데이터 라벨링 총정리 가이드

인공지능, 금융, 자율 주행 자동차 등 다양한 산업에서 데이터를 효과적으로 활용하기 위해서는 데이터가 정확하게 라벨링 되어야 합니다. 라벨링 된 데이터를 통해 여러 분야에 머신러닝 및 인공지능 기술을 적용하면 비즈니스 프로세스 개선 및 경쟁력을 확보할 수 있습니다.

1. 데이터 라벨링이란?

데이터 라벨링이란, 텍스트, 오디오, 영상 등의 데이터에 라벨을 부여해 인공 지능 모델이 이해하고 활용할 수 있도록 변환하는 과정입니다. 라벨링 된 데이터는 ① 모델 훈련 ② 작업 자동화 ③ 관계 학습 ④ 분류 및 객체 검출 ⑤ 성능 평가 등의 역할을 합니다.

• 모델 훈련: 데이터 라벨링은 모델의 학습 데이터를 생성하는 데 사용되며, 모델은 라벨링 된 데이터를 기반으로 라벨을 예측하는 학습을 진행합니다.
• 작업 자동화: 데이터 라벨링을 통해 모델을 훈련하면 모델이 유사 작업을 자동으로 수행할 수 있어 자동화된 프로세스를 개발할 때 중요한 역할을 합니다.
• 관계 학습: 입력 데이터와 관련된 출력값을 제공하는 라벨링 된 데이터를 통해 모델은 입출력 간의 관계 학습이 가능합니다.
• 분류 및 객체 검출: 분류 및 객체 검출 작업을 위한 핵심 요소인 데이터 라벨링은 이미지 내의 물체 인식을 진행할 때 모델이 물체를 식별할 수 있도록 필요한 기준을 제공합니다. 
• 성능 평가: 데이터 라벨링을 통해 모델의 정밀도, 정확성 등의 성능 평가가 가능하며 이는 모델을 개선하는 데 도움이 됩니다.

2. 데이터 라벨링의 종류

데이터 라벨링의 종류로는 ① 이미지 라벨링 ② 텍스트 라벨링 ③ 음성 라벨링 ④ 비디오 라벨링 ⑤ 센서 데이터 라벨링 등이 있으며, 이 외에도 더 많은 종류의 라벨링이 있습니다.

• 이미지 라벨링: 이미지 내에 물체를 카테고리에 할당하는 이미지 분류나 이미지에서 윤곽을 추출해 각 픽셀을 클래스에 할당하는 세그멘테이션 작업이 이에 해당합니다.
• 텍스트 라벨링: 텍스트로 이루어진 문서를 카테고리에 할당하는 텍스트 분류나 텍스트에서 날짜, 시간, 장소 등과 같은 개체를 인식하고 태그를 지정하는 개체명 인식 작업이 있습니다.
• 음성 라벨링: 오디오 녹음을 텍스트로 변환하는 음성 텍스트 변환 작업이나 음성 데이터에 포함된 화자의 기쁨, 짜증, 우울 등의 감정을 분류하는 감정 분석이 이에 해당합니다.
• 비디오 라벨링: 비디오에서 물체의 동작을 감지하고 분류하는 동작 인식이나 비디오에서 특정 물체의 경로를 기록하는 객체 추적이 있습니다. 
• 센서 데이터 라벨링: 레이더 센서로 수집된 데이터로, 속도 및 크기 등을 식별하는 레이더 데이터 라벨링이나 생체 센서 데이터로 환자의 신체 기능을 모니터링하는 바이오센서 데이터 라벨링이 이에 해당합니다. 

맞춤 데이터 라벨링 1:1 의뢰하기

3. 데이터 라벨링 과정

데이터 라벨링은 ① 데이터 수집 ② 라벨링 작업 환경 설정 ③ 데이터 샘플 선정 ④ 라벨링 가이드 설정 ⑤ 데이터 라벨링의 과정으로 진행됩니다.

• 데이터 수집: 텍스트, 비디오, 음성 등 라벨링 할 데이터를 수집합니다.
• 라벨링 작업 환경 설정: 작업의 유형과 요구 사항에 맞춰 적절한 라벨링 도구를 선택하고, 데이터를 라벨링하고 품질 관리를 담당하는 팀을 구성하는 등의 작업을 진행합니다.
• 데이터 샘플 선정: 대규모 데이터 세트에서는 초기에 데이터 샘플을 선정하여 라벨링을 시작하고, 데이터 샘플링을 통해 데이터 품질을 평가합니다.
• 라벨링 가이드 설정: 라벨링 된 데이터의 일관성 유지 및 모델의 정확성 향상을 위해 어떤 라벨을 사용해야 하는지, 어떤 방식으로 수행해야 하는지 등의 내용이 포함된 라벨링 가이드를 설정합니다.
• 데이터 라벨링: 라벨링 가이드를 바탕으로 라벨링 도구를 사용해 데이터에 적절한 라벨을 할당합니다.

4. 데이터 라벨링 품질 향상 방법

데이터 라벨링 품질을 향상시키는 방법에는 ① 라벨링 교육 ② 품질 관리 프로세스 구축 ③ 품질 평가 지표 사용 ④ 샘플 검토 및 재라벨링 ⑤ 라벨링 가이드 작성 등이 있습니다.

• 라벨링 교육: 라벨링 작업을 진행하는 담당자에게 라벨링 도구 사용법이나 데이터 형식 등의 교육을 진행하면 데이터 라벨링의 품질을 향상시킬 수 있습니다.
• 품질 관리 프로세스 구축: 데이터 라벨링 진행 중에 데이터의 오류 식별과 수정을 할 수 있도록 품질 관리 프로세스를 구축하면 품질 향상에 도움이 됩니다.
• 품질 평가 지표 사용: 라벨링 작업의 일관성, 정확도 등의 품질 측정을 위해 품질 평가 지표를 사용하는 것이 좋습니다.
• 샘플 검토 및 재라벨링: 데이터 샘플을 만들어 검토하여 문제가 있을 경우 재라벨링을 진행하면 품질 개선에 도움이 됩니다.
• 라벨링 가이드 작성: 누구나 보고 이해할 수 있도록 품질 기준이나 라벨링 규칙 등이 포함된 상세한 라벨링 가이드를 작성합니다.

데이터 라벨링 전문가에게 1:1 상담받기

5. 외주 전 체크리스트

데이터 라벨링 외주 전에 ① 라벨링 유형 및 목적 ② 데이터 라벨링 정확성 ③ 데이터 보안 ④ 샘플 테스트 ⑤ 전문 업체 검토 등을 체크하는 것이 좋습니다.

• 라벨링 유형 및 목적: 라벨링이 필요한 데이터 유형과 라벨링을 진행하는 목적을 명확하게 정의해야 합니다.
• 데이터 라벨링 정확성: 데이터 라벨링의 정확성을 높이기 위해서 품질 평가 지표 등을 활용하여 라벨링 작업을 모니터링 합니다. 
• 데이터 보안: 외주 업체에서 데이터 보안 관련 절차를 어떤 식으로 진행하는지 확인하고 계약 시 데이터 보호에 관한 내용을 강조합니다.
• 샘플 테스트: 외주 업체의 경험과 전문성을 확인하기 위해 샘플 데이터를 테스트해 보는 것이 좋습니다.
• 전문 업체 검토: 업체의 포트폴리오를 통해 이력 및 경험 등을 확인하여 프로젝트에 적합한 업체인지 확인해야 합니다.

데이터 라벨링은? 크몽에서!

• 다년간의 데이터 라벨링 경험으로 빠르고 정확한 데이터 라벨링 가능
• 데이터 라벨링뿐만 아니라 데이터 수집 및 가공까지 진행 가능
• 라벨링 전문 인력과 기술을 바탕으로 고객이 원하는 라벨링의 분류, 형태, 범위에 맞춰 작업 진행

데이터 라벨링 요약

데이터 라벨링은 데이터에 대한 정확한 레이블 또는 태그를 부여하는 과정을 의미합니다. 데이터 라벨링 품질 향상은 정확한 도메인 지식을 활용하고, 중복 및 모호한 라벨 처리, 품질 검증 및 피드백 반영 등의 과정으로 진행됩니다. 데이터 라벨링의 품질은 머신 러닝 및 딥 러닝 모델의 성능에 큰 영향을 미치므로 신중한 작업이 필요합니다.