머신러닝 데이터 라벨링하는 방법

기계 학습(Machine Learning - ML) 모델을 개발할 때 레이블이 지정된 데이터의 품질과 세분성은 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 라벨링 방법은 주제 전문가(SME)가 모든 데이터에 수동으로 라벨을 부착하는 완전 수동부터 소프트웨어 도구가 알고리즘에 따라 라벨을 부착하는 완전 자동화에 이르기까지 광범위한 기술을 포괄합니다. 수동 라벨링은 일반적으로 최고 품질의 결과를 얻을 수 있지만 시간과 비용이 많이 들 수 있는 반면, 자동 라벨링은 더 빠르고 효율적일 수 있지만 종종 정확성이나 세분화가 희생됩니다.

 

실제로 프로세스 전반에 걸쳐 수동 및 자동 기술을 결합하는 하이브리드 접근 방식이 일반적으로 가장 효과적인 것으로 간주됩니다. 그리고 대규모 언어 모델(LLM)의 인기와 접근성이 높아짐에 따라 소프트웨어가 인간 어노테이터의 작업을 보강하고 가속화할 수 있는 방법이 점점 더 많아지고 있습니다. 그럼에도 불구하고 인간의 개입이 필요한 시기가 언제인지를 이해하는 것이 중요합니다.

 

다양한 고급 데이터 라벨링 방법을 살펴보고 실제 응용 분야와 사용 사례를 살펴봅니다. 

 

 

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1. 자동 라벨링 기술

완전 자동화된 라벨링 기술에는 사람의 개입이 필요하지 않은 것을 목표로 하는 다양한 방법이 포함됩니다. 대량의 데이터를 조작하고 처리 속도를 우선시해야 하는 산업에서 특히 유용합니다. 예를 들어, 전자 상거래 산업은 제품 분류를 위해 자동화된 라벨링을 사용합니다. 금융에서는 트랜잭션 데이터를 분류하여 사기 탐지에 자동화된 레이블 지정을 사용할 수 있습니다. 이러한 접근 방식이 배포되어 있지만 실제 데이터의 복잡성과 가변성으로 인해 사람의 검증을 통합하는 하이브리드 기술이 더 일반적입니다.

 

규칙 기반 레이블 지정은 도메인 전문가가 식별한 특정 기준 또는 패턴에 따라 데이터 포인트에 레이블을 자동으로 할당하는 사전 정의된 규칙 또는 휴리스틱 집합에 의존하는 일반적인 자동화 기술입니다. 따라서 이는 잘 활용될 수 있는 명확하고 예측 가능한 패턴이 있는 구조화된 데이터에 특히 유용합니다(예: 텍스트에 정규식 사용).

 

또 다른 인기 있는 옵션은 비지도 학습 알고리즘을 사용하여 유사한 데이터 포인트를 함께 그룹화한 다음 공유 특성에 따라 이러한 클러스터에 레이블을 할당하는 clustering-based labeling입니다. 이 기법은 구매 행동이나 인구 통계를 기반으로 사용자 그룹을 분류할 때 유용할 수 있습니다.

 

생성 모델, 패턴 인식 및 분류 기법을 사용하면 자동 라벨링에 도움이 될 수 있지만, 이러한 방법을 적용할 때 새 모델이 상속할 편향이나 시스템 오류가 발생하지 않도록 특별한 주의가 필요합니다. GPT와 같은 GAN(Generative Adversarial Network) 및 멀티모달 LLM은 해당 레이블이 있는 합성 데이터를 생성하는 데 도움이 될 수 있으며, 이는 기존 레이블이 지정된 데이터 세트를 보강하거나 레이블이 지정된 데이터가 부족할 때 새 데이터 세트를 생성할 수 있습니다. 패턴 인식 및 분류 기술에는 패턴을 학습하기 위해 레이블이 지정된 데이터 세트에 대한 모델 훈련이 포함됩니다. 그런 다음 훈련된 모델을 사용하여 레이블이 지정되지 않은 새 데이터에 레이블을 지정할 수 있습니다.

 

자동화된 레이블 지정의 실행과 관련하여 Python은 지배적인 프로그래밍 언어이며 프로세스를 지원할 수 있는 여러 라이브러리, 모델 및 프레임워크가 있습니다. TensorFlow와 PyTorch는 모두 딥 러닝 모델을 구축하기 위한 라이브러리를 제공하는 반면, scikit-learn은 패턴 인식 및 분류를 위한 클러스터링 알고리즘과 머신 러닝 도구를 제공합니다. 합성 데이터 생성을 위해 OpenAI, Google, Anthropic 및 AI(인공 지능) 분야의 기타 스타트업은 기존 모델(예: GPT, Gemini, Claude)을 활용하기 위한 강력한 API를 제공합니다. 규칙 기반 시스템은 사용자 지정 스크립트 또는 Drools와 같은 플랫폼을 사용하여 구현할 수 있습니다.

 

 

 

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2. 하이브리드 라벨링 기법

기존의 라벨링 기술을 사용하면 모든 주석이 수동으로 생성됩니다. 그러나 하이브리드 라벨링 기술은 자동화 시스템과 인간의 전문 지식을 결합하여 효율성과 정확성을 크게 향상시킵니다. 효과적인 하이브리드 라벨링을 달성하기 위해 개별적으로 또는 함께 사용할 수 있는 세 가지 일반적인 방법(semi-supervised, active 및 weak)을 다룰 것입니다.

 

 

 

1) 준지도 학습

준지도 학습(Semi-Supervised Learning - SSL)은 레이블이 지정된 소량의 데이터와 레이블이 지정되지 않은 더 큰 데이터 집합을 결합하는 접근 방식입니다. 이 방법은 비용 효율적이며 레이블이 지정되지 않은 데이터를 사용하여 추가 통찰력을 얻음으로써 모델 성능을 향상시킵니다. 지도 학습은 너무 느리고 비용이 많이 들며 비지도 학습은 부정확한 결과를 낳는 반면, SSL은 두 접근 방식의 장점을 결합하여 균형을 맞춥니다.

 

레이블이 지정되지 않은 데이터는 저렴하고 액세스하기 쉽기 때문에 SSL은 산업 및 사용 사례 전반에 걸쳐 광범위한 응용 프로그램을 가지고 있습니다. 이러한 기술에는 모델이 레이블이 지정되지 않은 데이터에 레이블을 지정하고 신뢰도가 높은 예측으로 스스로를 재학습시키는 자체 학습과 데이터 유사성을 사용하여 레이블을 전파하는 그래프 기반 방법이 포함됩니다.

 

SSL은 리소스 제약으로 인해 수동 레이블 지정이 실용적이지 않은 도메인에서 잘 작동합니다. 예를 들어, 이미지 및 음성 인식은 SSL을 사용하여 철저한 레이블 지정 없이 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 이점이 있습니다. 자연어 처리(NLP)에서 이 학습 접근 방식은 레이블이 지정되지 않은 텍스트를 활용하여 수동으로 레이블을 지정하는 데 비용이 많이 드는 언어 패턴을 식별함으로써 감정 분석과 같은 작업에 도움이 될 수 있습니다.

 

Meta는 음성 인식 모델을 강화하기 위해 준지도 학습(semi-supervised learning), 특히 자가 학습 방법을 효과적으로 활용했습니다. 처음에 이 회사는 사람이 주석을 단 100시간 분량의 오디오 데이터를 사용하여 기본 모델을 훈련시켰습니다. 그런 다음 500시간 분량의 레이블이 지정되지 않은 음성 데이터를 통합하고 자체 훈련을 통해 모델의 성능을 더욱 향상시켰습니다.

 

SSL의 단점은 SSL의 성공 여부가 레이블이 지정된 데이터의 품질에 달려 있다는 것입니다. 이 작은 데이터 세트의 부정확성은 모델 전체로 전파되어 최적화되지 않은 성능으로 이어질 수 있습니다. 더욱이, 반(semi-supervised) 알고리즘은 종종 올바르게 작동하기 위해 세심한 조정이 필요한 복잡한 아키텍처를 포함합니다.

 

 

 

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2) 능동적 학습

능동 학습은 모델이 가장 유익한 데이터 포인트를 선택하여 레이블을 지정할 인간 주석자에게 보내는 SSL의 한 형태입니다. 이 선택적 프로세스는 반복적이며, 모델은 사람 주석자에게 신뢰도가 가장 낮거나 성능이 향상될 가능성이 가장 높은 레이블에 대해 질문합니다. 능동 학습에 사용되는 기술적 방법에는 불확실성 샘플링(모델이 가장 확실하지 않은 인스턴스에 대해 레이블을 요청), 커미티별 쿼리(여러 모델이 레이블링에 대해 투표하고 주석에 대해 가장 논쟁의 여지가 있는 포인트가 제시됨), 예상 모델 변경(훈련 세트에 포함될 경우 모델의 매개변수에 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 데이터 포인트에 대해 레이블이 요청됨)이 포함됩니다.

 

능동적 학습은 범주화, 분류 및 이미지 인식과 관련된 사용 사례 전반에 걸쳐 광범위하게 적용됩니다. 예를 들어, 폐렴 검출을 위한 의료 영상 분류의 맥락에서, 능동적 학습은 라벨링된 작은 X선 세트에 대해 초기 모델을 훈련하는 것을 포함합니다. 그런 다음 모델은 방사선 전문의가 라벨링할 수 있도록 라벨링되지 않은 대규모 이미지 풀에서 가장 불확실한 이미지를 선택합니다. 이 과정이 반복되어 가장 유용한 샘플에 집중하여 각 주기마다 모델의 정확도를 점진적으로 향상시킵니다.

 

능동적 학습의 주요 이점은 강력한 모델을 구축하면서 라벨링 비용을 크게 줄일 수 있는 잠재력입니다. 그러나 초기 모델이 정보 데이터 요소를 식별할 수 있을 만큼 충분히 양호해야 합니다. 또한 능동적 학습의 반복적인 특성은 여러 차례의 교육 및 주석이 포함되기 때문에 다른 방법보다 시간이 더 많이 소요될 수 있습니다.

 

 

 

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3)  Weak Supervision 

Weak Supervision의 이면에 있는 데이터 레이블 지정 전략은 불완전하거나 노이즈가 있거나 근사치일 수 있는 다양한 데이터 소스를 혼합하여 모델을 학습시키는 것입니다. 이러한 소스에는 비전문가의 저품질 레이블 데이터, 편향될 수 있는 오래된 사전 학습된 모델 또는 "데이터가 x이면 y로 레이블"과 같은 간단한 휴리스틱 형태의 SME의 높은 수준의 감독이 포함될 수 있습니다.

 

이러한 레이블을 일관된 교육 세트로 통합하는 것은 Weak Supervision의 기술적 근간입니다. 데이터 프로그래밍과 같은 기술을 사용하면 상관 관계와 정확도를 고려하여 서로 다른 라벨링 기능을 조합하여 각 데이터 포인트에 대한 확률적 레이블을 생성할 수 있습니다.

 

Weak Supervision은 의료 영상 분석과 같이 고품질의 라벨링된 데이터가 부족하거나 수집 비용이 많이 드는 프로젝트에 특히 유용합니다. 주석에 전문 지식이 필요한 경우 또는 웹 데이터 추출의 경우 엄청난 양의 데이터로 인해 수동 라벨링이 비실용적입니다.

 

Weak Supervision의 주요 이점은 레이블이 지정된 대규모 데이터 세트를 빠르게 생성할 수 있는 확장성입니다. 또한 비전문가가 간단한 규칙이나 휴리스틱을 통해 라벨링 작업에 기여할 수 있도록 합니다. 즉, 결과 모델의 품질은 라벨링 기능의 품질과 다양성에 크게 좌우됩니다. 이러한 함수에 노이즈가 너무 많거나 상관 관계가 있는 경우 훈련 데이터에 편향 또는 체계적 오류가 발생할 수 있습니다.

 

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4) 결합된 방법

데이터 레이블링 기술(semi-supervised learning, active learning, weak supervision)은 종종 상호 보완적일 수 있으며, 많은 경우 기계 학습에서 데이터 레이블 지정 문제를 해결하기 위해 함께 사용됩니다.

 

준지도 학습(Semi-supervised learning)은 능동적 학습(active learning)과 짝을 이루어 강력한 반복 프로세스를 만들 수 있습니다. 처음에는 레이블이 지정된 작은 데이터 세트에서 모델을 학습시켜 레이블이 지정되지 않은 데이터에 대한 예측을 수행할 수 있습니다. 그런 다음 능동 학습을 사용하여 반지도 모델에 의해 식별된 레이블이 지정되지 않은 인스턴스 중 가장 유용한 인스턴스를 선택적으로 레이블을 지정할 수 있습니다. 이 반복적인 프로세스는 계속되며, 더 많은 라벨링된 데이터를 수신함에 따라 모델이 개선되어 전체 라벨링 작업을 줄이는 동시에 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

 

weak supervision도 이 과정에 통합될 수 있다: weak supervision)에 사용되는 라벨링 기능은 초기 노이즈 레이블 세트를 제공할 수 있으며, 이는 준지도 학습(semi-supervised learning)의 시작점 역할을 할 수 있다. 그런 다음 모델은 데이터 분포에 대한 이해를 구체화할 수 있으며, 능동적 학습을 사용하여 가장 불확실한 데이터 포인트에 레이블을 지정하도록 인간 어노테이터에게 요청하여 모델을 더욱 개선할 수 있습니다.

 

- 사례: 흉부 X선에서 폐렴 감지 모델을 개발할 때 의료 스타트업은 먼저 라벨링된 작은 데이터 세트에서 모델을 훈련시키고 라벨링되지 않은 이미지에 대한 의사 라벨을 생성하여 준지도 학습을 사용합니다. 휴리스틱 규칙과 외부 지식을 적용하여 추가적인 취약한 레이블을 생성함으로써 약한 감독을 통해 이를 개선한 다음, 능동적 학습을 사용하여 가장 불확실한 이미지를 반복적으로 선택하고 레이블을 지정하여 최소한의 레이블이 지정된 데이터로 모델의 정확도를 개선합니다.

 

다양한 기술을 함께 사용할 수 있지만 데이터 세트와 당면한 작업의 특정 특성을 고려하는 것이 중요합니다. 이러한 방법의 결합의 성공 여부는 초기 라벨링된 데이터의 품질 및 대표성, 약한 감독에 대한 정보 라벨링 기능을 정의하는 능력, 능동적 학습을 위한 진정으로 유익한 샘플을 식별할 수 있는 모델의 능력과 같은 요인에 달려 있습니다.

 

 

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3. Modality-specific 접근법

이미지, 비디오, 텍스트 및 오디오 데이터와 같은 다양한 데이터 양식의 경우 각 유형의 고유한 문제와 특성을 처리하기 위해 특수 라벨링 기술이 필요할 수 있습니다.

 

 

 

1) 컴퓨터 비전

컴퓨터 비전 영역에서 데이터 레이블링은 시각적 정보를 정확하게 해석하고 이해하기 위해 모델을 교육하는 데 있어 중요한 단계입니다. 이미지에서 관심 있는 물체의 위치(예: 자동차가 도로에 있는 위치)를 식별하는 데 사용되는 물체 감지는 컴퓨터 비전의 기본 응용 분야입니다. 성공적인 실행을 위해서는 다양한 개체의 경계를 설명하는 경계 상자로 이미지에 주석을 추가하는 학습 데이터가 필요합니다. 이러한 주석은 이미지에 있는 물체의 공간 좌표와 치수를 모델에 제공하며, 이는 감시 및 얼굴 인식과 같은 작업에 필수적입니다.

 

의미론적 분할은 이미지의 각 픽셀을 알려진 레이블 세트에서 정의된 범주로 분류한 다음 입력 이미지의 분할 마스크를 생성하여 객체 감지를 한 단계 더 발전시킵니다. 이 픽셀 수준의 정밀도는 보다 정확한 개체 경계를 제공하고 모델이 장면에 대한 세분화된 3차원 이해를 얻을 수 있도록 하며, 이는 안전한 탐색을 위해 도로 환경을 자세히 이해해야 하는 자율 주행 자동차와 같은 애플리케이션에 매우 중요합니다.

 

 

 

반려동물 사진의 의미론적 세분화는 전경의 강아지, 땅의 모래, 배경의 하늘 사이의 경계가 어떻게 정의되는지 보여줍니다.

의미론적 세분화를 위한 ML 모델을 구축하려면 픽셀 수준의 레이블이 지정된 데이터 세트와 다양한 세분화 수준에서 참여할 수 있는 인간 주석가가 필요합니다. SME는 이미지의 내용을 높은 수준에서 식별하여 실측 자료를 설정할 수 있으며, 그런 다음 유사한 색상을 가진 픽셀을 그룹화하거나 관련 개체 주위에 다각형을 그리는 등의 기술을 통해 개별 픽셀에 레이블을 지정할 수 있습니다.

 

이미지와 비디오에 라벨을 붙이는 것은 특히 노동 집약적이지만 프로세스를 간소화할 수 있는 몇 가지 전문 플랫폼이 있습니다. 이러한 도구에는 자동화된 라벨 제안과 같은 기능이 함께 제공되는 경우가 많으며, 이는 주석가가 구체화할 수 있는 사전 라벨링된 데이터를 제공하여 라벨링 프로세스를 가속화할 수 있습니다. 또한 일반적으로 라벨의 정확성을 보장하기 위한 품질 관리 워크플로가 포함됩니다.

• Labelbox는 이미지 분류 및 세분화를 포함한 다양한 주석 유형을 위한 도구를 제공하며, API를 통해 머신 러닝 워크플로와 통합되어 레이블이 지정된 데이터를 대규모로 생성하고 관리할 수 있도록 합니다.
• 인텔에서 개발한 CVAT는 다양한 컴퓨터 비전 프로젝트의 특정 주석 요구 사항을 수용할 수 있도록 사용자 정의 가능성 및 확장성에 중점을 두고 이미지 및 비디오의 상세한 레이블을 지정할 수 있는 오픈 소스 주석 플랫폼입니다.
• SuperAnnotate는 인공 지능을 사용하여 이미지에 사전 주석을 달고, 주석 작성자가 이를 구체화하여 특히 엄격한 품질 관리와 협업이 필요한 대규모 주석 작업에서 정확성과 효율성을 위해 라벨링 프로세스를 최적화합니다.

 

 

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2) 자연어 처리

NLP 영역에서 NER(Named Entity Recognition)은 정보 추출에 매우 중요하며, 이를 통해 비정형 텍스트를 다양한 애플리케이션에서 사용할 수 있는 정형 데이터로 변환할 수 있습니다. 예를 들어, NER은 검색 엔진, 추천 시스템 및 콘텐츠 분류 도구를 강화하는 데 중요한 역할을 합니다. NER가 제대로 작동하려면 이름, 위치 및 조직과 같은 엔터티를 식별하는 단어나 구에 정확하게 레이블을 지정해야 합니다.

 

이 작업은 종종 시퀀스 레이블링이라고 불리는데, 그 이유는 모델이 단어가 문맥에서 어떻게 사용되는지 이해해야 하기 때문입니다: "Lincoln was a good man"과 같은 문장이 주어지면 시퀀스 분류자는 "Lincoln"이 (예를 들어, Lincoln, Nebraska가 아니라) 한 남자의 이름을 참조한다는 것을 나타냅니다.

 

감정 분석은 NLP의 또 다른 중요한 작업으로, 대량의 텍스트를 분석하여 긍정적, 부정적 또는 중립적 의견이 포함되어 있는지 여부를 결정합니다. 이는 고객 피드백, 소셜 미디어 대화 및 제품 리뷰를 분석하고 해석하는 데 특히 중요합니다. 텍스트 데이터 이면의 감정을 이해함으로써 기업은 소비자 태도와 선호도에 대한 통찰력을 얻을 수 있으며, 이는 마케팅 전략, 제품 개발 및 고객 서비스 관행에 정보를 제공할 수 있습니다. 감정 분석에는 텍스트 조각이 전달하는 감정에 따라 레이블을 지정하는 레이블 지정 프로세스가 필요합니다.

 

대규모 언어 모델 활용과 같은 자동화된 기술을 통해 NLP 데이터 라벨링 프로세스를 크게 가속화할 수 있습니다. LLM은 데이터 세트의 레이블을 예측하도록 훈련시켜 예비 주석 계층을 제공할 수 있습니다. 이 사전 레이블이 지정된 데이터는 활성 학습과 같은 하이브리드 방법을 통해 달성할 수 있는 추가 개선을 위한 시작점 역할을 할 수 있습니다. 그러나 LLM에 대한 의존도는 훈련 데이터에 존재하는 편향의 전파 및 주석의 정확성을 보장하기 위한 신중한 감독의 필요성과 같은 잠재적인 단점도 도입합니다.

 

3) 오디오 데이터 응용 프로그램

오디오 데이터 애플리케이션에는 음성 인식, 전사 및 오디오 이벤트 인식이 포함됩니다. 트랜스크립션은 오디오 클립 내의 음성 언어를 해당 텍스트로 변환하는 작업을 포함합니다. 이 프로세스는 가상 비서, 자동 자막 서비스 및 음성 제어 장치를 구동하는 음성 인식 시스템용 데이터 세트를 만드는 데 기본이 됩니다.

 

자동 전사는 일반적으로 언어의 뉘앙스, 억양 및 방언을 정확하게 캡처하기 위해 대규모의 다양한 데이터 세트에서 훈련된 고급 음성 인식 모델을 사용하여 수행됩니다. 이러한 음성 인식 모델에 대한 데이터 레이블링은 전통적으로 인간 주석자에 의해 수행되었지만, SSL 또는 능동적 학습을 통해 SME의 작업을 보강하도록 모델을 훈련할 수 있습니다.

 

오디오 데이터 레이블 지정의 또 다른 측면은 오디오 이벤트 주석으로, 목표는 오디오 클립 내에서 박수 소리, 엔진 소음 또는 악기 소리와 같은 특정 비음성 소리를 식별하고 분류하는 것입니다. 이 작업은 사운드 기반 감시 시스템, 야생 동물 모니터링 및 도시 사운드 분석과 같은 광범위한 음향 환경을 이해하고 대응할 수 있는 시스템을 구축하는 데 필수적입니다. 패턴 인식 알고리즘은 종종 이러한 오디오 이벤트를 감지하고 레이블을 지정하는 데 사용되며, 음파에서 추출된 기능을 활용하여 다양한 유형의 소리를 구별합니다.

 

오디오 이벤트 주석은 자동화된 라벨링 기술의 이점을 누릴 수 있지만 모델이 낮은 오디오 품질, 중복되는 소리 또는 복잡한 음향 환경에서 어려움을 겪을 수 있으므로 정확성을 보장하기 위해 사람의 검증이나 감독이 필요할 수 있습니다. 어노테이터는 오류를 수정하고 오디오 이벤트의 존재를 확인할 수 있으므로 교육을 위한 보다 신뢰할 수 있는 데이터 세트를 얻을 수 있습니다.

 

4) 멀티모달 라벨링

멀티모달 라벨링 기술에는 오디오 및 시각적 요소를 모두 포함하는 비디오와 같은 여러 유형의 모달리티를 결합한 데이터의 동시 주석이 포함됩니다. 다중 모드 라벨링의 가장 일반적인 사용 사례 중 일부는 모델이 시각, 오디오 및 센서 데이터를 해석하고 통합해야 하는 자율 주행 차량 내비게이션을 포함합니다.

 

의료 진단에서 환자 데이터에서 상태를 진단하도록 설계된 시스템이 의료 영상과 텍스트 임상 메모를 결합할 수 있습니다. 멀티모달 라벨링은 양식별 모델과 알고리즘의 조합을 통해 달성됩니다.

 

 

 

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4. 데이터 라벨링 기법 평가

이상적인 데이터 레이블링 기법을 선택하는 것은 특정 사용 사례에 대한 속도, 비용 및 정확성 간의 적절한 균형을 찾는 데 달려 있습니다. 낮은 데이터 품질은 AI 및 ML 프로젝트가 예상보다 더 오래 걸리고 비용이 더 많이 들며 더 적은 결과를 제공할 수 있는 주요 이유 중 하나로 언급되므로 이를 올바르게 수행하는 것이 중요합니다. 자동화된 방법, 특히 텍스트 데이터에 대한 LLM과 관련된 방법은 인간이 달성할 수 없는 속도와 비용으로 데이터에 레이블을 지정할 수 있지만, 사람의 검증이 없는 경우 품질이 저하되는 경우가 많습니다.

 

실용적인 관점에서는 가능한 경우 자동화된 접근 방식으로 시작하여 데이터 하위 집합의 품질을 확인하여 허용 가능한지 여부를 결정하는 것이 좋습니다. 품질이 좋지 않은 경우 데이터 형식과 가장 관련성이 높은 하이브리드 기술을 구현하는 것이 좋습니다.

 

앞으로 데이터 라벨링 방법론의 미래는 AI와 ML의 발전에 계속해서 큰 영향을 받을 것이며, LLM은 특히 NLP 영역에서 중심적인 역할을 할 것입니다. 이러한 모델이 계속 발전함에 따라 인간 언어의 처리 및 생성이 훨씬 더 정교해져서 더욱 정확하고 미묘한 라벨링 기능이 향상될 것으로 기대할 수 있습니다.

 

더욱이, 예방 치료를 위한 헬스테크와 같은 특정 산업 또는 작업에 맞춤화된 도메인별 LLM의 개발은 라벨링 노력에 훨씬 더 높은 정밀도와 관련성을 제공할 수 있습니다. LLM 외에도 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 데이터 유형의 정보를 처리하고 통합할 수 있는 멀티모달 AI 모델의 부상으로 자동화된 라벨링의 범위가 점점 더 복잡하고 다양한 데이터 세트로 확장될 것입니다. 이러한 발전은 데이터 라벨링 방법과 관련된 속도를 개선하고 비용을 절감할 뿐만 아니라 이전에는 수동으로 라벨링하기 어려웠던 데이터 세트를 생성할 수 있는 새로운 가능성을 열어줍니다.

 

AI의 기능이 향상되고 있음에도 불구하고 인간의 감독은 계속해서 중요할 것입니다. 인간의 전문 지식과 AI 기반 자동화 간의 시너지 효과는 데이터 라벨링의 미래를 계속 형성하여 데이터 기반 세계의 요구에 맞게 확장 가능하고 액세스 가능하며 적응할 수 있도록 할 것입니다.