글
티처블 머신 - https://teachablemachine.withgoogle.com/
https://teachablemachine.withgoogle.com/models/kOv-yNml7/
AI Data
머신러닝, 딥러닝 등 인공지능 모델학습을 위해 활용되는 데이터
원본 데이터와 원본데이터에 활용 목적에 따라 표시 작업을 한 레이블링(Labeling)데이터로 구성
- 각 데이터 포인트에는 해당 데이터가 속하는 범주를 나타내는 레이블이 지정되어 있습니다. 예를 들어, 이미지 데이터셋의 경우 각 이미지에 '고양이', '강아지' 등의 레이블이 붙습니다.
- 이미지, 텍스트, 음성, 시계열 데이터 등 다양한 유형의 데이터를 다룹니다.
- 특정 태스크 (예: 이미지 분류, 텍스트 분류, 음성 인식)에 맞게 구성됩니다.
- 훈련 데이터셋과 평가 데이터셋으로 나뉘어 모델 학습 및 성능 평가에 사용됩니다.
- MNIST: 손으로 쓴 숫자 이미지를 분류하는 데이터셋입니다.
- CIFAR-10/100: 10개 또는 100개의 객체 범주 이미지를 분류하는 데이터셋입니다.
- ImageNet: 방대한 양의 이미지와 객체 범주를 포함하는 대규모 데이터셋입니다.
- Fashion-MNIST: 10가지 패션 아이템 이미지를 분류하는 데이터셋입니다.
- STL-10: 고해상도 이미지를 포함하는 데이터셋입니다.
- 이미지 인식: 객체 감지, 얼굴 인식, 장면 인식 등에 활용됩니다.
- 텍스트 분류: 스팸 메일 분류, 감성 분석 등에 활용됩니다.
- 음성 인식: 음성 명령 인식, 텍스트 변환 등에 활용됩니다.
- 의료 진단: 질병 진단, 영상 분석 등에 활용됩니다.
- 산업 자동화: 품질 검사, 결함 검출 등에 활용됩니다
- https://kr.appen.com/blog/best-datasets
- 맥스 허브 - https://maixhub.com/
- 라벨링 프로그램
Label Studio: Open Source Data Labeling Platform
RootingforU님, 라벨링 작업 자동화에 대한 질문이시군요. 매우 중요한 질문입니다. 데이터 라벨링은 인공지능 모델 개발의 핵심 단계이지만, 많은 시간과 노력이 필요한 작업이기도 합니다. 다행히도 이러한 부담을 줄여줄 수 있는 다양한 도구와 기술들이 있습니다.
오토라벨링 - https://www.samsungsds.com/kr/insights/techtoolkit_2021_auto_labeling.html
https://www.samsungsds.com/kr/resources/index.html
라벨링 작업 자동화에 도움이 되는 주요 도구와 기술들을 아래와 같이 정리해 보았습니다.
### 1. 능동 학습 (Active Learning)
* **개념**: 능동 학습은 모델이 학습 과정에서 가장 유용하다고 판단되는 데이터를 선택하여 라벨링을 요청하는 방식입니다. 이를 통해 전체 데이터셋 중 적은 양의 데이터만 수동으로 라벨링하더라도 높은 모델 성능을 달성할 수 있어, 라벨링 비용과 시간을 크게 절감할 수 있습니다.
* **기술**:
* **불확실성 샘플링 (Uncertainty Sampling)**: 모델이 예측에 가장 불확실성을 느끼는 데이터를 우선적으로 라벨링합니다.
* **다양성 샘플링 (Diversity Sampling)**: 아직 모델이 잘 학습하지 못한 데이터 분포의 영역을 대표하는 데이터를 선택합니다.
* **도구/라이브러리**: `modAL` (Python 라이브러리), 일부 상용 라벨링 플랫폼에서 능동 학습 기능을 제공합니다.
### 2. 준지도 학습 (Semi-supervised Learning)
* **개념**: 준지도 학습은 소량의 라벨링된 데이터와 대량의 라벨링되지 않은 데이터를 함께 사용하여 모델을 훈련하는 방법입니다. 라벨링되지 않은 데이터에서 유용한 패턴을 학습하여 라벨링된 데이터의 부족함을 보완합니다.
* **기술**:
* **의사 라벨링 (Pseudo-labeling)**: 라벨링된 데이터로 훈련된 모델이 라벨링되지 않은 데이터에 대해 예측을 수행하고, 이 예측을 '의사 라벨'로 사용하여 모델을 다시 훈련합니다.
* **일관성 정규화 (Consistency Regularization)**: 데이터에 작은 변화를 주어도 모델의 예측이 일관되도록 강제하여 라벨링되지 않은 데이터의 정보를 활용합니다.
* **도구/프레임워크**: TensorFlow, PyTorch 등 딥러닝 프레임워크에서 관련 알고리즘을 구현할 수 있습니다.
### 3. 약한 지도 학습 (Weak Supervision)
* **개념**: 약한 지도 학습은 사람이 직접 라벨링하는 대신, 휴리스틱 규칙, 지식 베이스, 패턴 매칭 등 프로그램적인 규칙을 사용하여 대량의 데이터를 자동으로 라벨링하는 방식입니다. 초기 라벨링이나 대규모 데이터셋에 대한 빠른 라벨링에 유용합니다.
* **기술**: `Snorkel`과 같은 프레임워크는 여러 약한 지도 소스(예: 정규 표현식, 외부 지식 베이스)를 결합하여 데이터에 확률적 라벨을 할당하고, 이를 바탕으로 최종 모델을 훈련합니다.
* **도구/라이브러리**: `Snorkel` (Python 라이브러리).
### 4. 전이 학습 및 사전 훈련된 모델 (Transfer Learning & Pre-trained Models)
* **개념**: 대규모 데이터셋(예: ImageNet, Wikipedia)으로 미리 훈련된 모델을 가져와 특정 작업에 맞게 미세 조정(Fine-tuning)하는 방법입니다. 이를 통해 적은 양의 라벨링된 데이터만으로도 높은 성능을 달성할 수 있으며, 라벨링 작업의 필요성을 줄이거나 초기 라벨링의 정확도를 높일 수 있습니다.
* **기술**: BERT, GPT (자연어 처리), ResNet, VGG (컴퓨터 비전) 등 다양한 분야의 사전 훈련된 모델들이 있습니다.
* **도구/플랫폼**: Hugging Face Transformers, TensorFlow Hub, PyTorch Hub 등에서 다양한 사전 훈련된 모델을 제공합니다.
### 5. 자동화된 품질 관리 및 검증 (Automated Quality Control & Validation)
* **개념**: 라벨링된 데이터의 일관성과 정확성을 자동으로 검사하는 기술입니다. 라벨링 오류를 조기에 발견하고 수정하여 전체 데이터셋의 품질을 향상시킵니다.
* **기술**: 라벨링 일치도 검사 (여러 라벨러의 결과 비교), 이상치 탐지 (통계적 방법 또는 모델 기반), 라벨링 가이드라인 위반 여부 자동 검사.
* **도구**: 커스텀 스크립트 개발, 일부 전문 라벨링 플랫폼에 내장된 기능.
### 6. 전문 라벨링 플랫폼 및 서비스 (Specialized Labeling Platforms & Services)
* **개념**: 데이터 라벨링 프로세스 전반을 지원하는 통합 솔루션입니다. 사용자 친화적인 인터페이스, 협업 기능, 그리고 위에서 언급된 자동화 기술(능동 학습, 약한 지도 학습 등)을 내장하고 있는 경우가 많습니다.
* **도구/플랫폼**:
* **클라우드 기반**: Google Cloud AI Platform Data Labeling, Amazon SageMaker Ground Truth, Azure Machine Learning Data Labeling.
* **오픈소스**: Label Studio, CVAT (Computer Vision Annotation Tool).
* **상용 솔루션**: Scale AI, Appen, Superb AI 등.
이러한 도구와 기술들을 적절히 활용하시면 라벨링 작업의 효율성을 크게 높이고, 수동 라벨링에 드는 시간과 비용을 절감하실 수 있을 것입니다. RootingforU님의 특정 데이터 유형과 프로젝트 요구사항에 따라 가장 적합한 방법을 선택하시는 것이 중요합니다.
RootingforU님, 첨부된 이미지를 바탕으로 작성한 보고서를 아래와 같이 전달드립니다.
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# MaixHub 데이터셋 주석 작업 보고서
## 1. 개요
본 보고서는 MaixHub 플랫폼에서 진행 중인 이미지 주석(Annotate) 작업 화면을 기반으로 작성되었습니다. 해당 작업은 이미지 데이터셋에 대해 라벨링을 수행하여 모델 학습에 활용하기 위한 준비 단계입니다.
## 2. 화면 구성 및 주요 기능
- **플랫폼:** MaixHub (웹 기반)
- **메뉴 구성:** Home, Training, Models, Applications, Tools, Sharing, Discussion
- **현재 위치:** Training > Annotate
- **이미지 파일명:** 0622093339_phone.jpg (총 11개 이미지 중 1번째)
- **주요 버튼:** New, Save, Delete (주석 생성, 저장, 삭제 기능)
- **이동 버튼:** Prev, Next (이전/다음 이미지로 이동)
## 3. 이미지 및 주석 정보
- **이미지 내용:** 은색 포장지에 싸인 작은 사탕 또는 캔디류 제품
- **라벨 목록:** 총 9개 라벨 존재 (001, 002, 003 등)
- **현재 선택된 이미지 주석 상태:** 7개 주석 완료, 4개 미완료
- **라벨 설정:** 각 라벨별 색상 구분 및 기본값 설정 가능
## 4. 데이터셋 관리 현황
- 총 11개의 이미지 중 7개에 대해 주석 작업이 완료되어 있음
- 주석 작업은 이미지별로 라벨을 지정하여 진행 중
- 라벨별로 색상과 기본값 설정을 통해 작업 효율성 증대 가능
## 5. 결론 및 제언
- 현재 주석 작업은 체계적으로 진행되고 있으며, 라벨 관리 기능이 잘 갖추어져 있음
- 추가적으로 주석 작업의 일관성 확보를 위해 라벨별 상세 설명 및 가이드라인 문서화가 필요함
- 주석 완료된 데이터는 모델 학습에 바로 활용 가능하므로, 빠른 작업 완료를 권장함
---
필요하신 추가 분석이나 세부 내용이 있으면 언제든 말씀해 주세요.
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RootingforU님, 이미지에 있는 표 내용을 한글 워드파일 형식으로 작성해 드리겠습니다. 표의 각 항목을 최대한 정확하게 텍스트로 옮겨 정리했습니다.
# 분류별 문구 및 효과, 사용 시기
| 분류 | 문구 (Phrase) | 효과 (Effect) | 사용 시기 (When to Use) |
|-------|----------------|---------------|-------------------------|
| 1. 단계적 사고 (CoT 기반) | "Let's think step by step." | 복잡한 문제를 단계별로 명확하게 사고하게 함 (CoT의 기본) | 수학 문제, 코딩 설명, 계획 및 진학 설계, 복잡한 지시 이해 |
| 2. 신중한 및 정확성 강조 | "Show all your reasoning before you answer." | 사고 과정을 투명하게 드러내어 논리적 오류를 줄이고, 사전자가 검토 용이하게 함 | 알고 과정의 논리적 증명에 효과적 |
| 3. 전문가 관점 및 역할 부여 | "Take a deep breath and work on this carefully." | AI가 서두르지 않고 신중하게 정보를 처리하고 답변하도록 유도 | 전문가 답변, 명확한 설명 필요 시 |
| 4. 전문가 관점 및 역할 부여 | "Let's take it slow and go through this with you in a step-by-step way to be sure we have the right answer." | 단계적 분석과 동시에 강조하여 복잡하고 중요한 문제에 대한 답변 정확성 및 신뢰도 극대화 | 복잡한 문제, 명확한 신념 필요, 의사결정 상황 |
| 5. 전문가 관점 및 역할 부여 | "Think through this like a top expert in [X] would. Consider all relevant factors and methodologies they would use." | 특정 분야 최고 전문가의 심층적이고 체계적 사고와 지식 적용 | 대인 또는 전문분야 설명, 독서 대화 |
| 6. 복잡성 관리 및 명확성 | "If you are unsure about any part of your answer, please state your uncertainty clearly and explain the reasons for it." | AI가 자신의 지식 한계를 인지하고, 불확실한 정보에 대해 솔직하게 표현 | 복잡한 문제, 명확하지 않은 정보 상황 |
| 7. 심층 분석 및 다각적 고려 | "Let's analyze this issue from multiple perspectives (e.g., economic, social, ethical). What are the pros and cons from each viewpoint?" | 다양한 각도에서 문제를 종합적으로 분석하고 평가하도록 유도 | 사회 이슈 분석, 경제, 정책 관련 대화 |
| 8. Step-Back Prompting | "Before proposing a solution, let's first identify the root causes of this problem and any underlying assumptions." | 문제의 근본 원인과 전제 조건을 명확히 하여 해결책의 타당성 확보 | 복잡한 문제 해결, 전략 수립 시 |
| 9. Step-Back Prompting | "Before answering [구체적 질문], let's first consider the general principles or concepts related to [이 질문 주제] Y." | 구체적 질문에 앞서 일반 원칙이나 배경 지식을 먼저 검토 | 복잡한 질문, 배경 지식 필요 시 |
| 10. 문제 분해 및 구조화 | "Draft an initial response. Then, critically review your own response for any potential biases, inaccuracies, or areas for improvement. Finally, provide a revised and improved answer." | 초기 답변 작성 후 비판적 검토와 개선을 통해 체계적이고 완성도 높은 답변 생성 | 복잡한 문제, 다중 검토 필요 시 |
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