데이터 라벨링이란

데이터 라벨링이란 이미지, 영상, 텍스트 등의 데이터를 인공지능(AI)이 스스로 학습할 수 있도록 다양한 정보를 목적에 맞게 알맞은 형태로 가공하는 것입니다.
데이터 라벨링의 예시로는 자동차 사진과 동영상에 '자동차'라는 라벨을 붙이는 것이 데이터 라벨링 예시 입니다.
좌측의 이미지는 여러가지의 라벨링 방법 중 "Polygon"을 이용한 방법으로, 이미지 속에서 객체를 보다 정교하게 라벨링하여 작업할 수 있는 기능입니다.
라벨링을 통해 학습한 인공지능(AI)은 다음에 유사한 형태의 이미지를 자동차로 구분할 수 있게 됩니다.
이 외에도 Bounding Box, Polyline, Key Point, Cuboid, OCR 등 각 데이터 형식에 맞는 다양한 라벨링 방법을 통해 가공 작업을 할 수 있습니다.
다만, 인공지능이 학습하기 위해서는 많은 양의 데이터가 필요하고 명확한 기준을 정립해 수행 인력을 양성, 관리하여 양질의 데이터 품질을 확보해야 합니다.