데이터 라벨링 프로젝트에 대한 내용을 정리해 봤습니다.

데이터 라벨링 프로젝트

데이터 라벨링 프로젝트 관리

데이터를 검수하다 보면 사진을 잘 찍었다 해도 목표와 다른 사진을 찍었거나 사진이 밸런스가 안 맞는 경우가 있습니다.

까치, 고양이, 강아지를 각각 1:1:1로 사진을 각각 5만장씩 구해야 하는데 까치만 10만 장 있다면 5만장으로 줄여야 하는 식입니다.

데이터 라벨러는 데이터 라벨링 업무만 하는 경우는 많지 않습니다. 재택근무가 아닌 이상 회사에 취직하게 되면 회사의 일원이기 때문에 라벨링 하다 품질관리도 하고 자료를 구하는 일도 하게 됩니다.

데이터 라벨링 프로젝트는 대규모 데이터셋에 라벨을 붙여 머신러닝 모델 학습에 활용하는 것을 목표로 합니다.

프로젝트 단계는 데이터 수집, 데이터 정제, 데이터 라벨링, 검수 및 품질관리, 데이터 저장 및 배포의 순서로 진행됩니다.

데이터 라벨링 프로젝트 계획 수립

데이터 라벨링 프로젝트 계획 수립은 아래 절차로 진행됩니다.

성공적인 데이터 라벨링 프로젝트를 위해서는 체계적인 프로젝트 계획 수립이 필수적입니다.

프로젝트의 목표를 명확히 설정하고, 세부적인 일정과 자원 배분을 계획함으로써 프로젝트를 효과적으로 관리할 수 있습니다.

한국은 데이터 라벨링 프로젝트가 정부 지원으로 이뤄지는 경우가 많습니다.

초중반에 데이터가 빠르게 모이고 빠르게 처리해야 되기 때문에 중간 목표까지 달성하기가 바쁩니다.

성공률은 95~99%까지 맞춰야 합니다.

데이터 라벨링 프로젝트에 대해 알아봤는데요, 참고가 되셨길 바랍니다.