인공지능과 데이터 라벨링

 

데이터 라벨링은 인공지능 학습을 위해 데이터에 라벨을 부여하는 작업을 의미합니다. 따라서 데이터 라벨링의 작업은 이미지, 텍스트, 비디오, 3D 등 다양한 형식의 데이터에 적용될 수 있습니다.

 

 

개념

인공지능(AI) 및 머신러닝 모델을 구축하기 위해 데이터를 분류하고 레이블을 부여하는 작업을 말합니다.

이 작업은 AI 애플리케이션을 학습시키기 위해 필요한 대량의 훈련 데이터를 생성하는 과정 중 하나입니다. 인공지능 모델이 학습할 수 있도록 레이블 또는 태그를 부여하는 작업으로 아래와 같습니다.

 

데이터 라벨링 유형

이미지 라벨링 :

특정 객체 또는 특정을 식별하거나 세분화하는 작업을 수행하며, 해당 영역을 바운딩 박스로 표시하는 작업입니다.

예를 들어, 사진에서 사람이나 자동차와 같은 객체를 인식하여 해당 객체의 위치를 표시하고 레이블을 부여하는 작업입니다

텍스트 라벨링 :

텍스트 문서나 문장에 대해 특정 카테고리, 주제, 감정 등의 레이블을 할당하는 작업입니다.

이를 통해 텍스트 분류, 감성 분석, 개체명 인식 등과 같은 자연어 처리 작업에 활동할 수 있습니다.

비디오 라벨링 :

비디오 데이터 라벨링은 동영상에서 원하는 객체를 추적하거나 움직이는 객체의 경로를 추출하는 작업으로 특정 객체의 움직임 분석, 행동 인식, 자율 주행 차량과 같은 분야에서 활용될 수 있습니다.

3D 라벨링 :

3D 모델, 포인트 클라우드 등의 3차원 데이터에 레이블을 부여하는 작업으로 주로 컴퓨터 비전, 로봇 공학, 가상현실(VR) 등의 분야에서 사용됩니다.

 

 

데이터 라벨링 방법

유형	내용	비고
바운딩 박스	이미지나 영상에서 객체의 위치를 직사각형 박스로 표시	자동차 인식을 위해 자동차가 있는 영역을 박스로 표시하는 작업
폴리곤	객체의 가시 영역 외곽선을 따라 점을 찍어  다각형으로 표시하는 방법	개체 이외의 빈 공간으로 인한 오류에 대응
폴리라인	여러개의 점을 가진 선을 활용하여 특정 영역을 라벨링하는 방법	인도나 차선과 같이 선으로 표현되는 객체를 구분할 때 사용
포인트	특정 지점을 라벨링하는 방법	겍체의 중심점이나, 특정 관심 지점을 표시할 때 사용

 

데이터 라벨링 장. 단점

장점 : 기계학습개선, 예측정확도 향상, 데이터 이해도, 다양한 응용 분야에 활동 

단점 : 비용과 시간 소모, 주관적인 판단, 오류 가능성, 확장성과 일관성, 개인정보 보호와 윤리적 고려, 리벨링의 주관성에  따른 한계.

 

글을 마치며

인공지능과 데이터 라벨링은 서로 긴밀한 관계를 가지고 있으며, 상호 보완적인 역할을 수행합니다. 데이터 라벨링은 정확하고 일관된 라벨을 제공하여 인공지능 모델의 학습을 지원하고, 인공지능 기술은 데이터 라벨링 작업을 자동화하고 효율화하는 방법을 제시합니다. 이와 같이 인공지능이 정확한 판단을 위해서는 데이터 라벨링이 얼마나 중요한 작업인지 다시 한번 알아보는 시간을 가졌습니다.

 

 

딥러닝과 머신러닝의 이해와 활용분야

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