데이터 라벨링은 수많은 기초 데이터의 의미가 무엇이고 어떤 상황을 설명하는지 등의 라벨이나 주석을 추가하여 머신러닝 및 데이터 분석 작업에 이해하고 사용할 수 있도록 만드는 과정을 말합니다. 데이터 라벨링 과정은 AI를 진화시키는데 상당히 중요한 프로세스입니다.
데이터 라벨링의 주요 목적은 머신러닝 알고리즘 훈련을 위한 라벨이 지정된 데이터 세트를 만들어내기 위한 것입니다. 이러한 라벨은 패턴을 학습하고 라벨이 지정되지 않은 새로운 데이터에 대해 예측하는데 필요한 정답을 알고리즘에 제공합니다.
데이터의 유형은 이미지, 사진, 텍스트, 오디오, 비디오 등 다양한 유형의 데이터에 데이터 라벨링을 적용하게 됩니다. 각 데이터 유형에는 서로 다른 라벨링 기술이 필요할 수 있습니다.
예를 들어 이미지나 사진을 분류할 경우 이미지나 사진에 보이는 객체들 즉 자동차, 신호등, 버스 등을 표시하여 해당 객체가 무엇을 의미하는지 라벨링 하는 것입니다. 영어 오디오를 분류하는 경우는 구간별로 영어 스크립트 등 오디오에서 나오는 말을 작성하여 라벨링 하는 것입니다.
추가적인 사례를 들면 자율주행차를 개발하려면 데이터 라벨링 과정은 필수입니다. 도로 표지판, 신호등, 자동차, 보행자, 주변 물체 등을 인식하는 것은 자율주행차가 안전하게 운행될 수 있도록 하기 때문이죠.
데이터 라벨링 작업은 라벨 지정자 즉 데이터 라벨러로 일하는 자가 직접 데이터를 수동으로 검토하거나 또는 자동화가 허용되는 경우 자동화된 도구나 AI 라벨러를 사용하여 수행할 수 있습니다. 여기서 AI 라벨러란 AI 알고리즘을 말하며 자동 라벨링을 할 수 있습니다.
데이터 라벨링은 라벨들의 정확성과 일관성을 보장해야 하는 것이 중요합니다. 라벨이 지정된 데이터의 품질을 유지하기 위해 품질 관리 조치와 지침이 마련되는 경우가 많습니다. 그래서 데이터 라벨링 검수자가 별도로 존재하는 것입니다.
라벨링 된 데이터는 이미지 인식, 음성 인식, 사진 인식, 자연어 처리, 추천 시스템 등 다양한 머신러닝 작업에 사용되어 AI 진화에 활용됩니다.
결론적으로 정리하면,
데이터 라벨링은 컴퓨터와 AI 시스템이 다양한 유형의 데이터를 이해하고 작업하도록 학습시키는데 필수 과정입니다. 이는 패턴을 인식하고 결정을 내리며 자율주행차부터 언어 번역, 음원 인식 등에 이르기까지 수많은 애플리케이션에서 유용하게 제공되도록 하는 기본적인 프로세스입니다.
사람도 물건을 보고 인식하는데 학습하는 시간이 걸리죠. AI도 데이터 라벨링 과정을 통해 기초 데이터를 학습하게 됩니다. 세상의 수많은 데이터를 AI가 배우기 위해 수작업 단계인 데이터 라벨러들의 수고가 상당히 큰 역할을 하는 것입니다.