디지털 노마드 직업 추천 3 (데이터 라벨링 - 작업 예시 포함)

디지털 노마드가 트렌드로 급부상 하면서 그에 적합한 직업들에 대한 관심도 높아졌는데요. 데이터 라벨링 업무는 특별한 지식이나 경력 없이도 쉽게 접근할 수 있다고 알려져서 많은 분들이 도전하고 계신데요. 오늘 포스팅에서는 과연 데이터 라벨링은 무엇인지, 과제 및 모범사례, 작업 예시 등에 대해 자세히 알아보는 시간을 갖도록 하겠습니다.

 

디지털 라벨링이란?

데이터 라벨링은 이미지, 비디오, 텍스트 또는 오디오와 같은 데이터 포인트에 라벨이나 주석을 지정하여 기계 학습 알고리즘을 교육하는 데 사용할 수 있는 라벨이 지정된 데이터 세트를 만드는 프로세스입니다. 레이블은 기계 학습 모델에 데이터에서 식별된 패턴을 기반으로 학습하고 예측하는 데 필요한 정보를 제공합니다.

데이터 레이블 지정에는 데이터를 검토하고 제공된 지침에 따라 적절한 레이블을 지정하는 인간 주석 작성자가 포함됩니다. 예를 들어, 이미지 인식에서 레이블러는 사람, 자동차, 건물, 나무 등과 같은 이미지 내의 개체를 식별하고 레이블을 지정하도록 요청받을 수 있습니다. 자연어 처리에서 레이블러는 감정 분석, 주제 모델링 또는 명명된 엔터티 인식과 같은 범주로 텍스트를 분류하도록 요청받을 수 있습니다.

데이터 레이블 지정은 수동으로 수행하거나 기계 학습 알고리즘과 같은 자동화 도구를 사용하여 수행할 수 있습니다. 그러나 많은 경우 레이블이 지정된 데이터의 정확성과 일관성을 보장하기 위해 여전히 수동 레이블 지정이 필요합니다.

 

데이터 라벨링이 중요한 이유는?

데이터 라벨링은 AI 시스템 개발에서 중요한 단계입니다. 정확하고 일관된 레이블 지정은 AI 시스템이 직면하게 될 실제 시나리오를 나타내는 고품질 레이블 데이터 세트를 생성하는 데 필수적입니다. 레이블이 지정된 데이터의 품질은 해당 데이터에 대해 훈련된 기계 학습 모델의 성능과 정확성에 직접적인 영향을 미칩니다.

예를 들어, 자율 주행에서 기계 학습 모델은 보행자, 차량 및 도로의 기타 물체를 정확하게 감지하기 위해 레이블이 지정된 이미지 데이터 세트에서 훈련되어야 합니다. 레이블이 지정된 데이터가 정확하지 않으면 모델이 잘못된 결정을 내릴 수 있으며 이는 위험한 결과를 초래할 수 있습니다.

데이터 라벨링은 AI 시스템의 공정성을 보장하고 편견을 줄이는 데에도 중요합니다. 편향은 데이터 레이블 지정 프로세스에 도입될 수 있으며 이러한 편향은 해당 데이터에 대해 훈련된 기계 학습 모델에 의해 증폭되고 지속될 수 있습니다. 따라서 레이블이 지정된 데이터가 편향되지 않고 포괄적인지 확인하려면 다양하고 대표적인 레이블러를 보유하는 것이 중요합니다.

데이터 라벨링의 과제 및 모범 사례

데이터 라벨링은 까다롭고 시간이 많이 걸리는 작업일 수 있습니다. 라벨러가 직면하는 몇 가지 일반적인 문제는 다음과 같습니다.

1. 모호성: 데이터 포인트에는 해석의 여지가 있는 요소가 포함될 수 있으므로 데이터를 정확하게 나타내는 레이블을 할당하기 어렵습니다.
2. 주관성: 레이블 지정자마다 동일한 데이터 요소에 레이블을 지정하는 방법에 대해 서로 다른 의견을 가질 수 있으므로 레이블이 지정된 데이터 세트에서 불일치가 발생할 수 있습니다.
3. 볼륨: 대규모 데이터 세트에 레이블을 지정하는 것은 지루하고 시간이 많이 걸리는 작업으로 상당한 수작업이 필요할 수 있습니다.
4. 비용: 라벨러 팀을 고용하고 관리하는 것은 특히 소규모 조직이나 스타트업의 경우 비용이 많이 들 수 있습니다.

이러한 문제를 극복하고 레이블이 지정된 고품질 데이터 세트를 생성하기 위해 따를 수 있는 몇 가지 모범 사례가 있습니다.

1. 명확한 레이블 지정 지침 개발: 레이블 지정 지침은 명확하고 간결하며 상세해야 하며 각 데이터 요소에 레이블을 지정하고 극단적인 경우를 처리하는 방법에 대한 구체적인 지침을 제공해야 합니다.
2. 교육 및 피드백 제공: 라벨링 작업자는 라벨링 가이드라인에 대해 교육을 받고 일관성과 정확성을 보장하기 위해 성능에 대한 피드백을 받아야 합니다.
3. 다양성과 포용성 보장: 라벨러는 다양한 배경을 가지고 있어야 하며 편견을 줄이고 포용성을 보장하기 위해 의도된 사용자 기반을 대표해야 합니다.
4. 가능한 경우 자동화 사용: 자동화된 도구를 사용하여 이미지 내의 관심 영역 식별과 같은 레이블 지정 작업을 지원하고 레이블 지정 작업자에게 필요한 시간과 노력을 줄일 수 있습니다.
5. 레이블 지정 지침을 정기적으로 검토 및 업데이트: 새로운 시나리오 및 사용 사례가 발생하면 레이블 지정 지침을 검토해야 합니다.

데이터 라벨링 작업 예시

데이터 라벨링 작업의 예로 자율주행에서 객체 감지를 위한 이미지 주석을 들 수 있습니다. 이 작업에서 휴먼 어노테이터는 차량에 장착된 카메라로 캡처한 이미지를 제시하고 이미지 내에서 보행자, 차량, 교통 표지판 및 기타 객체와 같은 객체를 식별하고 레이블을 지정하도록 요청받습니다.

주석자는 LabelImg와 같은 도구를 사용하여 개체 주위에 경계 상자를 그리고 각 상자에 레이블을 할당할 수 있습니다. 레이블 지정 지침은 식별하고 레이블을 지정해야 하는 객체의 범주뿐만 아니라 고려해야 할 특별한 경우 또는 엣지 케이스를 지정할 수 있습니다.

예를 들어, 보행자가 주차된 차량에 의해 부분적으로 가려질 수 있으므로 주석자가 보행자의 보이는 부분 주위에 경계 상자를 그리고 "부분 보행자"로 레이블을 지정해야 합니다. 마찬가지로, 교통 표지판은 잎사귀에 의해 부분적으로 가려질 수 있으므로 주석 작성자는 "부분적으로 보이는 정지 표지판"으로 레이블을 지정해야 합니다.

그런 다음 주석이 달린 이미지는 자율 주행에서 물체 감지를 위한 기계 학습 모델을 훈련하는 데 사용됩니다. 레이블이 지정된 데이터의 정확성과 일관성은 기계 학습 모델의 성능에 매우 중요합니다. 안전하고신뢰할 수 있는 자율 주행을 보장하기 위해 실제 시나리오에서 물체를 정확하게 식별하고 추적할 수 있어야 하기 때문입니다.