데이터 라벨링이란? 데이터 라벨링 종류 장점과 단점

 

 

 

 

 

 

데이터 라벨링은 컴퓨터나 인공지능이 데이터를 이해하고 활용할 수 있도록 데이터에 태그를 달아주는 과정으로 쉽게 설명하면 우리가 개와 고양이를 구별해야 한다고 했을 때 컴퓨터나 인공지능은 사람처럼 직관적으로 개와 고양이를 구별하지 못하기 때문에 컴퓨터에게 개와 고양이를 구별하게 가르쳐주는 것... 그것이 바로 데이터 라벨링입니다.

 

 

개와 고양이 사진을 보면서 각각 "개" / "고양이"라는 태그를 붙여주고, 이렇게 태그가 달린 데이터를 가지고 컴퓨터나 인공지능이 개와 고양이를 구별할 수 있게 되는 것이죠.

 

데이터 라벨링은 사물을 인식하는 것뿐만 아니라 텍스트 분류, 감정 분석, 음성 인식 등 다양한 분야에 활용되는데 라벨링 된 데이터를 가지고 인공지능이 학습하고, 우리가 원하는 작업을 수행할 수 있도록 도와주게 됩니다.

 

요약하자면, 데이터 라벨링은 컴퓨터나 인공지능에게 데이터를 이해시키기 위해 데이터에 태그를 달아주고, 이를 통해 컴퓨터나 인공지능은 원하는 작업을 수행할 수 있게 되는데... 이런 작업을 수행하는 사람을 데이터 라벨러라고 부릅니다.

 

 

데이터 라벨링 종류

 

1. 사각형 / 바운딩 박스 (Bounding Box)

사각형 또는 바운딩 박스는 객체의 위치를 사각형으로 묶는 방식입니다. 주로 객체 검출(Object Detection) 작업에서 사용되며, 객체의 경계 상자를 그려서 상자의 좌표를 기록하여 객체의 위치와 크기를 알려줍니다.

 

2. 포인트 / 점 (Points)

포인트 또는 점은 객체의 특정 위치를 가리키는 방식입니다. 얼굴 인식 작업에서 눈, 코 입의 위치를 포인트로 지정하여 얼굴 특징을 표시할 수 있습니다.

 

3. 다각형 / 폴리곤 (Polygon)

다각형 또는 폴리곤은 객체의 경계를 정확하게 표시하는 방식입니다. 이미지나 비디오에서 객체의 윤곽을 나타내는 다각형을 그립니다. 주로 객체 분할이나 이미지 세그멘테이션 작업에 사용됩니다.

 

4. 세그멘테이션 마스크 (Segmentation Mask)

세그멘테이션 마스크는 각 픽셀에 대해 해당하는 객체 또는 클래스를 표시하는 방식입니다. 픽셀 수준에서 객체의 영역을 표시하여 객체 분할 작업에 사용되며, 각 픽셀에 할당된 클래스 라벨은 이미지에서 객체를 정확하게 분리해 줍니다.

 

5. 다중 클래스 라벨링 (Multi-Class Labeling)

다중 클래스 라벨링은 객체를 여러 개의 클래스 중 하나로 분류하는 방식입니다. 이미지에서 사과, 바나나, 오렌지를 분류하는 작업으로 각 객체에 해당하는 클래스 라벨을 부여합니다.

 

이외에도 음성 데이터를 텍스트로 변환한다던지 사람이나 동물의 관절을 추정하는 스켈레톤 방식 등 다양한 데이터 라벨링 방식들이 존재하며, 작업의 목적과 요구사항에 따라 적합한 방식을 선택하여 사용합니다. 이를 통해 컴퓨터가 데이터를 이해하고 원하는 작업을 수행할 수 있도록 도와줍니다.

 

 

데이터 라벨링 장점

 

1. 지도 학습을 위한 필수 요소

데이터 라벨링은 지도 학습 (Supervised Learning)에서 필수적인 요소입니다. 지도 학습은 머신러닝 알고리즘이 라벨이 지정된 데이터를 활용하여 패턴을 학습하는 방식인데 데이터 라벨링을 통해 입력 데이터와 해당하는 출력(라벨)을 제공함으로써 모델이 올바른 예측을 수행하도록 도와줍니다.

 

2. 모델 성능 향상

라벨이 지정된 데이터를 사용하며 모델을 훈련시키면 모델의 성능을 향상할 수 있습니다. 라벨이 있는 데이터를 사용하면 모델이 원하는 출력에 가까운 결과를 예측할 수 있게 됩니다.

 

3. 의사 결정 및 판단 지원

데이터 라벨링은 의사 결정과 판단에 도움을 줍니다. 라벨이 지정된 데이터를 사용하면 판단이나 의사 결정을 내리는데 필요한 정보를 정확하게 파악할 수 있습니다.

 

4. 자동화 기술 개발

데이터 라벨링은 자동화 기술 개발의 중요한 기반을 제공합니다. 라벨이 지정된 대규모 데이터셋을 활용하여 머신러닝 모델을 학습하고, 이를 통해 자동화된 시스템이나 알고리즘을 개발할 수 있습니다.

 

5. 응용 분야 다양화

데이터 라벨링은 컴퓨터 비전, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 응용 분야에서 활용됩니다. 라벨이 지정된 데이터를 사용하여 모델을 훈련하면 객체 검출, 음성 명령 인식, 감정 분석 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

 

6. 경험적 지식 전달

데이터 라벨링은 도메인 전문가의 경험적 지식을 전달하는데 유용합니다. 도메인 전문가가 라벨을 지정하면 해당 분야의 특정 지식과 통찰력을 데이터에 반영할 수 있습니다.

 

데이터 라벨링은 정확성과 품질이 중요한 요소이며, 정확하고 일관성 있는 라벨링 작업을 수행해야 합니다. 라벨이 지정된 데이터를 효과적으로 활용하여 다양한 응용 분야에서 모델의 성능을 향상할 수 있습니다.

 

 

데이터 라벨링 단점

 

1. 시간과 비용

데이터 라벨링은 시간과 비용이 많이 드는 작업입니다. 특히 대규모 데이터셋을 처리해야 하는 경우에는 라벨링에 소요되는 시간과 비용이 증가할 수 있기 때문에 라벨링 작업에 있어서 전문적인 지식과 노력이 필요할 수 있습니다.

 

2. 주관성과 일관성

라벨링 작업은 주관성이 개입될 수 있으며, 라벨링 작업자 간의 일관성을 유지하는 것이 중요합니다. 서로 다른 라벨링 작업자가 동일한 데이터에 대해 다른 라벨을 부여할 수 있기 때문에 일관성을 유지하는데 주의가 필요합니다.

 

3. 라벨 불일치 및 오류

데이터 라벨링 작업은 실수나 라벨의 부정확성으로 인해 라벨과 실제 데이터 사이에 불일치가 발생할 수 있습니다. 라벨링 오류는 모델의 성능을 저하시킬 수 있으므로 라벨링 작업의 품질 관리가 중요합니다.

 

4. 도메인 특화와 일반화의 어려움

일부 데이터는 특정 도메인에 특화되어 있어서 다른 도메인에서의 일반화가 어려울 수 있습니다. 동일한 라벨링 방식이 다른 도메인의 데이터에 적용되었을 때 정확도와 유용성이 감소할 수 있습니다.

 

5. 라벨 부족 및 불균형

데이터셋 내에 특정 클래스 라벨이 부족하거나 불균형한 경우 모델의 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 데이터 확보나 라벨 재조정 등의 추가적인 작업이 필요할 수 있습니다.

 

6. 개인정보 보호 및 윤리적 문제

라벨링 작업은 개인정보 보호 및 윤리적 문제가 생길 수 있습니다. 일부 데이터는 민감한 개인정보를 포함할 수 있으며, 라벨링 작업에서 이를 적절히 처리해야 합니다.

 

이러한 단점들은 데이터 라벨링 작업을 수행할 때 고민해봐야 할 사항들입니다. 효율적이고 정확한 데이터 라벨링을 위해서는 이러한 단점들을 최소화하고 품질 관리를 철저히 해야 합니다.