데이터 라벨링이란 무엇인가?

데이터 라벨링의 목적 

데이터 라벨링은 인공지능 시스템이 알고리즘을 생성할 수 있도록 기초가 되는 자료를 수집하는 행위를 말하며 각 정보에 상세내용을 기입하는 작업입니다. 예를 들어 한 주제의 사진이 담고 있는 내용을 AI가 인식하여 해석할 수 있도록 사진에 이름과 내용을 기입해 주는 방식입니다. 이 방법은 각 자료가 신뢰할 수 있는 정확한 데이터임을 확인하는 방식입니다.

데이터 라벨링이 AI와 머신러닝에 중요한 이유?

머신러닝이 학습하고 습득한 지식을 인공지능이 분석하고 결정을 내리는데, 보다 정확한 결정은 정확한 분석을 바탕으로 하며 정확한 분석에는 정확한 자료가 바탕이 되어야 하기 때문입니다. 또한, 테이터 라벨링은 교육 프로세스의 속도를 향상 시키는데 도움이 될 수 있습니다.

AI(인공지능)

인간의 지능이 갖는 추리, 학습, 논증, 적응, 수집, 분석 등의 기능을 갖춘 컴퓨터 시스템을 말하며 전문적인 시스템, 자연언어의 해독, 로복공학, 학습과 지식 습득, 번역, 로봇공학 등에 응용합니다. 

 

머신러닝

머신러닝은 인공지능의 하위에 존재하는 기능적인 부분인데요. 인간은 살아가는 동안 불편한 부분을 찾아 문제점을 해결하기위해 학습이라는 것을 합니다. 예를 들어 이동이라는 것을 하기 위해 걷는 것을 배우고 좀 더 빠르게 이동하기 위해 자전거, 오토바이, 자동차, 비행기 등을 작동시키는 방법을 학습합니다.

또한, 학습이란 것을 해야겠다고 스스로 결정하는 것도 사람인데요. 하지만 컴퓨터는 스스로 배움이라는 것을 결정하지 않기때문에 인간처럼 문제점을 해결하기 위해 빅데이터를 통해서 특정한 규칙을 찾아 학습을 하게 하는 것을 머신러닝이라고 합니다.

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