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데이터 라벨링이란?
인공지능(AI)에 있어서 학습 데이터는 굉장히 중요합니다. AI 알고리즘의 성공은 학습 데이터의 품질과 양으로 결정되는 경우가 많기 때문에 보통 AI 프로젝트에 전체에 소요되는 시간의 80%는 데이터 라벨링을 비롯한 학습 데이터를 다루는 데 사용됩니다. AI 모델을 구축할 때는 라벨링 되지 않은 대량의 데이터로 시작합니다. 데이터 라벨링은 이러한 데이터를 머신러닝(ML) 모델을 학습시키기 위해 필요한 지도 학습 데이터로 변환하는 과정을 말합니다. 데이터 라벨링은 머신러닝의 지도 학습과 밀접한 관련이 있으며, 중요한 데이터 샘플을 식별하고 태그를 할당하는 프로세스입니다.
데이터 라벨링의 전체 워크플로우에는 데이터 어노테이션, 태그 지정, 데이터 분류, 조정 및 처리가 포함됩니다. 이러한 과정을 통해 원하는 결과를 얻기 위해 AI 모델에게 학습시키고자 하는 패턴을 인식할 수 있게 됩니다. 예를 들어, 얼굴 인식 모델을 위한 학습 데이터를 준비한다고 가정해 보겠습니다. 이 경우, 라벨링 작업자들은 눈, 코, 입 등의 특징이 있는 얼굴 이미지에 태그를 지정해야 합니다. 이렇게 태그가 지정된 데이터를 사용하여 얼굴 인식 모델을 학습시킬 수 있습니다. 또 다른 예로는 감성 분석을 위한 AI 모델을 구축한다고 가정해 봅시다. 이 모델은 주어진 텍스트의 어조가 비꼬는지 아닌지를 감지해야 합니다. 이 경우, 음성 데이터 파일에는 다양한 억양으로 라벨을 지정해야 합니다. 이를 통해 모델은 다양한 어조에 대한 패턴을 학습하고 감성 분석을 수행할 수 있게 됩니다.
요약하자면, 데이터 라벨링은 머신러닝 모델에 학습시키기 위해 라벨이 지정된 데이터를 생성하는 과정입니다. 이는 AI 모델이 원하는 결과를 도출하기 위해 필요한 학습 데이터를 마련하는 중요한 단계입니다.
데이터 라벨링 하는 법
1. 데이터 라벨링 접근 방식 선택하기
데이터 라벨링은 시간과 리소스가 많이 투자되는 단계이므로 조직에 적합한 데이터 라벨링 방식을 선택하는 것이 중요합니다. 데이터 라벨링은 다음과 같은 여러 방법을 사용할 수 있습니다.
- 인하우스: 기존 직원과 내부 리소스를 활용하여 데이터 라벨링 작업을 수행합니다. 이 방식은 결과에 대한 높은 통제력을 제공하지만, 직원을 고용하고 교육해야 하므로 시간과 비용이 많이 소요될 수 있습니다.
- 아웃소싱: 임시 프리랜서나 외부 업체를 고용하여 데이터에 라벨을 지정합니다. 이 방식은 프리랜서의 기술을 평가할 수 있지만, 워크플로우에 대한 통제력이 상대적으로 낮을 수 있습니다.
- 크라우드소싱: 신뢰할 수 있는 타사 데이터 파트너사에 데이터 라벨링 작업을 크라우드소싱 하는 방식입니다. 내부 리소스가 제한적이고 대규모 배포를 계획하는 경우에 유용합니다. 데이터 파트너사는 전문적인 지식을 제공하며 많은 기여자들에게 액세스할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.
- 기계 라벨링: 데이터 라벨링은 기계적인 방법으로 수행될 수도 있습니다. 특히 대량의 학습 데이터를 처리해야 할 때는 머신러닝을 활용한 데이터 라벨링을 고려할 수 있습니다. 또한 데이터 분류를 자동화하는 비즈니스 프로세스에도 활용될 수 있습니다.
데이터 라벨링 방식은 해결하려는 문제의 복잡성, 직원의 기술 수준, 예산 등에 따라 다양하게 변할 수 있습니다. 적절한 데이터 라벨링 방식을 선택하여 프로젝트를 진행하는 것이 중요합니다.
2. 데이터 QA
데이터 품질 보증(QA)은 데이터 라벨링 프로세스에서 매우 중요한 구성 요소이지만 종종 간과되곤 하죠. 데이터를 인하우스 방식으로 준비하고 관리하는 경우 QA는 필수적으로 수행되어야 합니다. 데이터 파트너사와의 협력이 있는 경우, 파트너사가 마련한 QA 프로세스를 활용할 수도 있습니다. 데이터 라벨링은 정확한 정보를 제공해야 하며, 고유하고 독립적이어야 합니다. 라벨은 실제 정보의 수준과 정확성을 반영해야 합니다. 예를 들어, 자율주행차를 위한 이미지 라벨링을 수행할 때, 모델이 성공적으로 작동하기 위해서는 모든 보행자, 표지판 및 기타 차량이 이미지 내에서 정확하게 라벨링 되어야 합니다.
3. AI 모델 훈련과 테스트
데이터 라벨링과 데이터 QA 단계를 성공적으로 통과한 후에는 해당 데이터를 사용하여 AI 모델을 훈련하는 단계에 진입합니다. 이 단계에서는 라벨링 되지 않은 새로운 데이터셋을 사용하여 모델의 예측이 정확한지를 테스트합니다. AI 모델의 정확도에 대한 기대치는 해당 모델의 요구 사항에 따라 다를 수 있습니다. 예를 들어, 방사선 감염을 식별하기 위한 이미지 처리 모델은 온라인 쇼핑에서 제품을 식별하는 모델보다 훨씬 높은 정확도가 필요할 수 있습니다. 이는 생사에 관련된 문제이기 때문입니다. 따라서 모델의 신뢰도에 대한 임계 값을 설정하는 것이 중요합니다.
4. 휴먼 인 더 루프 활용하기
데이터를 테스트하는 과정에서는 휴먼 인 더 루프(Human in the Loop) 프로세스가 필요합니다. 휴먼 인 더 루프를 통해 실제로 데이터를 모니터링하고 모델이 올바른 예측을 하고 있는지 확인할 수 있습니다. 그뿐만 아니라 학습 데이터의 격차를 식별하고, 모델에 피드백을 제공하고, 신뢰도가 낮거나 잘못된 예측이 이루어질 때 필요에 따라 다시 훈련할 수 있습니다.
5. 유연한 데이터 라벨링 프로세스 구축하기
데이터 라벨링 프로세스를 유연하고 확장 가능하도록 구성하는 것은 매우 중요합니다. 요구 사항과 use-case가 발전함에 따라 데이터 라벨링을 반복적으로 수행할 수 있어야 합니다.
데이터 라벨링 인사이트
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- 프로젝트 정의하기: 가장 성공적인 팀은 use-case, 대상 페르소나, 그리고 성공 메트릭에 대한 명확한 정의로 출발합니다. 이를 통해 학습 데이터 요구 사항을 식별하고 다양한 시나리오에서의 적용 범위를 보장하며, 데이터셋의 부족으로 인한 잠재적 편향을 완화할 수 있습니다. 또한, 다양한 기여자 풀을 통합하여 데이터 라벨링을 진행하면, 편향이 도입되는 것을 방지할 수 있습니다.
- 데이터 드리프트 관리: 데이터 드리프트는 예상보다 더 일반적으로 발생합니다. 현실 세계에서는 AI 모델이 접하는 데이터가 매일 변하고, 한 달 전에 학습한 모델이 예상대로 작동하지 않을 수 있습니다. 이러한 이유로, 지속적으로 모델을 업데이트하고 새로운 정보로 훈련하기 위해 유연하고 자동화된 학습 데이터 파이프라인을 구축하는 것이 중요합니다.
- 보안과 개인 정보 보호: 보안과 개인 정보 보호는 매우 중요한 요소입니다. AI 모델을 훈련하는 데 필요하지 않은 민감한 데이터는 최소화해야 합니다. 민감한 데이터가 포함된 데이터 라벨링 프로젝트를 수행해야 할 경우, 안전한 엔터프라이즈급 데이터 라벨링 플랫폼을 사용하고, 정확하게 훈련된 안전한 기여자 인력을 활용하는 것을 권장합니다.
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