AI 구현을 위한 데이터셋 구축과 라벨링은.....

 

AI를 도입하기 위해서는 적절한 데이터셋이 필요합니다. 그러나 데이터셋을 구하는 것은 종종 어려운 일입니다. 이러한 경우에는 다음과 같은 방법을 고려해 볼 수 있습니다.

1. 데이터셋 구매: 데이터셋을 구하는 가장 쉬운 방법은 구매하는 것입니다. 데이터 공급 업체들은 다양한 분야에서 다양한 유형의 데이터셋을 제공합니다. 예를 들어, 이미지 데이터셋, 음성 데이터셋, 자연어 데이터셋 등을 제공합니다. 이 방법은 비용이 많이 들 수 있지만, 시간과 노력을 줄일 수 있습니다.
2. 공개 데이터셋 사용: 인터넷에는 수많은 공개 데이터셋이 있습니다. 예를 들어, MNIST, CIFAR-10, ImageNet 등 이미지 인식을 위한 대표적인 데이터셋들이 있습니다. 이러한 데이터셋들은 공개적으로 제공되며, 비용이 들지 않습니다.
3. 데이터 수집: 데이터셋을 직접 수집할 수도 있습니다. 이 경우에는 데이터셋을 수집하기 위한 프로그램이나 기계를 만들어야 합니다. 이 방법은 시간과 노력이 많이 들지만, 원하는 데이터를 얻을 수 있습니다. 또한, 이러한 방법으로 수집한 데이터셋은 다른 데이터셋과 차별화되는 데이터셋을 구성할 수 있습니다.
4. 전문가의 도움: 데이터셋을 구하는 것이 어렵다면 전문가의 도움을 받을 수 있습니다. 데이터 분석가나 데이터 과학자 등 전문가들은 데이터셋을 구성하고 분석하는 데 필요한 기술과 지식을 가지고 있습니다. 이들과 상담을 통해 데이터셋을 구성할 수 있습니다.
5. 데이터 확장: 기존에 가지고 있는 데이터셋을 확장할 수도 있습니다. 예를 들어, 이미지 데이터셋에는 이미지 크기, 해상도, 밝기, 회전 등의 다양한 변형을 주어 데이터셋을 확장할 수 있습니다. 이 방법은 데이터셋의 크기를 늘리고 모델의 성능을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

위의 방법 중 적절한 방법을 선택하여 데이터셋을 구성하면 됩니다.

 

그리고, 오픈소스 소프트웨어를 사용하면 라벨링을 보다 쉽고 효율적으로 할 수 있습니다. 다음은 데이터 라벨링을 위한 몇 가지 유용한 오픈소스 소프트웨어입니다.

1. LabelImg: LabelImg는 이미지 라벨링 도구로서 오픈소스 소프트웨어입니다. 이미지를 열어서 객체를 선택하고 라벨을 할당할 수 있습니다. 또한, 다양한 파일 형식을 지원하며, Windows, Linux, Mac OS 등 다양한 운영체제에서 사용할 수 있습니다.
2. VGG Image Annotator (VIA): VIA는 이미지, 비디오 및 오디오 데이터를 라벨링하는 데 사용되는 오픈소스 소프트웨어입니다. VIA는 다양한 라벨링 기능을 제공하며, 이를 통해 객체 검출, 세그멘테이션, 텍스트 어노테이션 등을 수행할 수 있습니다.
3. OpenLabeler: OpenLabeler는 TensorFlow Object Detection API를 기반으로하는 오픈소스 라벨링 도구입니다. TensorFlow Object Detection API는 객체 검출 및 분류 작업에 유용합니다. OpenLabeler는 이미지를 불러와 객체를 라벨링하는 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있도록 도와줍니다.
4. DataTurks: DataTurks는 온디맨드 데이터 처리 플랫폼으로서, 라벨링 작업에 특화된 솔루션을 제공합니다. 이 플랫폼을 사용하면 라벨링 작업을 온라인 상에서 외부 작업자에게 아웃소싱할 수 있습니다.

이러한 오픈소스 소프트웨어를 사용하면 라벨링 작업을 더욱 효율적으로 수행할 수 있습니다. 하지만 이러한 도구를 사용하기 전에 데이터를 라벨링하는 방법에 대한 이해가 필요합니다. 적절한 라벨링 방법을 선택하고 라벨링 작업을 체계적으로 수행하는 것이 모델의 성능에 큰 영향을 미칩니다.

 

또한, 로그나 DB에 있는 데이터를 라벨링하는 경우, 이미지 라벨링 도구와는 조금 다른 도구를 사용해야 합니다. 이러한 데이터를 라벨링하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 오픈소스 도구를 소개합니다.

1. Label Studio: Label Studio는 이미지, 텍스트, 음성, 비디오 등 다양한 유형의 데이터를 라벨링할 수 있는 오픈소스 도구입니다. 라벨링 작업을 위한 다양한 인터페이스와 기능을 제공하며, 다양한 머신 러닝 프레임워크와 연동하여 라벨링된 데이터를 학습 데이터로 사용할 수 있습니다.
2. Prodigy: Prodigy는 데이터 과학 및 머신 러닝 작업에 필요한 다양한 도구와 서비스를 제공하는 플랫폼입니다. 데이터 라벨링 작업을 위한 도구로써, 다양한 유형의 데이터를 라벨링하고 검증하는 기능을 제공합니다.
3. Snorkel: Snorkel은 머신 러닝 모델을 학습시키기 위한 훈련 데이터를 생성하는 플랫폼입니다. Snorkel은 비지도 학습, 약 지도 학습, 강 지도 학습 등 다양한 학습 방법을 지원하며, 이를 위한 데이터 라벨링 기능을 제공합니다.
4. DataTurks: DataTurks는 이미지 외에도 텍스트, 음성 등 다양한 유형의 데이터를 라벨링하는 데 사용될 수 있는 플랫폼입니다. 온디맨드 데이터 처리 플랫폼으로서, 라벨링 작업을 외부 작업자에게 아웃소싱하여 처리할 수 있습니다.

이러한 오픈소스 도구를 사용하면 로그나 DB에 있는 데이터를 보다 쉽게 라벨링할 수 있습니다. 하지만 데이터를 라벨링하는 방법과 라벨링 작업의 품질 관리에 대한 이해가 필요합니다. 적절한 라벨링 방법과 품질 관리 절차를 사용하여 모델의 성능을 최적화할 수 있습니다.

 

아을러, 데이터 라벨링은 머신 러닝 모델의 성능에 큰 영향을 미치기 때문에, 정확한 라벨링이 매우 중요합니다. 일반적으로 데이터 라벨링의 정확성을 확인하기 위해 사람이 직접 검수를 하는 방법을 사용합니다.

 

데이터 라벨링 작업 후, 라벨링된 데이터를 테스트 데이터셋으로 사용하여 모델을 평가하면 됩니다. 이때 테스트 데이터셋에서 모델이 제대로 동작하지 않거나 예측이 틀릴 경우, 라벨링 작업이 잘못되었을 가능성이 높습니다. 이 경우, 잘못된 라벨링을 수정하고 다시 모델을 학습시켜야 합니다.

 

또한, 데이터 라벨링을 효과적으로 검증하기 위해 라벨링 툴에서 제공하는 기능 중 하나인 라벨링 검수 기능을 사용할 수 있습니다. 이 기능은 라벨링 작업을 수행한 다수의 작업자들이 작성한 라벨을 비교하여 일관성을 확인하고, 일관성이 없는 라벨을 수정하도록 유도합니다.

 

데이터 라벨링의 정확성을 높이기 위해서는 라벨링 작업을 수행하는 인력들의 교육과 훈련, 일관성 있는 가이드라인과 프로세스 등이 필요합니다.

 

마지막으로 라벨링 단계 이전에 깨끗한 데이터를 획득하기 위해 데이터 전처리를 하게 되는데 데이터 전처리는 머신 러닝 모델의 성능에 큰 영향을 미치기 때문에 매우 중요합니다. 데이터 전처리에 사용할 수 있는 오픈소스 라이브러리는 다양하게 존재합니다. 이 중 몇 가지를 아래에 소개해드리겠습니다.

1. Pandas : 파이썬 데이터 분석 라이브러리로, 데이터 전처리, 변환, 분석 등에 사용됩니다. Pandas는 CSV, Excel, SQL 데이터베이스, HTML 등 다양한 데이터 소스를 지원하며, 데이터 프레임을 사용하여 데이터를 처리합니다.
2. NumPy : 파이썬으로 과학 연산을 수행하기 위한 패키지로, 배열 처리와 선형 대수, 푸리에 변환 등의 기능을 제공합니다. NumPy를 사용하여 다양한 수학적 연산을 수행하고 데이터를 전처리할 수 있습니다.
3. Scikit-learn : 파이썬 기반 머신 러닝 라이브러리로, 분류, 회귀, 군집화 등 다양한 머신 러닝 알고리즘을 제공합니다. Scikit-learn을 사용하여 데이터 전처리 및 특징 추출 등을 수행할 수 있습니다.
4. TensorFlow : 구글에서 개발한 오픈소스 머신 러닝 라이브러리로, 딥 러닝 모델을 개발할 때 사용됩니다. TensorFlow는 데이터 전처리를 위한 다양한 함수와 모듈을 제공하며, 딥 러닝 모델에서 필수적인 기능들을 포함하고 있습니다.
5. OpenCV : 컴퓨터 비전과 영상 처리를 위한 라이브러리로, 이미지 처리와 관련된 다양한 함수를 제공합니다. OpenCV를 사용하여 이미지나 비디오 데이터를 전처리하고, 특징 추출 등을 수행할 수 있습니다.

이 외에도 다양한 데이터 전처리 라이브러리가 존재합니다. 데이터 전처리에 대한 자세한 내용은 데이터 탐색, 데이터 정제, 데이터 변환 등의 작업을 수행하는 과정으로, 데이터셋의 특성과 목적에 따라 다양한 전처리 기법이 적용됩니다.

 

AI 프로젝트 문의는 코세나 이승훈 실장, 010-9338-6400, admin@kosena.kr로 부탁드립니다.