오늘은 데이터 라벨링이란 무엇이며 인공지능이 어떻게 학습하는지에 대하여 자세하게 알려드리도록 하겠습니다. 우리는 지금 빠르게 변화하고 상상이 현실로 되는 세상, 4차 산업혁명이 불러올 혁신적인 미래 세상에서 살고 있으며 이 중심에는 인공지능 AI가 자리 잡고 있습니다. 최근 AI가 발전하면서 데이터라벨링이라는 생소한 단어가 어느덧 조금씩 우리 생활 속에 자리 잡고 있습니다. AI와 데이터라벨링은 어떤 관계가 있기에 항상 함께 이야기될까요?
우리 함께 데이터라벨링에 대하여 알아볼까요?
데이터 유형별 라벨링 방법 (이미지, 영상, 텍스트, 음성)
데이터 라벨링이란?
데이터라벨링이란 인공지능 AI가 학습할 수 있도록 모든 데이터의 라벨을 달아주는 작업을 말합니다.
인공지능 AI는 사람이 아니고 기계이기 때문에 세상에 처음 태어난 아기에게 모든 걸 가르치듯 인공지능에게도 체계적인 학습이 필요합니다. 데이터 라벨링은 어떤 물체의 형상을 표시해 주고 명칭을 달아주며 이 물체를 인공지능이 인식할 수 있도록 모든 정보를 데이터로 만들어 놓는 작업입니다. 데이터 라벨링이 정확하고 정보가 많을수록 인공지능은 똑똑해집니다.
인공지능의 학습과정
1. 데이터 수집
인공지능이 학습하기 위해서는 학습에 적합한 데이터가 있어야 하는데 이런 데이터는 수집하여 확보합니다. 예를 들어 축구공을 손에 들고 있는 사람이 있는데 여기서 축구공과 사람을 구별하는 인공지능을 개발하려면 나이대별로, 다양한 종류의 축구공을 들고 있는 사람들의 사진이 필요할 것입니다. 이런 사진을 수집하는 과정이 데이터 수집과정입니다.
2. 데이터 가공
데이터를 수집했다면 수집한 데이터를 그대로 사용하는 것이 아니라 인공지능이 학습하기 적합한 형태로 가공을 하는 과정이 필요합니다. 수집한 데이터의 오류는 제거하고 데이터가 인공지능이 학습하는데 맞는 형식이나 크기로 맞추어주어야 합니다. 또한 중복된 데이터는 삭제하고 개인정보는 인식하지 않도록 해야 합니다.
3. 데이터 라벨링 달아주기
데이터에 대한 가공이 끝났다면 수집한 데이터에 라벨링을 해주어야 합니다. 라벨링은 수집한 이미지에 사람과 축구공이 있는지 확인하고 각각의 이미지의 크기와 위치, 대상에 대한 정보를 달아주는 작업입니다.
4. 데이터 라벨링 검수
데이터에 라벨링을 달아주었다면 라벨링이 정확하게 진행되었는지 다시 한번 확인하는 검수과정입니다. 축구공에 사람이라고 잘못된 정보를 부착하면 인공지능이 사람을 찾는 데이터에서 축구공을 찾게 되는 잘못된 학습결과가 발생하므로 이 과정은 반드시 진행되는 필수적인 부분입니다.
5. 인공지능 학습용 데이터
수집된 데이터를 가공하고 라벨링을 달아준 후 검수까지 완료된 데이터는 인공지능 학습용 데이터라고 부르며 인공지능이 학습하는 데 있어서 정답지와 같은 역할을 합니다. 이런 과정에 참여하여 데이터를 만드는 사람들을 <데이터 라벨러>라고 합니다. 데이터 라벨러들이 많은 학습용 데이터를 만들수록 인공지능 AI의 성능은 나날이 고도화됩니다.
이렇게 오늘은 데이터 라벨링에 대한 기초지식으로 인공지능 AI 학습용 데이터가 어떻게 만들어지는지에 대하여 살펴보았습니다. 다음 시간에도 데이터라벨링에 대한 정보를 계속해서 올려드릴 테니 많은 관심 부탁드립니다.
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