데이터 라벨링 툴이란? 정의, 고려 사항, 추천

데이터 라벨링 툴이란?

스팸 필터링부터 챗봇까지, AI는 일상의 한 부분이 되어가고 있습니다. 대부분의 기업은 내외부 프로세스에 AI와 머신러닝을 활용하는 방법을 고려하고 있습니다. 하지만 특정 사용 사례와 데이터에 맞게 바로 사용할 수 있는 알고리즘을 찾는 것은 많은 노력을 필요로 합니다. AI 알고리즘이나 머신러닝 모델을 사용하려면 먼저 사용 사례에 맞게 학습하는 것이 중요하죠. 이때, 모델 학습에는 고품질 데이터가 필요하며, 이 데이터는 적은 수의 데이터 단위가 아닌 라벨링이 지정된 고품질 데이터여야 합니다. 이러한 과정에서 필요한 것은 바로 데이터 라벨링 툴입니다. 데이터 라벨링 툴은 AI 모델을 학습하는 데 사용할 수 있도록 대량의 데이터에 빠르고 효율적으로 라벨링 하는 데 사용되는 도구를 말합니다. 기업이 AI 구축에 시간이나 비용을 낭비하지 않도록 하려면 회사 프로젝트에 적합한 데이터 라벨링 툴을 찾는 것이 매우 중요합니다.

데이터 라벨링의 중요성

데이터 라벨링은 머신러닝과 AI를 사용하여 학습하고 작업하는 데 중요한 단계입니다. 정확하게 라벨링 된 데이터와 고품질 학습 데이터가 없으면 AI 프로그램이 제대로 작동할 수 없기 때문이죠. 기업에서 AI를 성공적으로 구현하려면 올바르게 라벨링 된 우수한 학습 데이터가 필요합니다.

데이터 라벨링이란?

데이터 라벨링은 AI 알고리즘을 훈련하는 데 필요한 데이터를 수집하고 각 데이터에 올바르게 라벨링 하는 프로세스입니다. 적절한 데이터 수집과 라벨링 작업이 생략된 데이터는 쓸모가 없으며 학습 데이터로 사용할 수 없습니다.

학습 데이터란?

학습 데이터는 라벨링이 지정되어 AI 모델이나 머신러닝 알고리즘에 데이터를 올바르게 해석하는 방법을 가르치는 데 사용할 준비가 된 데이터입니다. 적절하게 라벨링이 지정된 데이터는 AI 모델이나 프로젝트의 성공에 매우 중요합니다. 또한 저품질의 학습 데이터를 사용하면 알고리즘에서도 부정적 결과를 얻게 됩니다.

데이터 라벨링 소프트웨어란?

데이터 라벨링 소프트웨어는 원시 데이터를 찾고 머신러닝 모델을 교육하는 데 사용할 데이터에 라벨링을 지정하는 데 사용할 수 있는 도구입니다. 데이터 라벨링 소프트웨어에서 사용되는 원시 데이터에는 텍스트, 음성 및 동영상 등이 포함됩니다. 이때 적절하게 라벨링 된 고품질 데이터를 사용하는 것이 그 무엇보다 중요합니다. 좋은 데이터 라벨링 소프트웨어는 사람이 라벨링 한 데이터보다 더 효율적이고 정확할 수 있습니다.

데이터 라벨링 툴 선택 방법

데이터 라벨링 툴은 AI 또는 머신러닝 알고리즘을 학습할 준비가 될 데이터를 수집하고 라벨링 하는 데 사용할 수 있는 도구입니다. 현재, 학습 데이터를 수집하고 라벨링 할 수 있는 다양한 제품과 솔루션이 시장에 나와 있으나 가장 중요한 것은 회사에 적합한 데이터 라벨링 툴을 찾는 것입니다. 라벨링 툴을 선택할 때, 사용자 친화적이고 회사에서 데이터를 수집하고 라벨링 하는 프로세스를 쉽게 만들어 AI 및 머신러닝 목표를 계속해서 발전시킬 수 있는 툴을 찾아보세요.

1.품질 보증(QA)

데이터 라벨링 툴을 선택할 때 데이터 라벨링 정확성이 보장되는 기업의 제품을 선택하세요. 품질 보증 정책에 무엇이 포함되어 있는지, 그리고 데이터 라벨링의 정확성을 보장하기 위해 어떤 조치를 취하는지 확인해 보세요. 데이터 라벨링의 품질 보증을 선택할 때 고려해야 할 또 다른 측면은 기계와 인간의 조합입니다. 일부 데이터 라벨링은 사람의 개입 없이 수행될 수 있지만 프로세스 전반에 걸쳐 사람의 QA 작업이 필요할 수 있습니다. 라벨링 툴이 QA 프로세스의 일부로 데이터 라벨링 작업자를 제공하지 않는 다른 다른 라벨링 툴을 추천합니다.

2. 접근 가능한 관리 시스템

데이터 라벨링을 위한 도구나 소프트웨어를 선택할 때 프로젝트 관리 시스템은 아주 중요한 요소입니다. 프로젝트 진행 상황, 작업자 생산성, 품질 보증 확인, 데이터 라벨링 워크플로우를 모니터링하고 관리할 수 있는지 확인해 보세요. 프로젝트 관리 시스템이 현재 워크플로우에 원활하게 통합될 수 있는 데이터 라벨링 툴이 맞는지 검증이 필요합니다.

3. 확장 능력

소규모 AI 또는 머신러닝 프로젝트로 시작하여 해당 라벨링 툴이 회사에 도움이 되는지 직접 시험해 보는 것도 좋은 방법이지만, 성공 여부가 판단되면 데이터 라벨링 및 수집을 확장이 필요해집니다. 따라서 학습 데이터를 위한 데이터 라벨링 툴은 기업과 함께 확장하고 성장 가능한 제품으로 선택하세요.

4. 보안 및 개인 정보 보호

대량의 데이터를 처리할 때 가장 신경 써야 하는 것 중 하나는 데이터 보안과 개인 정보 보호입니다. 해당 데이터가 중요한 정보이든 아니든 관계없이 데이터 개인정보 보호와 보안을 최우선으로 하는 데이터 라벨링 툴을 선택하세요.

5. 빠른 고객 서비스

새로운 데이터 라벨링 툴을 사용하기 시작하면 학습 곡선이 나타납니다. 그리고 그 과정에서 몇 가지 문제가 발생할 수밖에 없습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 지원 팀이나 고객 서비스 센터에 연락하여 빠르게 도움을 받는 것이 중요합니다. 따라서 데이터 라벨링 툴을 선택하기 전에 해당 고객 서비스 및 지원 정책을 미리 확인하여 원활한 데이터 라벨링이 가능하도록 하세요.

6. 작업 속도

사용하고자 하는 데이터 라벨링 툴이 기업의 타임라인에 맞춰 작업 가능한지 여부를 확인하세요. 일정과 타임라인에 맞춰 적절하게 라벨링 된 고품질 데이터는 AI 프로젝트에서 중요한 역할을 합니다.

7. 사용 사례

데이터 라벨링 툴을 선택할 때, 라벨링이 필요한 데이터 유형과 해당 데이터를 어떻게 사용할 것인지 먼저 확인하세요. 데이터 라벨링 툴은 텍스트, 이미지, 동영상 등 특정 유형의 데이터 작업을 전문으로 하는 경우가 많습니다. 특정 분야의 데이터 라벨링이 필요한 경우, 해당 라벨링 툴이 기업의 데이터 요구 사항을 처리할 수 있는지 알아보는 것이 중요합니다.

학습 데이터 셋 구축

직접 학습 데이터셋을 구축하고자 하시나요? 데이터 수집 및 라벨링이 표면적으로는 간단해 보일 수 있지만, 작은 실수로도 데이터 전체가 잘못되어 시간을 낭비하고, 사용할 수 없는 데이터가 생성될 수 있습니다. 또한 자체 데이터 수집 및 라벨링 툴을 구축하면 기능 확장과 수정이 어려울 수 있습니다.

하지만 데이터 라벨링 툴을 구입하면 원하는 AI 프로젝트를 즉시 시작할 수 있습니다. 라벨링 툴이 구축되고 데이터가 수집될 때까지 기다릴 필요가 없기 때문이죠. 데이터 라벨링 툴의 장점이 더 궁금하시다면 이곳에서 알아보세요.

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