한국어 English Tiếng Việt bahasa Indonesia Unisem
한국어 English Tiếng Việt bahasa Indonesia Unisem
소식지

월간 소식지 3월. 수동 데이터 라벨링 대 자동 데이터 라벨링

페이지 정보

작성자 Admin 작성일21-04-01 13:29 조회298회 댓글0건

본문


 

수동 데이터 라벨링 대 자동 데이터 라벨링

데이터 라벨링 필요성
이번 달에 AI전문기업으로써 소개하고자 하는 주제는 라벨링이다. 정확하게 레이블이 지정된 데이터 세트는 머신 및 딥 러닝 혁명의 원재료이다. 차세대 인공 지능 (AI)을 학습시키려면 방대한 양의 데이터가 필요하다. 올바르게 라벨이 지정된 이미지는 AI 시스템을 학습시켜 차량과 보행자 또는 모자와 헬멧을 정확하게 구별하게 한다.
그림 1. 교통 객체 대상 데이터 라벨링
데이터 라벨링 유형: 수동 데이터 라벨링 대 자동 데이터 라벨링
산업에서 필요하는 정확하고 확장 가능한 데이터 세트를 생성하려면 어떻게 해야 하나? 라는 질문에 대한 답변을 하려면 먼저 수동 데이터 라벨링과 자동 데이터 라벨링을 고려해야 한다. 데이터 레이블 지정에 대한 이러한 접근 방식의 차이점은 스마트 데이터 세트 생성을 위한 방향을 가리 킨다.
수동 데이터 라벨링은 일반적으로 개별 주석자(annotator)가 이미지 또는 비디오 프레임의 객체를 식별하는 과정을 의미한다. 이러한 주석자는 포괄적이고 양질의 AI 학습데이터를 구성하기 위해 수십만 개의 이미지를 살펴본다. 개발자의 필요에 따라 특정 라벨링 기술이 원시 데이터에 적용된다.
“수동 라벨링 대 자동 라벨링”의 답변은 머신 러닝 프로젝트에 적합한 데이터 레이블 지정 프로세스를 찾는 것이다. 올바른 라벨 지정 도구와 잘 훈련되고 전문적으로 관리되는 주석(annotation) 작업 인력은 오늘날의 혁신사에게 강력한 조합이 될 수 있다.
자동 데이터 라벨링 프로세스는 힘든 주석 주기로 인한 몇 가지 문제를 극복할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 라벨이 지정된 데이터 세트에서 학습한 후 라벨이 없는 데이터 세트에 머신 러닝 모델을 적용할 수 있다. 그러면 모델은 새 데이터 세트에 대한 적절한 레이블을 예측할 수 있어야 한다. 자동 데이터 라벨링 알고리즘은 인간의 입력을 통해 개선될 수 있다. AI가 원시 데이터에 레이블을 지정하면 인간 주석자가 레이블을 검토하고 확인한다. 그러면 정확하게 레이블이 지정된 데이터가 훈련 데이터 세트에서 대신할 수 있다. 주석자 라벨링에서 실수를 발견하면 수정을 진행할 수 있다. 이 수정된 데이터는AI를 라벨링 학습하는 데에도 사용할 수 있다.
유니셈(주)에서 데이터 라벨링
현재까지 유니셈의 IoT사업부는 인간 주석자 기반의 수동 데이터 라벨링을 비전AI학습 과정에서 사용했다. 정확한 객체 인식 학습을 위해서는 많은 객체 이미지가 준비해야 되어서 많은 인력이 필요하고 많은 비용과 시간이 필요했다. 인간 주석자의 역할은 간과할 수 없지만 분명히 사람들과 함께 일한다는 것은 불화를 불러 일으키는 인적 요소가 있다는 것이다. 작업 과정에서 한 주석자는 하루에 이미지 100 건을 작업하고 또 다른 주석자는 하루에 200 건을 작업하며, 또한 지정된 레이블 등의 품질 차이 있기 때문에 불공평이 생긴다.
자동 라벨링 AI는 쉽게 식별되는 대부분의 라벨을 처리할 수 있다. 이것은 초기 라벨링 단계를 크게 가속화하는 장점이 있다. 라벨링 작업자들은 자동 라벨링된 이미지를 약한 수정하거나 검수만 하면 되므로 생산성이 향상된다.
 
그림 2. 유니셈 IoT사업부 사내 자동 데이터 라벨링 플랫폼 화면

영상인식 기반 존재한 솔루션을 개선하거나 새로운 솔루션을 개발하는 대에 데이터 라벨링 작업이 지속적으로 필요하기 때문에 유니셈 IoT사업부는 사내 자동 데이터 라이벨링 플랫폼을 개발을 3개월 전에 시작했다. 현재 단계에는 이미지 100개를 업로드하면 플랫폼이 4초 이내로 응답을 준다. 자동 데이터 라이벨링 플랫폼이 초기에 인간의 도움이 필요하지만 지속적으로 학습을 하며 독립적인 라이벨링 기능이 향상하여 데이터 세트 준비 작업은 대부분이 자동으로 진행될 예정이며 고성능 생산성이 기대된다.

유니셈 뉴스
2021.03.10
유니셈, 포항시에 AI-기반 해안안전 사업 참여
포항시는 해수욕장에 설치된 수영 금지구역 감시용 CCTV를 이용하여 다음과 같은 주요 사항을 요청하였다.
더 읽기 ▷



유니셈 IoT사업부 솔루션
            


Facebook
Twitter
LinkedIn



댓글목록

등록된 댓글이 없습니다.

유니셈(주) IoT사업부 소식지를 구독하세요.

정보 수집·이용에 동의합니다.