학습 데이터의 품질과 양이 AI 알고리즘의 성공을 직접적으로 결정합니다. 실제로 전체 AI 프로젝트의 80%가 데이터 어노테이션을 포함한 학습 데이터를 다루는 데 사용되기도 하죠. 이처럼 AI 구축에서 가장 중요한 단계인 데이터 어노테이션에 대해 알아보겠습니다.
데이터 어노테이션 정의
데이터 어노테이션은 머신러닝의 학습과 관련하여 중요한 데이터 샘플을 감지하고 태그를 지정하는 프로세스입니다. 머신러닝 학습은 AI 모델을 풍부하게 하기 위해 데이터 입력과 출력 모두에 어노테이션 될 때 발생합니다. 또한 AI 모델 구축은 어노테이션되지 않은 엄청난 양의 데이터로 시작되는데요, 해당 데이터를 어노테이션 하는 것은 AI 구축을 위한 데이터 준비 및 사전 처리의 필수 단계입니다.
데이터 어노테이션 워크플로우에는 데이터 라벨링, 태그 지정, 데이터 분류, 데이터 조정 및 처리가 포함됩니다. 원하는 결과를 생성하기 위해 인식할 패턴을 AI 모델에 가르치려면 라벨링 되지 않은 데이터를 필요한 학습 데이터로 변환하는 포괄적인 프로세스가 필요합니다.
예를 들어, 얼굴 인식 모델을 위한 학습 데이터는 눈, 코, 입과 같은 특징을 가진 얼굴 이미지에 태그를 지정해야 할 수 있습니다. 또는 AI 모델이 감성 분석을 수행해야 하는 경우(예: 누군가의 어조가 비꼬는 어조인지 아닌지 감지해야 하는 경우) 음성 데이터 파일에 다양한 억양으로 라벨을 지정해야 합니다.
데이터 어노테이션 하는 법
AI 모델이 올바른 예측을 하도록 가르치려면 데이터 어노테이션의 정확도가 매우 중요합니다. 그렇기에 이 프로세스에는 품질과 정확성을 보장하기 위해서는 아래와 같은 여러 단계가 필요합니다.
1. 접근 방식 선택
데이터 어노테이션은 시간과 리소스가 가장 많이 투자되는 단계이기 때문에 조직에 적합한 방식을 선택하는 것이 중요합니다.
- 인하우스: 기존 직원과 리소스를 통한 데이터 어노테이션. 이 방법은 결과를 효율적으로 제어할 수 있지만 어노테이션 작업자를 새로 고용하고 교육해야 하는 경우 시간과 비용이 많이 들 수 있습니다.
- 아웃소싱: 프리랜서를 통한 데이터 어노테이션. 이 경우 프리랜서에 대한 기술 평가는 가능하지만 워크플로우 구성에 대한 통제력은 떨어지는 단점이 있습니다.
- 크라우드소싱: 신뢰할 수 있는 데이터 파트너사를 활용한 데이터 어노테이션. 내부 리소스가 없고 대규모 배포를 계획하는 회사에 적합한 방법입니다. 데이터 파트너사는 모델 구축 프로세스 전반에 걸쳐 전문 지식을 제공하고 방대한 양의 데이터를 신속하게 처리할 수 있는 많은 어노테이션 작업자를 보유하고 있습니다.
- 기계 어노테이션: 데이터 어노테이션은 기계로도 수행될 수 있습니다. 특히 학습 데이터를 대규모로 준비해야 하는 경우, 머신러닝 지원 어노테이션을 고려할 수 있습니다. 또한 데이터 분류가 필요한 비즈니스 프로세스를 자동화하는 데에도 사용할 수 있습니다.
이때, 위 방법 중 해결하려는 문제의 복잡성과 직원의 기술 수준 및 예산에 따라 결정하는 것을 추천합니다.
2. 데이터 QA
데이터 품질 보증(QA)은 데이터 어노테이션 프로세스에서 아주 중요한 구성 요소입니다. 인하우스 방식으로 데이터를 준비 및 관리하는 경우 꼭 필요합니다. 만약 데이터 파트너사와 협력한다면 파트너사에 마련된 QA 프로세스를 이용할 수 있습니다.
데이터 어노테이션은 정확한 정보를 제공하고 고유하며 독립적이어야 합니다. 또한 어노테이션의 정확도는 실측 정보 수준을 반영해야 합니다. 예를 들어, 자율주행차의 AI 모델이 성공적으로 작동하려면 모든 보행자, 표지판 및 기타 차량이 이미지 내에서 정확하게 라벨링 되어야 합니다.
3. 훈련 및 테스트
데이터 어노테이션과 데이터 QA 단계를 통과했다면 해당 데이터를 사용하여 AI 모델을 훈련할 때입니다. 라벨링 되지 않은 새로운 데이터셋에서의 테스트를 통해 예측이 정확한지 확인합니다.
AI 모델의 요구 사항에 따라 정확도에 대한 기대치는 달라집니다. 예를 들어, AI 모델이 방사선 감염을 식별하기 위한 이미지를 처리하는 경우 온라인 쇼핑몰에서 제품을 식별하는 데 사용되는 모델보다 훨씬 더 높은 정확도가 필요하죠. 이는 생사가 달린 문제일 수 있기 때문입니다. 이때, 신뢰도 임계값을 설정하는 것이 중요합니다.
4. 휴먼 인 더 루프 활용
데이터를 테스트할 때는 사람이 실측 모니터링을 제공하는 프로세스가 수반되어야 합니다. 휴먼 인 더 루프(Human in the Loop)를 활용하면 모델이 올바른 예측을 하고 있는지 확인하고, 학습 데이터의 격차를 식별하고, 모델에 피드백을 제공하고, 신뢰도가 낮거나 잘못된 예측이 이루어질 때 필요에 따라 다시 훈련할 수 있습니다.
5. 유연한 프로세스 구축
확장할 수 있는 유연한 데이터 어노테이션 프로세스를 구축하고 요구 사항과 사용 사례가 발전함에 따라 이 프로세스를 반복할 수 있도록 합니다.
데이터 어노테이션 인사이트
- 성공적인 데이터 어노테이션은 사용 사례, 대상 페르소나 및 성공 메트릭에 대한 명확한 정의로부터 시작합니다. 이를 통해 학습 데이터 요구 사항을 식별하고 다양한 시나리오에서 적용 범위를 보장하며 데이터셋의 부족으로 인한 잠재적 편향을 완화할 수 있습니다. 또한 다양한 어노테이션 작업자 풀을 통합하면 프로세스에 도입된 편향을 피할 수 있습니다.
- 데이터 드리프트(Data drift)는 생각보다 흔히 나타납니다. 예를 들어, AI 모델이 보는 데이터가 매일 바뀌고 한 달 전에 학습한 모델이 예상대로 작동하지 않을 수 있습니다. 따라서 새로운 정보로 모델을 지속해서 훈련하려면 확장 가능하고 자동화된 학습 데이터 파이프라인을 구축하는 것이 중요합니다.
- 보안 및 개인 정보 보호는 아주 중요합니다. AI 모델을 훈련하는 데 필요하지 않은 민감한 데이터는 최대한 제거해주세요. 만약 민감한 데이터가 포함된 어노테이션 작업해야 한다면, 안전한 엔터프라이즈급 데이터 어노테이션 플랫폼을 사용하고 정확하게 훈련된 안전한 작업자 인력을 활용하는 것을 추천합니다.
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