데이터라벨링 이란
데이터 라벨링은 데이터에 제공하는 관련 정보 또는 레이블을 사용하여 데이터에 주석을 달거나 태그를 붙이는 프로세스를 말합니다. 레이블 또는 태그를 수동 또는 자동으로 데이터 세트 내의 다른 요소 또는 속성에 할당함으로써 기계 학습 알고리즘 및 모델이 이해하기 쉽고 유용할 수 있도록 도와줍니다.
데이터 라벨은 레이블이 지정된 예를 사용하여 예측하거나 레이블이 지정되지 않은 새로운 데이터를 분류하는 모델을 훈련하는 감시 학습에 필수적입니다. 레이블이 지정된 데이터는 모델이 입력 기능과 해당 출력 라벨의 패턴과 관계를 학습하는 데 도움이 되는 참조 또는 그라운드 진실로 기능합니다. 정확하고 신뢰할 수 있는 라벨을 제공함으로써 머신러닝 모델이 보이지 않는 새로운 데이터에 직면했을 때 정확한 예측이나 결정을 내리도록 훈련하는 데 도움이 됩니다.
데이터라벨링 교육
데이터 라벨 프로세스는 특정 작업과 데이터 세트에 따라 달라집니다. 여기에는 각 데이터 인스턴스를 수동으로 확인 및 라벨링하는 인간 어노테이션이 포함될 수도 있습니다. 또한 사전 정의된 규칙 또는 알고리즘을 사용하여 자동화하는 경우도 있습니다. 일반적인 데이터 레이블 형식에는 이미지 또는 객체 인식(이미지 내 객체에 라벨을 할당), 텍스트 분류(텍스트 문서를 정의된 클래스로 분류), 감정 분석(긍정적, 부정적 또는 중립적인 감정으로 텍스트에 태그 부착) 및 다양한 도메인의 기타 많은 응용 프로그램이 있습니다. 데이터 라벨링은 도메인 지식, 전문 지식 및 세부 사항에 대한 주의가 필요한 노력과 시간이 많이 드는 프로세스입니다. 레이블링된 데이터의 품질과 정확성은 머신러닝 모델의 성능과 신뢰성에 큰 영향을 미치며, 데이터 라벨링은 데이터 준비와 모델 개발 파이프라인 전체에서 중요한 단계가 됩니다.
데이터라벨링 자격증
업계 내에서 널리 인정되는 표준화된 데이터 라벨 인증서나 인증 프로그램은 없습니다. 다만 수료 시 인증하는 각종 과정과 훈련 프로그램이 준비되어 있어 학습자에게 필요한 기술과 지식을 제공하고 데이터 라벨 역할이 뛰어납니다. 이 과정에서는 데이터 주석 기술, 품질 관리, 도메인 고유의 레이블 지정 가이드라인, 데이터 라벨링 도구 등의 주제가 다뤄집니다. 이러한 과정 중에는 학술 기관이 제공하는 것도 있고 민간 기업이나 온라인 학습 플랫폼이 제공하는 것도 있습니다.
수료 시 인증을 제공하는 과정의 한 예로 AI 재단이 제공하는 '인증 데이터 라벨 전문가' 코스가 있습니다. 이 과정에서는 데이터 라벨의 베스트 프랙티스, 품질 관리, 데이터 라벨의 법적·윤리적 고려사항 등의 토픽을 다룹니다. Coursera에서 제공하는 "데이터 주석 및 라벨링 기본" 과정으로 감독된 학습 작업에서 데이터 라벨링을 위한 주요 개념과 기술을 다루고 있습니다.
모든 데이터 라벨의 역할에 데이터 라벨 인증서를 취득할 필요는 없지만, 현장에서 전문 지식과 신뢰성을 발휘하고 싶은 사람에게는 이 인증서가 귀중한 자산이 될 수 있습니다. 또한 데이터 사이언스, 기계 학습, 소프트웨어 개발 등 다른 관련 분야에서 데이터 라벨링으로의 이행을 검토하고 있는 사람에게도 유익합니다.
데이터라벨링 비전
우리나라는 AI 역량을 높이고 AI 주도 산업의 성장을 지원하기 위해 인공지능(AI)과 데이터 라벨링 분야 이니셔티브를 적극 추진해 왔습니다. 한국 정부는 AI 기술 개발과 도입을 위한 고품질 라벨링 데이터의 중요성을 인식했고, 데이터 라벨링 작업을 위한 숙련된 인재 양성과 육성을 목표로 하고 있습니다. 여기에는 직업으로서 데이터 라벨에 관심이 있는 개인에게 훈련 프로그램, 코스 및 인정을 제공하는 것이 포함됩니다. 한국은 유능하고 지식 있는 인재를 육성함으로써 증가하는 데이터 라벨링 서비스에 대한 수요를 충족시키고 AI 산업의 성장을 지원하는 것을 목표로 하고 있습니다.
전반적으로 한국의 데이터 라벨링 비전은 AI 기술 발전과 AI 주도 산업 진흥에 고품질 라벨링 데이터의 중요성을 강조하고 있습니다. 한국은 인프라와 인재 육성, 윤리적 배려에 초점을 맞춤으로써 AI 혁신과 응용 분야의 선두주자로 자리매김하는 것을 목표로 하고 있습니다.
