안녕하세요.
AI Data 전문기업 에이모의 마케팅 매니저 에블린입니다.
AI 모델을 구축하고 훈련시키기 위해서는 학습 데이터가 매우 중요합니다. 학습 데이터는 AI 모델이 패턴을 학습하고 예측을 수행하는 데 필수적이며 이를 통해 모델이 다양한 상황에 대응하고 더 높은 정확성을 만들어냅니다. 따라서 AI 모델의 성능과 신뢰성을 높이기 위해서는 풍부하고 정확한 학습 데이터를 확보하는 것이 매우 중요합니다.
이를 위해서는 라벨링 작업이 필요합니다. 라벨링은 데이터에 원하는 출력 또는 태그를 할당하는 과정입니다. 예를 들어 자율 주행차를 위한 AI 모델을 훈련시키기 위해 도로의 차선, 표지판, 보행자 등을 정확하게 라벨링하고 이렇게 작업된 라벨링으로 AI 모델이 정확한 판단을 내릴 수 있도록 합니다.
그러나 정확한 라벨링 작업만으로는 충분하지 않습니다. 데이터셋에는 더 많은 학습 데이터와 다양한 케이스가 포함되어야 하고 검수 단계에서도 정확한 검수와 신속한 작업자와의 커뮤니케이션은 AI 모델의 품질 향상에 중요한 역할이 됩니다. 따라서 AI 모델의 성능과 신뢰성을 향상시키기 위해서는 정확하고 다양한 학습 데이터를 확보하고 라벨링 작업과 검수 과정을 철저히 수행해야 합니다.
최종적으로 라벨링이 완료된 데이터를 이용하여 AI 모델을 훈련시키면 모델은 입력 데이터의 패턴을 학습하고 그것을 기반으로 새로운 데이터에 대한 예측을 수행할 수 있습니다.
AI 모델의 성능은 학습 데이터의 양과 질에 따라 크게 영향을 받습니다. 데이터셋에 다양한 케이스와 학습 데이터가 포함되어 있을수록 모델은 다양한 상황에 대응할 수 있어 더욱 정확한 예측을 수행할 수 있습니다. 반면 학습 데이터가 부족하거나 질이 낮을 경우 모델의 성능은 저하될 수 있습니다.
또한 앞서 언급한 바와 같이 라벨링 작업의 검수 단계에서도 정확한 검수와 신속한 작업자와의 커뮤니케이션이 매우 중요합니다. 이를 통해 모델의 성능을 높일 수 있습니다. 라벨링 작업에서 실수를 방지하기 위해 검수 단계에서는 정확한 작업자와의 소통과 검수 과정을 철저하게 수행해야 합니다.
최근에는 AI 학습 데이터의 품질을 높이기 위해 다양한 도구와 기술이 개발되고 있습니다. 예를 들어 썸네일 뷰어를 이용하면 라벨링 작업에서 생성된 인스턴스의 썸네일과 라벨링 정보를 한 곳에서 모아서 볼 수 있습니다. 이를 통해 많은 개수의 인스턴스를 한 번에 시각화하여 확인할 수 있으며 라벨링 작업을 보다 원활히 수행할 수 있습니다.
썸네일 뷰어의 멀티 필터링 기능을 이용하면 클래스 및 속성 필터 조건을 다중 선택으로 설정할 수 있어 불필요한 인스턴스를 빠르게 캐치하고 수정할 수 있습니다. 멀티 필터링 기능으로 검색 기능이 보다 더욱 강화되면서 라벨링 작업의 효율성을 높이는 데 큰 도움을 줍니다.
AIMMO의 썸네일 뷰어 AI 학습 데이터의 성능과 신뢰성을 높이는 데 도움이 되며 라벨링 작업을 보다 빠르고 정확하게 수행할 수 있게 됩니다. 이렇게 AI 학습 데이터의 품질을 높이는 다양한 기술과 도구를 활용하면 모델의 성능을 높이는데 더욱 가까이 다가갑니다.
이제 사용자는 클래스 및 속성 필터 조건을 최대 5개의 선택으로 설정할 수 있습니다. 멀티 필터링은 태그 필터와 개별 폴더에서의 작업 단계 필터링에 적용되어 썸네일 뷰어를 사용한 검수 작업의 속도와 범위를 더욱 넓고 빠르게 향상시킬 수 있습니다. 이렇게 개선된 멀티 필터링 기능은 사용자가 불필요한 인스턴스를 빠르게 파악하여 수정하거나 작업자에게 수정을 요청할 때 썸네일 링크 생성 기능을 활용하여 정확한 커뮤니케이션을 할 수 있도록 도와줍니다.
더욱 자세히 말하면 링크 생성 기능은 사용자가 전달이 필요한 특정 썸네일에 마우스 오버 또는 클릭하면 썸네일 링크 복사 버튼이 노출되고 해당 썸네일을 클릭한 상태에서 링크를 복사하여 전달할 수 있습니다. 전달된 링크를 통해 동일한 필터 조건의 썸네일 목록과 선택한 썸네일이 포커싱된 상태로 확인할 수 있습니다. 이렇게 함께 공유된 링크를 통해 작업자와의 커뮤니케이션을 정확하게 이어나갈 수 있습니다.
AIMMO의 썸네일 뷰어의 멀티 필터링 기능 추가는 학습 데이터의 품질 향상과 작업 효율성을 높이며 정확하고 신속한 검수 작업을 통해 AI 모델의 성능을 더욱 향상시킴과 동시에 사용자는 더욱 효과적으로 작업할 수 있게 되며 작업의 질과 속도를 높일 수 있습니다.
AIMMO의 기술과 기능을 통해 ML변화와 발전이 더욱 지속되길 바랍니다.
Written by Evelyn
