데이터 라벨링 툴 소개

• 데이터 레이블링 AI의 눈에 보이는 세계
• 텍스트 라벨링 데이터 분류의 첫걸음
• 데이터 라벨링 미래 전망

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기계 학습 모델의 훈련 과정에서 필수 불가결한 단계 중 하나는 데이터 라벨링입니다. 이 과정을 통해, 다양한 형태의 데이터(예를 들어 이미지, 텍스트, 오디오 등)에 태그를 부착함으로써, 모델이 해당 데이터를 인식하고 분석하는 법을 배울 수 있게 됩니다. 이를 위해, 데이터 라벨링을 용이하게 해주는 여러 데이터 라벨링 툴과 소프트웨어가 개발되었습니다. 이러한 도구들은 데이터의 다양한 특성에 맞춰 라벨을 부여할 수 있는 기능을 제공하며, 아래에 그중 몇 가지 데이터 라벨링 툴을 소개합니다.

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GitHub - HumanSignal/labelImg: LabelImg is now part of the Label Studio community. The popular image annotation tool created by

 

1. LabelImg(https://github.com/tzutalin/labelImg)

LabelImg는 객체 인식 작업에 특화된 오픈 소스 이미지 어노테이션 툴입니다. 이 도구를 사용하면 사용자가 이미지 상의 객체를 사각형으로 표시하고, 그 객체를 나타내는 클래스를 태그 형태로 추가할 수 있습니다. 또한, LabelImg는 어노테이션 정보를 XML 기반의 Pascal VOC 형식과 YOLO 형식으로 저장하는 기능을 제공합니다, 이를 통해 데이터 라벨링 작업의 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

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Labelbox | Data-centric AI Platform for Building & Using AI

 

2. Labelbox(https://www.labelbox.com)

 

Labelbox는 클라우드 상에서 운영되는 다목적 데이터 라벨링 플랫폼으로, 이미지, 비디오, 텍스트, 오디오 등 다양한 유형의 데이터에 대한 어노테이션 작업을 지원합니다. 이 플랫폼을 통해 사용자는 자신만의 데이터 유형을 설정하고, 라벨링 작업을 위한 특정 워크플로우를 구성할 수 있습니다. 또한, 인공지능을 활용한 보조 라벨링 기능과 팀원 간 협업을 용이하게 하는 도구들도 포함되어 있어, 라벨링 프로젝트의 효율성과 정확성을 높일 수 있습니다.

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HITL(Human in the loop) – Amazon SageMaker Ground Truth – AWS

 

3. Amazon SageMaker Ground Truth(https://aws.amazon.com/sagemaker/groundtruth)

Amazon SageMaker Ground Truth는 AWS가 제공하는 강력한 데이터 라벨링 서비스로, 사용자들이 방대한 데이터 세트에 효율적으로 라벨을 부착할 수 있게 지원합니다. 이 서비스는 머신 러닝 기술을 활용한 자동화된 라벨링 기능을 통해 라벨링 과정의 속도를 높이고, 정확도를 개선하는 데 도움을 줍니다. Amazon SageMaker Ground Truth를 사용함으로써, 사용자들은 대량의 데이터 라벨링 작업을 보다 쉽고 빠르게 처리할 수 있습니다.

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CVAT

 

4. CVAT(Computer Vision Annotation Tool) (https://www.cvat.ai)

CVAT는 비디오 및 이미지 라벨링을 위한 웹 기반의 오픈 소스 도구입니다. 이 플랫폼은 객체 인식, 객체 분할, 키포인트 검출과 같은 다양한 라벨링 작업 유형을 지원하며, 사용자에게 친숙한 인터페이스와 파이썬 API를 통해 데이터 어노테이션 작업의 효율을 크게 향상시킵니다. CVAT의 직관적인 사용 방식은 라벨링 프로세스를 간소화하여, 사용자가 보다 쉽고 빠르게 고품질의 라벨링 데이터를 생성할 수 있도록 돕습니다.

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Prodigy · Prodigy · An annotation tool for AI, Machine Learning & NLP

 

5. Prodi.gy(https://prodi.gy)

Prodi.gy는 액티브 러닝 방식을 채택한 어노테이션 툴로, 텍스트, 이미지, 오디오 데이터의 라벨링을 지원합니다. 이 도구는 현재 훈련 중인 모델로부터 받는 피드백을 활용하여 라벨링 작업을 수행함으로써, 적은 양의 데이터로도 모델의 학습 효율을 극대화할 수 있도록 설계되었습니다. 이러한 접근 방식은 데이터 라벨링 과정을 더욱 지능적이고 효율적으로 만들어, 빠른 시간 내에 고품질의 학습 데이터 세트를 구축할 수 있게 해 줍니다.

 

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데이터 라벨링 툴 및 소프트웨어는 데이터 과학자와 개발자들이 데이터 라벨링 작업을 보다 효율적으로 수행하며, 더욱 정밀한 머신 러닝 모델을 구축하는 데 큰 도움을 줍니다. 각 도구는 특정 유형의 데이터 처리나 라벨링 작업의 특정 요구사항에 맞춰 최적화되어 있기 때문에, 프로젝트의 특성과 필요성을 고려하여 적합한 데이터 라벨링 툴을 선택하는 것이 매우 중요합니다. 이를 통해, 보다 정확하고 효과적인 머신 러닝 모델 개발을 위한 고질적인 작업의 부담을 줄일 수 있습니다.

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디지털 라벨링 미래 전망