데이터 어노테이션의 역할
인공 지능의 발전은 전세께의 작동 방식을 변화해 놓았고 많은 산업들은 수백만 개의 프로젝트에게 인공 지능을 적용하고 있음을 나타났습니다. 이는 엄청난 양의 훈련 데이터가 필요한데, 머신 러닝 알고리즘은 이를 통해 습득하고 그 지식을 적용하여 더 많은 유용한 예측을 가져올 것이라는 말합니다. 이 과정에서 데이터 어노테이션의 역할 및 고품질의 데이터 어노테이션을 갖기 위한 방식들에 대한 알아보도록 하겠습니다!
우리는 단순히 데이터 어노테이션이란 이미지, 비디오, 텍스트와 같은 수집된 데이터 유형의 객체에 대해 레이블을 붙이는 과정이라는 것을 이해할 수 있다. 머신 러닝 알고리즘은 객체를 학습하고 인식하기 위해 주석된 지정한 데이터를 사용할 것입니다. 만약 인공지능 기업들이 낮은 품질의 데이터로 모델을 훈련시킨다면 머신 러닝 알고리즘은 가치 있는 예측을 주지 못할 것으로 합니다. 이에 대한 더 자세한 내용을 알아보려면 “데이터 어노테이션은 무엇일까요?” 참고해 보세요!
데이터 어노테이션에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있으며 데이터 어노테이션 서비스를 제공하는 벤더도 늘고 있습니다. 데이터 어노테이션 프로젝트의 품질을 보장하고 평판이 좋은 벤더를 선택하기 위해서는 데이터 주석 품질에 대한 엄격한 요구를 설정해야 합니다. 이어서 데이터 주석 품질에 대한 모범 사례로는 몇 가지가 있습니다.
데이터 어노테이션 품질을 보장하는 다양한 방식
프로젝트를 시작하기 전에 구체적이고 포괄적인 가이드라인 설정
프로젝트를 시작하기 전에, 팀들이 명확한 가이드가 있어야 해 무엇을 해야 하는지 그리고 실수를 피할 수 있습니다. 가이드라인에는 세부 요구사항들이 포함되어 있습니다:
- 정확도: 정확도의 요구사항에 대한 구체적인 수치를 제시해야 하며 장기적으로 프로세스를 비교하고 점검할 수 있는 구체적 QA 기준도 필요합니다.
- 주석자의 자격: 짧은 교육 시간에 기술을 숙달할 수 있는 데이터 어노테이션 작업은 크게 어렵지 않습니다. 다만 각 프로젝트의 산업 및 고객사의 구체적인 요구 사항에 따라 다양한 수준의 주석자가 이를 충족할 수 있습니다. 높은 수준의 주석자와 하위 수준의 주석자 모두가 있는 팀을 결합하여 데이터 주석 품질을 보장하고 비용을 절약할 수 있습니다.
- 이상적 아웃풋의 벤치마크: 벤치마크는 매니저가 특정 목표 결과를 시각화하기 위한 핵심 요소이며 이를 통해 성공을 달성하기 위한 단계를 구축하게 됩니다. 이는 프로젝트 전반에 라벨러의 능률과 주석된 데이터의 품질을 기초가 되기도 하는데 프로젝트 매니저가 문제가 생기는 경우 유연하게 조정할 수 있습니다.
- 파일럿 프로젝트: 프로젝트를 대규모로 진행하기 전에 리스크를 피하기 위해서는 프로젝트 파일럿이 필수적인 단계입니다. 파일럿은 팀이 프로젝트를 완료하는 실제 시간과 작업자 평균 능률을 평가하여 가이드라인을 개선하고 적절한 목표를 설정하는 데에 도움이 됩니다.
QA 프로세스 적용
- 다층적 QA 프로세스를 프로젝트에 응용하는 것은 전 세계적으로 고객사의 높은 수준을 충족시키는 이상적인 방식입니다. LTS GDS는 자기 검토, 교차 검토, 수직 검토, 최종 검사 4단계를 포함하는 다층적 QA 프로세스를 적용하고 있습니다.
- 자기 검토: 작업자들이 오류를 인지하기 위해 완료된 작업을 확인해야 하며, 완료된 작업 수와 재작업을 통해 능률을 스스로 평가해야 합니다.
- 교차 검토: 작업자들이 많은 양의 작업을 반복해서 수행할 때 가끔 자신의 실수를 인식하는 것이 어려울 수 있습니다. 다른 동료들이 자신의 실수를 발견하도록 도와줄 것입니다.
- 수직 검토: 이 단계에서 프로젝트 매니저는 전체 프로젝트 결과물 그리고 팀 맴버들의 업무 결과를 확인하는 역할을 맡게 됩니다.
- 최종 검사: 모든 프로젝트가 QA 프로세스의 4단계를 수행할 필요는 없지만 100%의 높은 정확도가 요구되는 프로젝트의 경우 최종 검사가 핵심 단계입니다. 이 단계를 맡는 팀은 프로젝트 작업의 30%를 무작위로 확인하게 됩니다. 팀은 고객사의 최신 업데이트된 피드백과 비교해야 합니다. 검사 주기는 데이터 주석 프로젝트가 최고 결과를 얻도록 도와줍니다.
정기적인 피드백
작업을 진행하는 동안 고객사와 공급업체는 잠재적인 문제에 대한 해결책을 찾기 위해 정기적으로 작업 검토할 필요가 있습니다. 게다가 고객사가 꾸준히 피드백을 보내신다는 것은 작업 팀이 최상 결과를 얻도록 도울 뿐만 아니라 재작업을 위해 시간을 낭비하는 것을 피할 것입니다. 모든 것은 전체 데이터 주석 프로젝트의 품질을 보장하는 데 지원하게 됩니다.
경험이 풍부한 공급업체 고려
어떤 프로젝트에서도 성공을 거둘 수 있으려면 항상 내부 직원들목적지를 결정하는 핵심 요소입니다. 유연한 인력 자원 관리의 경험이 있는 공급업체를 찾는 것이 좋습니다. 팀은 정기적으로 주석자를 위한 정기적인 회의와 평가를 열어둘 필요가 있습니다. 각 프로젝트 교육 전에 프로젝트 종료 때 모든 주석자들에게 피드백을 보내야 합니다. 특히 원격 근무하는 직원이 있을 경우 문제를 교환하며 논의하는 것이 필수적입니다. 강력하고 효과적인 내부 인력 자원을 구축하는 것은 높은 콸러티 프로젝트에 기여할 것입니다.
LTS GDS는 우수한 데이터 어노테이션 서비스로 귀한 2021년 Sao Khue Award 수상한 것을 자랑스럽게 생각합니다. 전문 팀과 다층 QA 프로세스로 전세계 고객사를 위한 고품질 데이터 어노테이션 서비스를 제공합니다!
