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AI 발전 가속화하는 '데이터 라벨링' 주목…"빠르고 정확한 머신러닝 구현"

AI 즉각적으로 필요한 형태로 자료 가공…“효율성 극대화”
김태환 기자

슈퍼브에이아이 ‘스위트’ 플랫폼 구동 화면

인공지능(AI) 도입이 늘어나면서 사진이나 동영상 등의 데이터를 AI가 바로 학습하도록 가공하는 '데이터 라벨링'이 주목받고 있다.

AI가 즉각적으로 필요한 형태의 자료를 받아 빠르게 기계학습을 진행할 수 있어 효율성을 극대화시킬 수 있다는 분석이 나온다.

최근 IT업계에 따르면 슈퍼브에이아이는 인공지능(AI)으로 90% 가까이 자동화된 데이터 라벨링을 제공하는 ‘스위트’ 솔루션을 제공한다고 밝혔다.

데이터 라벨링은 사진이나 동영상 등의 데이터를 인공지능이 바로 학습할 수 있는 형태로 가공하는 작업이다. 사람이 사물에 명칭을 붙여 인지하듯, AI도 데이터를 정확히 분류하려면 각 데이터별로 그에 맞는 이름이 있어야 한다.

지금까지는 라벨링 작업 대부분을 사람이 직접 진행했지만, 속도 측면에서는 느릴 수밖에 없었다.

특히 실제 개발현장에서는 데이터 준비에 들이는 시간이 전체 AI 개발 시간의 절반을 넘는다.

슈퍼브에이아이는 스위트를 통해 기존에 100시간이 필요했던 개발 과정을 28시간 수준으로 줄일 수 있다고 밝혔다.

슈퍼브에이아이는 이처럼 수작업 방식의 데이터 라벨링 시장을 솔루션 기반의 전문 분야로 한 단계 끌어올린다는 계획이다. 또 누구나 손쉽게 솔루션을 다룰 수 있도록 진입장벽도 낮춰, AI 데이터 시장에 높은 생산성과 전문성이 보장되는 일자리를 창출한다는 방침이다.



이와함께, 크라우드소싱 기반으로 AI 학습 데이터를 수집∙가공하는 플랫폼도 주목받고 있다.

크라우드웍스는 수많은 사람들의 집단지성을 이용해 데이터 라벨링을 제공한다. AI 서비스 기업이 필요로 하는 기업이 의뢰하면, 크라우드웍스는 해당 작업을 할 수 있는 작업자와 검수자를 매칭해 플랫폼 상에서 데이터 라벨링 작업을 진행한다.

특히, 이러한 크라우드소싱 방식은 전문 분야에 특화된 데이터를 수집할 수 있다는 장점이 있다.

예를들어, X레이 사진을 분석하는 데이터를 수집하고 라벨링해야 할 때, 의사들을 매칭시켜 정확도를 높일 수 있게 된다.

크라우드웍스는 지난 3년간 15만명의 작업자들이 700개 이상의 프로젝트를 진행했으며, 현재 100여개 고객사를 확보하고 있다.

크라우드웍스를 통해 생산된 데이터는 네이버, 카카오, 삼성전자, SK텔레콤, KT, LG-CNS 등의 대기업과 마인즈랩, 우아한형제들 등의 스타트업, KAIST, 포항공대, 경북대학교, ETRI 등의 대학 및 정부연구기관에 등에서 폭넓게 사용되고 있다.

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