데이터 레이블링은 AI 모델이 학습할 수 있도록 이미지, 텍스트 또는 사운드와 같은 원시 데이터에 태그를 지정하거나 주석을 추가하는 프로세스입니다.이는 머신러닝 알고리즘 학습의 기본 단계이며 AI 개발 주기에서 중요한 역할을 합니다.하지만 말처럼 쉽지는 않습니다. AI 교육을 위한 데이터 레이블링이 직면한 가장 큰 과제는 다음과 같습니다.
일반적인 과제
필요한 인력 및 시간
데이터 라벨링은 노동 집약적인 경우가 많습니다.대규모 데이터 세트에는 상당한 인력이 필요하며 프로세스에는 시간이 많이 걸릴 수 있습니다.이는 AI 모델을 개발하고 배포할 수 있는 속도에 직접적인 영향을 미칩니다.
고품질 라벨 보장
좋은 AI에는 좋은 데이터가 필요합니다.데이터에 레이블이 부정확하게 지정되면 AI 모델은 신뢰할 수 없는 결과를 생성합니다.고품질 라벨을 유지하는 것은 지속적인 과제입니다. AI 데이터 라벨링.
비용에 미치는 영향
필요한 시간과 인력을 고려하면 데이터 라벨링에 많은 비용이 들 수 있습니다.소규모 기업의 경우 이 비용이 만만치 않을 수 있습니다.
AI 모델에 미치는 영향
잘못된 라벨이 모델 성능 저하로 이어질 수 있는 방법
레이블이 부정확하거나 일치하지 않으면 학습 알고리즘이 오해되어 모델이 잘못된 가정을 하거나 잘못된 결과를 산출할 수 있습니다.
현실에서 일어나는 영향
레이블이 잘못된 데이터는 실제 세계에서 참담한 결과를 초래할 수 있습니다.자율 주행 차량이 정지 신호를 잘못 해석하거나 의료 알고리즘이 잘못된 진단을 내린다고 상상해 보십시오.
분산형 데이터 라벨링을 통한 문제 해결
탈중앙화 데이터 라벨링
분산형 데이터 레이블링에는 데이터에 레이블을 지정할 중앙 집중식 팀이 있는 대신 작업에 기여하는 사람들로 구성된 분산된 네트워크가 포함됩니다.이 접근 방식은 전통적으로 데이터 레이블링과 관련된 많은 문제를 해결할 수 있습니다.
장점 및 단점
- 장점: 확장성, 비용 절감, 처리 시간 단축
- 단점: 품질 보장은 어려울 수 있지만 품질 검사와 전문가 감독을 통해 이를 관리할 수 있습니다.
Sapien에 문의하여 AI 교육을 위한 데이터 레이블링의 문제를 해결하는 방법을 알아보십시오
이러한 문제를 해결하는 것은 신뢰할 수 있고 효과적인 AI 모델을 개발하는 데 매우 중요합니다.가능성을 보여주는 한 가지 솔루션은 분산형 데이터 라벨링입니다.
Sapien은 'Train2Earn' 소비자 게임을 통해 데이터 라벨링 방식을 혁신하고 있습니다.우리는 데이터 라벨링의 수요와 공급 측면 모두에 서비스를 제공하는 양면 시장을 보유하고 있습니다.원시 데이터를 업로드하고, 즉시 견적을 받고, 선결제하고, 글로벌 태거 풀이 데이터에 라벨을 붙이는 것을 지켜보기만 하면 됩니다.추가 비용을 지불하면 프로세스 속도를 높일 수도 있습니다.진행 상황 대시보드를 통해 항상 최신 정보를 확인할 수 있습니다.
더 높은 수준에서 경쟁하고자 하는 SME를 위해 Sapien은 데이터 라벨링 문제를 해결할 수 있는 강력한 솔루션을 제공합니다.뒤쳐지지 마세요. 대기자 명단에 등록하세요 필요한 데이터에 레이블을 지정하는 데 도움이 되는 방법에 대해 자세히 알아보십시오.
