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데이터 어노테이션이란
데이터 어노테이션은 인공지능 모델 구축을 위한 데이터 분류와 어노테이션 과정을 말합니다. 인간과 같이 행동하는 AI나 정교한 머신러닝 모델을 만들기 위해서는 대량의 학습 데이터가 필요합니다. 머신러닝 모델이 자체적으로 결정을 내리고 행동하기 위해서는 데이터를 스스로 이해하도록 학습되어야 합니다. 그리고 학습 데이터는 목적에 알맞게 어노테이션 되어야 하는데, 이는 매우 중요한 과정입니다. 이를 통해 연관 검색 결과나 제품 추천, 컴퓨터 비전, 음식 인식, 대화형 챗봇과 같은 다양한 AI 솔루션을 개발할 수 있습니다.
데이터 어노테이션 유형
1. NER(Named Entity Recognition)
데이터 어노테이션
NER은 개체명 어노테이션이라고도 불리며, 쇼핑몰이나 전자상거래에서 중요한 정보를 식별하고 태그를 지정하는 데 매우 유용합니다. 이를 위해서는 많은 양의 학습 데이터가 필요하며, 이 데이터는 수동으로 라벨링 해야 합니다. NER은 또한 SNS에서 사람, 회사, 장소, 기관과 같은 중요한 개체에 태그를 지정하여 광고 타겟팅 콘텐츠를 효과적으로 지원할 수 있습니다.
2. 감성 분석
감성 분석은 감정, 의견, 태도를 평가하는 작업을 말합니다. 이를 위해서는 올바른 학습 데이터를 확보하는 것이 매우 중요합니다. 감성 분석을 위한 학습 데이터를 수집하려면, 사람 작업자가 모욕적인 키워드, 민감한 내용, 또는 비속어와 같은 단어에 태그를 직접 붙여야 합니다. 이렇게 수작업으로 작성된 학습 데이터는 SNS, 전자상거래, 쇼핑몰과 같은 웹 플랫폼에서 감성을 분석하고 콘텐츠를 조정하는 데에 쓰입니다.
3. 음성 전사
음성 전사는 음성 어노테이션이라고도 불립니다. 음성 전사는 음성 데이터가 언어, 방언 및 화자에 대한 인구 통계학적 식별과 특정 발음 및 억양이 어노테이션 되는 것을 의미합니다.
데이터 어노테이션은 위 소개된 유형 이외에도 텍스트, 음성, 이미지, 영상 등 다양한 데이터 유형이 존재합니다. 25년의 데이터 경력을 지닌 에펜은 이 모든 데이터 유형을 지원할 뿐만 아니라 머신러닝과 인력 지원 접근 방식을 결합하여 고품질 학습 데이터를 제공을 보장 드립니다. 에펜의 어노테이션 라벨링 솔루션을 통해 인공지능 및 머신러닝 모델을 배포해보세요. 여러분의 인공지능과 머신러닝 프로젝트의 배포와 유지, 관리를 더 정확하게 도와드리겠습니다.
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