라벨의 의미와 개념에 대해 알아봅시다.
라벨의 의미와 개념을 이해합니다.
라벨(Lable)의 의미는 인공지능(AI)수업 머신러닝 분야데이터를 기반으로 지도학습을 수행할 때, 문제 데이터와 정답 데이터의 두 가지 유형 중 표시된 정답 데이터를 의미합니다. 지도 학습은 문제 데이터인 입력 데이터와 정답 데이터인 레이블 간의 관계를 학습합니다. 그리고 새로운 데이터가 주어지면 적절한 라벨이 예측됩니다. 레이블은 데이터 분류와 관련된 정보를 표시합니다. 라벨은 데이터를 분류하고 식별하는 데 사용되는 명시적인 정보로, 데이터가 속한 카테고리나 클래스를 나타냅니다. 일반적으로 올바른 데이터를 표시하거나 데이터에 라벨을 붙이는 정보를 말합니다. 라벨은 머신러닝이나 딥러닝의 지도학습 방법 중 분류 모델에 주로 사용됩니다. 레이블은 분류 모델로부터 데이터를 입력으로 받은 후 출력 값에 대한 정답 데이터로 사용됩니다.
라벨 의미 및 개념 설명
라벨(Label)은 머신러닝 모델이 학습하는 두 가지 데이터 유형인 문제와 정답 중 정답 데이터를 의미합니다. 레이블은 클래스라고도 합니다. 라벨은 데이터의 분류를 나타내는 정보이다. 라벨은 이름표의 일종입니다. 머신러닝 모델의 경우 훈련 데이터로 주어지는 문제 데이터와 정답 데이터로 구성된 데이터 세트를 기반으로 학습이 수행된다. 따라서 머신러닝의 지도학습에서는 문제 데이터만으로는 학습이 진행될 수 없고, 라벨링된 정답 데이터를 보여주는 데이터가 있어야 한다. 머신러닝의 경우 레이블이 지정되지 않은 RAW 데이터에 레이블을 지정하는 작업을 레이블링(labeling)이라고 합니다. 즉, 정답을 데이터로 변환하는 것을 데이터 레이블링이라고 합니다. 레이블과 데이터 레이블링은 주로 이미지 분류 모델에서 사용됩니다. 예를 들어 인공지능이 사람의 얼굴을 인식하기 위해 다양한 사람의 얼굴 이미지를 수집할 때, 이를 구별하려면 개와 고양이의 사진 데이터가 있는 경우 해당 데이터가 개인지를 나타내는 정보를 각각의 얼굴 사진에 붙여야 한다. 또는 고양이가 필요하며, 정답을 나타내는 정보가 라벨이 된다. 꽃의 종류를 분류하는 머신러닝 모델이라면, 이미지 분류를 위한 데이터 트레이닝을 위해 꽃과 관련된 데이터 이미지를 수집하고, 수집된 이미지마다 예를 들어 장미는 라벨 1, 카네이션은 라벨 3, 무궁화는 라벨 4, 프리지아는 라벨 5 등으로 데이터가 라벨링되어 저장됩니다. , 이미지가 문제가 되고 분류 결과가 올바른 라벨이 됩니다. 그리고 동일한 꽃 이미지라 하더라도 꽃의 종류가 많을 뿐만 아니라 각도에 따라 서로 다른 이미지로 나타날 수도 있으므로 각 꽃마다 이미지와 해당 라벨 간의 관계를 학습해야 합니다. 이처럼 새로운 꽃 이미지를 문제 데이터로 입력값으로 주면 해당 이미지가 장미, 튤립, 무궁화 등 어떤 꽃인지 정확하게 예측할 수 있게 된다. 5개의 라벨을 통해 학습했다면 5가지 종류의 꽃만 예측할 수 있지만, 더 많은 종류의 올바른 라벨을 지정하면 더 많은 종류의 꽃을 예측하고 분류할 수 있습니다. 이미지 데이터는 수집하기 쉽지만, 이미지가 어떤 데이터인지 정확하게 사람이 수동으로 지정해야 하기 때문에 라벨링 작업은 쉽지 않습니다. 그리고 수동으로 수행하면 많은 비용이 발생할 수 있습니다. 따라서 딥러닝을 자동화하는 솔루션을 제공하는 클라우드 컴퓨팅 솔루션 기업에서는 라벨링 자동화 기능도 제공하고 있습니다. 라벨링 작업이 특정 분야의 지식이 필요한 경우 해당 분야의 전문가와 함께 수행할 수 있습니다. 이 경우 최소 5인 이상이 작업에 참여할 수 있습니다. 예를 들어 의사 전문가가 MRI 데이터를 보고 특정 질병의 위치를 표시할 수 있는 분류 작업이 있습니다. 대용량 영상데이터에 대한 라벨링 작업이 필요한 경우 전문가가 아니더라도 작업이 가능하므로 프로젝트 예산을 활용하여 금전적인 보상을 통해 작업을 수행합니다. 라벨링을 전문으로 하는 직업도 있습니다. 라벨링을 전문으로 하는 사람을 데이터 라벨러라고 합니다. 머신러닝에서는 레이블이 지정된 데이터 세트를 통해 모델을 학습할 수 있으며, 정답과 같은 역할을 하는 레이블 데이터가 객관적인 기준으로 사용됩니다. . 훈련된 모델의 정확도는 정답 데이터인 라벨 데이터에 따라 달라질 수 있습니다. 따라서 정확하게 라벨링된 데이터를 사용하는 것도 중요합니다. 데이터 레이블은 이미지 분류, 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP), 오디오 처리 등의 분야에서 사용될 수 있습니다. 데이터 라벨링은 이미지, 텍스트, 오디오 등 데이터 유형의 데이터 세트에 설명 태그와 라벨을 수동 또는 자동으로 할당하여 데이터를 기계 학습 알고리즘에 더욱 유용하고 의미 있게 만드는 프로세스입니다. 을 추가하는 과정입니다. 레이블이 지정된 데이터는 데이터를 분류 또는 분류하고, 패턴이나 추세를 식별하거나 추가 컨텍스트 및 의미를 제공하는 데 사용할 수 있습니다. 데이터 라벨링은 머신러닝 알고리즘의 정확성과 직결되기 때문에 매우 중요한 단계입니다. 데이터 라벨링과 라벨링은 인공지능 기술이 발전할수록 더욱 중요한 역할을 할 것으로 예상된다.