데이터 라벨링이란? 종류, 툴, 미래 전망

최근 데이터 라벨링이 인공지능(AI)과 머신러닝 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 데이터 라벨링이란 무엇인지, 어떤 종류가 있는지, 그리고 어떤 툴을 사용하는지에 대해 알아보겠습니다.

데이터 라벨링의 정의

데이터 라벨링은 기계 학습 모델이 데이터를 이해하고 학습할 수 있도록 데이터를 분류하고 태그를 붙이는 과정을 의미합니다. 이 과정은 AI 모델이 특정 작업을 수행할 수 있도록 돕는 중요한 단계입니다. 예를 들어, 이미지 인식 모델은 다양한 객체를 인식하기 위해 수천 개의 이미지에 라벨이 붙어 있어야 합니다.

데이터 라벨링의 종류

데이터 라벨링은 여러 가지 형태로 나뉘며, 각 형태는 특정한 데이터 유형에 맞춰져 있습니다.

이미지 라벨링

이미지 라벨링은 사진이나 비디오에서 객체를 식별하고 태그를 붙이는 과정입니다. 예를 들어, 자율주행차의 경우 도로, 보행자, 신호등 등을 인식하기 위해 이미지 라벨링이 필요합니다.

이미지 출처

텍스트 라벨링

텍스트 라벨링은 문서나 텍스트 데이터에 감정, 의도, 주제 등을 태그하는 과정입니다. 예를 들어, 고객 리뷰에서 긍정적 또는 부정적인 감정을 분류하는 작업이 이에 해당합니다.

음성 라벨링

음성 라벨링은 음성 데이터를 텍스트로 변환하고, 특정 키워드나 감정을 태그하는 과정입니다. 이는 음성 인식 시스템에서 중요한 역할을 합니다.

비디오 라벨링

비디오 라벨링은 비디오 클립에서 특정 장면이나 객체를 식별하고 태그를 붙이는 과정입니다. 이는 행동 인식이나 객체 추적에 사용됩니다.

센서 데이터 라벨링

센서 데이터 라벨링은 IoT 기기에서 수집된 데이터를 분석하고 태그를 붙이는 과정입니다. 예를 들어, 스마트 홈 기기에서 수집된 온도, 습도 데이터를 라벨링하여 분석할 수 있습니다.

데이터 라벨링 툴

데이터 라벨링을 효율적으로 수행하기 위해 다양한 툴이 개발되었습니다. 이러한 툴은 사용자가 데이터를 쉽게 라벨링할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어, Deep Block과 같은 이미지 세분화 애플리케이션은 사용자가 객체를 쉽게 식별하고 라벨링할 수 있는 인터페이스를 제공합니다.