. 하지만 모델 배포를 위해 새로운 인력 보충 및 교육이 필요하다면 솔루션 구입을 추천합니다.
- 데이터 라벨링 솔루션에 대한 전문 지식을 가진 팀원이 있나요?
AI와 머신러닝, 데이터 사이언스, 데이터 수집 및 대규모 라벨링에 대한 전문 지식을 보유하고 계시다면 자체 솔루션 구축을 추천합니다. 하지만 이러한 영역에 대한 전문가가 없거나 교육이 필요한 상황이라면 공급업체 솔루션 구입을 추천합니다.
- 데이터에 라벨링을 위한 많은 작업자를 확보하고 있나요? 만약 현재 작업자가 없다면 어떻게 작업자를 모집할 예정인가요?
이미 작업자를 보유하고 있거나 작업자 모집 경로를 알고 있다면 솔루션 자체 구축을 추천합니다. 하지만 많은 작업자 모집에 어려움을 겪고 계시다면 솔루션 구입을 추천합니다.
- AI 모델을 구축 전체 프로세스와 다수의 작업자를 관리할 수 있는 프로젝트 관리 전문 지식이 있습니까?
프로젝트 관리 전문 지식과 프로세스를 갖추고 있다면 솔루션 자체 구축을 추천합니다. 하지만 프로젝트 관리 전문 지식이 충분하지 않거나 특히 데이터 라벨링과 관련하여 AI 프로젝트를 관리하는 방법을 잘 모르신다면 솔루션 구입을 추천합니다.
위에서 설명한 중요 질문 외에도 데이터 라벨링 툴을 구입 또는 구축을 선택할 때 고려해야 할 추가 구성 요소들이 있습니다.
- 연속성 및 안정성: 솔루션을 구매하면 해당 전담 팀에 지속적으로 액세스할 수 있는 반면 자체 구축하면 솔루션을 실행하기 위해 내부 리소스에 의존하게 됩니다.
- 유용성 및 통합: 솔루션 구매는 기존 통합과 함께 검증되고 사용자 친화적인 솔루션을 신속하게 활용할 수 있습니다. 솔루션 자체 구축에는 시간과 노력이 필요하지만 유연성이 추가될 수 있습니다.
- 범위 및 확장성: 솔루션 구매는 데이터 요구 사항이 증가하고 사용 사례가 발전함에 따라 빠르게 확장하는 데 도움이 되는 반면 솔루션 구축을 위해서는 확장하기 전에 안정적인 기준을 설정해야 합니다.
- 비용 및 출시 시간: 솔루션 구매를 통해 전문 지식과 크라우드 작업자에 즉시 액세스하여 솔루션 구축을 빠르게 시작할 수 있습니다. 하지만 구축에는 상당한 선행 투자와 채용 및 교육에 소요되는 시간이 필요합니다.
- 보안: 솔루션을 구매하면 타사의 보안 프로토콜과 전문 지식을 활용할 수 있지만 새롭게 솔루션을 구축하려면 자체 프로세스를 만들어야 합니다.
위 내용이 도움이 되셨나요? 하지만 궁극적으로 빌드 또는 구매 결정은 여러분에게 달려 있습니다. 여전히 확신이 서지 않거나 데이터 라벨링 파트너를 활용하기로 결정했다면 저희 에펜이 도와드리겠습니다. 지금 바로 문의주세요.
에펜의 데이터 라벨링 서비스
25년의 데이터 라벨링 경력을 지닌 에펜은 머신러닝과 인력 지원 접근 방식을 결합하여 고객이 필요로 하는 고품질 학습 데이터를 제공합니다. 에펜의 데이터 라벨링 솔루션을 통해 인공지능 및 머신러닝 모델을 대규모로 배포해 보세요. 에펜의 자체 플랫폼과 관리 서비스 팀은 데이터 라벨링을 위해 필요한 모든 것을 제공해 드립니다. 여러분의 인공지능과 머신러닝 프로젝트의 배포와 유지, 관리를 더 정확하게 도와드리겠습니다.
