데이터 주석이란 무엇인가요?

인류 역사에서 거의 아무것도 이렇게 열정적인 속도로 움직인 적이 없었습니다. AI 및 모든 관련 분야, 가젯 및 장신구들이 그렇습니다. 그것은 정말 놀라운 것이다. 만약 미국에서 그 진행을 보는 것이 기이하게 빠르다면, 아르헨티나의 기술적 외딴 지역에서 펼쳐지는 것을 보면 어떤 느낌일지 상상해보세요. 들어봐. 과학 소설이 행성을 지배하고 있는 것 같습니다. 저주받은 운이다, 이 산업 혁명에는 빅토리아 스팀펑크 재료가 없다. 적어도 내 눈과 마음에 아름다운 캔디를 한번 볼 수 있었을 텐데.

그럼에도 불구하고, 우리의 산업 혁명이 어떻게 펼쳐지는지를 선택할 수는 없다. 우리는 이 두 가지 길 중 하나를 따를 수 있습니다: 그것을 바라보며 도로변에 앉아 있거나, 마치 캔자스 아침에 토네이도인 것처럼. 또는 우리는 이 잔인한 새 파도와 함께 타고 흘러갈 수도 있습니다. 그래서, 나는 추측하고 있어, "giddy up!"

테크 블록에 새로 온 아이: 데이터 주석

기계 학습 모델, AI의 핵심과 영혼,은 거대한 데이터셋으로 가득하다. 그러한 데이터셋이 유용하고 적용 가능하게 하려면 정리, 조직화, 라벨링, 그리고 아마도 약간의 적응이 필요합니다. 알고리즘은 정제된 데이터셋이 필요합니다. 그렇게 함으로써 이제 조직화된 정보를 받아들여 학습하고, 결과적으로 더 정확한 예측을 할 수 있습니다.

따라서, 데이터 주석 작업의 실제 과정은 데이터에 레이블을 붙여 혼란스럽거나 오해를 일으키지 않도록 하는 것을 포함합니다. 기계 학습 모델은 주석이 달린 데이터를 사용하여 그것들로부터 배우며, 데이터의 형식이나 유형에 관계없이 학습합니다. 우리는 원시 데이터에 태그, 레이블 또는 메타데이터를 추가하여 데이터를 "주석"합니다. 예를 들어, 다음은 주석이 필요한 요소들 중 일부입니다: 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오.

적절히 주석이 달린 데이터가 없다면, 고급 기계 학습 모델이 어떤 실제 시나리오를 해석하고 이해하는 것이 불가능할 것입니다. 그들의 알고리즘은 적절한 패턴을 식별하기 위해 대량의 레이블이 지정된 데이터에 의존하고, 그리고 "다소 정보가 있는" 결정을 내립니다.

데이터 주석 유형

데이터 주석에는 여러 유형이 있으며 각각은 특정 종류의 데이터와 응용 프로그램에 대응합니다. 각 주석 유형은 언어 번역, 물체 감지 및 음성 인식과 같은 작업을 수행하는 기계 학습 모델을 교육하는 데 중요한 역할을 합니다. 부가 설명: 나는 아시아 어딘가에서 AI 실제 로봇이 세탁물을 접는 것을 본 적이 있지만, 아직 그 정도까지는 느끼지 못하겠다.

예를 들어, 이미지에서 객체를 인식하는 모델을 훈련할 때, 주석 달기 작업자들은 각 객체가 무엇인지를 나타내는 레이블이 달린 수천 개의 이미지를 제공해야 합니다. 이를 통해 모델은 서로 다른 객체를 구별하는 특징을 학습할 수 있습니다. 결과적으로, 이 교육은 모델이 외삽된 시나리오에서 물체를 인식하는 데 도움이 될 것입니다.

비슷하게, 텍스트 기반 모델의 경우, 어노테이터는 문장에 감정 레이블을 태그하여 모델이 새로운 데이터에서 해당 감정을 이해하고 예측할 수 있도록 합니다. 일부 레이블은 긍정적, 부정적, 중립적 또는 기타일 수 있습니다.

오디오 주석은 음성 인식 시스템에 중요합니다. 음성을 필기 텍스트로 변환하는 음성 전사에는 가상 어시스턴트 및 전사 서비스에 적용할 수 있습니다. 동일한 영역에서는 누가 말하고 있는지에 따라 오디오의 다른 세그먼트에 스피커 식별 레이블을 추가할 수 있으며, 회의 필기와 같은 시나리오에서 매우 유용합니다.

자연어 처리(NLP) 모델은 구문 및 문법과 같은 언어적 특징의 주석에서 배울 수 있습니다. 예를 들어, 해당 품사(명사, 동사, 형용사 등)와 함께 단어를 태깅하는 것은 모델이 문장 구조를 이해하는 데 도움이 됩니다. 특히 영어와 같은 언어에서. 스페인어로 번역하는 것은 조금 까다로울 수 있습니다. 예를 들어 시를 쓸 때 사용되는 모든 문학적 허가 때문에요.

Named entity recognition (NER)에 속하는 영역은 텍스트 내에서 사람, 위치 및 조직과 같은 적절한 이름을 식별하는 것을 포함합니다. 이것은 챗봇과 검색 엔진과 같은 애플리케이션에 대한 기본 기능입니다.

비디오 주석은 의심의 여지 없이 위에서 언급한 모든 기술을 포함한 다각적 접근이 필요합니다. 예를 들어, 자율 주행 차량을 위한 비디오 주석 작업은 움직임 패턴 식별, 각 프레임에서 물체 라벨링, 그리고 음성이나 소리 전사 작업을 포함할 수 있습니다. 모델은 비디오 내에서의 맥락과 상호작용을 이해해야 하므로, 실시간 시나리오에서 더 안전한 예측을 할 수 있습니다.

휴먼 데이터 주석자 = 조용한 슈퍼히어로

오늘날, 인간 데이터 주석자는 데이터를 주의 깊게 레이블링하는 개인들입니다. 그들의 세심한 작업은 주석의 고품질과 정확성을 보장하는 데 근본적이다. 잘못된 주석이나 부정확한 주석은 제대로 된 "카드 집"처럼 모델을 무너뜨릴 수 있습니다. AI 모델은 구조뿐만 아니라 교육 품질에 따라 건강하고 견고합니다.

현재까지는 주석 프로세스를 완벽하게 최적화하기 위해 설계된 여러 전문 도구와 소프트웨어가 있습니다. 이것들은 주석자들이 일상 업무에서 사용하는 도구들입니다. 주석 달기 작업자들이 이해해야 하는 주요 측면은 그들이 작업하는 데이터의 구체적인 맥락과 목적입니다. 이유는 간단합니다: 그들의 라벨은 정확하고 의미가 있는 것으로 예상됩니다. 어떤 라벨도 당연하게 여기면 안 됩니다. 작은 일은 없습니다. 모든 세부 사항이 중요합니다. 지금쯤이면 알겠지만, 이 끊임없는 경쟁 때문에 이 종류의 일은 상당히 시간이 많이 소요되고 집중력이 필요합니다. 그리고 데이터셋은 99.9% "대규모 데이터셋"입니다. 이 게임에는 쉬운 것, 작은 것 또는 느린 것이 없습니다. The annotators’ precision has a direct impact on the reliability of the algorithms based on this data.

업데이트된 도구, 프로젝트 기준 가이드 및 예시 데이터를 활용한 연습을 통해 데이터 주석 작업자들을 위한 끝없는 훈련 세션들이 기다리고 있습니다. 요구 사항 측면에서, 먼저 그리고 제일 중요한 것은 이 역할에서 섬세함에 대한 거의 수술적인 시선이 필수적이다. 해당 주제에 대한 거의 완벽한 이해는 필수입니다.

오늘날 주석 도구의 매일적인 발전에도 불구하고 (여기서는 보장할 수 없음), 인간 주석자의 역할은 여전히 대체할 수 없는 것으로 보입니다. 일부 인간적인 특성은 AI 모델로 복제할 수 없는 본질적인 힘을 가지고 있습니다. 인간으로서 우리는 맥락을 이해하고, 혼란스러운 상황을 명확히 하며, 개인적이고 일반적인 판단을 AI가 현재 할 수 없는 방식으로 적용할 수 있습니다. 우리의 초능력의 좋은 예시: 인간 주석자는 텍스트에서의 비꼼, 풍자 또는 문화적 참조를 인식할 수 있지만, AI 모델이 정확하게 식별하는 데는 큰 도전이 될 것이다.

우리 모두 실수를 합니다, AI 모델도 마찬가지입니다

데이터 주석 작업에서 주요 도전 중 하나를 만나보세요: 대규모 데이터셋 전체에서 일관성과 정확성 유지하기. 인생의 다른 모든 영역과 마찬가지로, 인간의 실수와 주관적 판단은 모델을 혼란스럽게 할 수 있는 불일치를 발생시킬 수 있습니다. 그들 자신의 기준 구축 능력이 없기 때문에.

그런 일이 발생하면 주석 작업에도 도움을 주는 AI 모델에도 오류가 포함될 수 있습니다. 그것을 이해해보세요! 이러한 모델들은 미묘한 차이를 포착하지 못하고 데이터를 잘못 레이블링할 수 있습니다. 이로 인해 인간의 개입으로 수정해야 하는 부정확성이 발생합니다. 현재 일부 반자동화 도구는 데이터를 사전 레이블링할 수 있으며, 이를 통해 인간 주석자들은 검토, 확인 및 정제에 집중할 수 있습니다. AI 모델과 인간 능력의 황금 그릇은 두 플레이어의 최고를 결합하는 것으로 보입니다. 이는 데이터 주석을 더 빠르고 신뢰할 수 있게 만들기 위해 인간의 전문 지식과 기계의 효율성을 결합한 더 정교한 솔루션을 찾는 것을 의미할 것입니다.

데이터 주석은 실제로 효과적인 기계 학습 모델의 향상된 개발을 가능하게 하는 기본적인 과정입니다. 현재 AI가이 프로세스를 지원할 수 있지만, 인간의 전문 지식과 감독은 정확성과 신뢰성을 보장하는 데 중요합니다.

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