3. 2024년 데이터 라벨링 트렌드 및 사용 툴

- 이번 시간에는 2024년 데이터 라벨링 최신 트렌드와 사용 툴에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

 

데이터 라벨링 최신트렌드는 어디에!

 

 

1. 2024 최신 트렌드

1. 자동화 라벨링(Auto-labeling)
   • 인공지능과 머신러닝 알고리즘을 이용하여 라벨링 작업을 자동화.
   • 모델이 데이터를 자동으로 라벨링하고, 사람이 검토 및 수정하는 방식.
2. 반자동 라벨링(Semi-automatic Labeling)
   • 라벨링 도구가 초기 라벨을 생성하고, 사람이 이를 검토하고 수정.
   • 효율성을 높이며 정확도를 유지하는 방법.
3. 클라우드 기반 라벨링(Cloud-based Labeling)
   • 클라우드 플랫폼을 통해 라벨링 작업을 수행.
   • 데이터 저장, 협업, 접근성이 용이.
4. 협업 라벨링(Collaborative Labeling)
   • 여러 사람이 동시에 라벨링 작업을 수행할 수 있는 협업 기능 제공.
   • 프로젝트 관리와 작업 분담이 쉬움.
5. 데이터 증강(Data Augmentation)
   • 라벨링된 데이터를 변형하여 데이터셋을 확장.
   • 모델의 성능을 높이기 위한 방법.

 

 

2. 추천 데이터 라벨링 툴

1. Labelbox
   • URL: https://labelbox.com/
   • 특징:
     • 클라우드 기반 플랫폼.
     • 이미지, 텍스트, 비디오 데이터 라벨링 지원.
     • 자동화 및 반자동화 라벨링 기능 제공.
     • 협업 및 프로젝트 관리 기능.
   • 사용 방법:
     1. Labelbox 웹사이트에 접속하여 회원가입 후 로그인.
     2. 프로젝트 생성 후 데이터 업로드.
     3. 라벨 정의 및 데이터 라벨링.
     4. 라벨링 결과 저장 및 다운로드.
2. SuperAnnotate
   • URL: https://superannotate.com/
   • 특징:
     • AI 기반의 자동 라벨링 도구.
     • 이미지, 비디오, 텍스트 데이터 라벨링 지원.
     • 협업 기능 및 프로젝트 관리 기능.
     • 강력한 검토 및 수정 기능.
   • 사용 방법:
     1. SuperAnnotate 웹사이트에 접속하여 회원가입 후 로그인.
     2. 프로젝트 생성 및 데이터 업로드.
     3. 자동 라벨링 후 검토 및 수정.
     4. 라벨링 결과 저장 및 다운로드.
3. Scale AI
   • URL: https://scale.com/
   • 특징:
     • 자동화된 데이터 라벨링 서비스 제공.
     • 이미지, 텍스트, 오디오, 비디오 데이터 지원.
     • 고품질 라벨링과 데이터 검증 서비스.
     • 대규모 데이터셋에 적합.
   • 사용 방법:
     1. Scale AI 웹사이트에 접속하여 회원가입 후 로그인.
     2. 프로젝트 생성 후 데이터 업로드.
     3. 라벨링 요청 및 검토.
     4. 라벨링 결과 저장 및 다운로드.
4. Dataloop
   • URL: https://dataloop.ai/
   • 특징:
     • 클라우드 기반 데이터 관리 및 라벨링 플랫폼.
     • 이미지, 비디오 데이터 라벨링 지원.
     • 자동화 및 반자동화 라벨링 기능 제공.
     • 협업 및 프로젝트 관리 기능.
   • 사용 방법:
     1. Dataloop 웹사이트에 접속하여 회원가입 후 로그인.
     2. 프로젝트 생성 및 데이터 업로드.
     3. 라벨 정의 및 데이터 라벨링.
     4. 라벨링 결과 저장 및 다운로드.
5. CVAT (Computer Vision Annotation Tool)
   • URL: https://cvat.org/
   • 특징:
     • 오픈소스 라벨링 도구.
     • 이미지와 비디오 데이터 라벨링 지원.
     • 강력한 커스터마이징 기능.
     • 로컬 및 클라우드 환경에서 사용 가능.
   • 사용 방법:
     1. CVAT 웹사이트에 접속하여 설치 가이드를 따라 설치.
     2. 데이터 업로드 및 프로젝트 생성.
     3. 라벨 정의 및 데이터 라벨링.
     4. 라벨링 결과 저장 및 다운로드.

 

⭐한국에서 사용 가능한 데이터 라벨링 도구

1. AI Hub (에이아이허브)

• URL: https://www.aihub.or.kr/
• 특징:
  • 한국 정부에서 운영하는 플랫폼.
  • 다양한 데이터셋과 라벨링 도구 제공.
  • 이미지, 텍스트, 오디오 데이터 라벨링 지원.

사용 방법:

1. AI Hub 웹사이트에 접속하여 회원가입 후 로그인합니다.
2. "데이터셋" 메뉴에서 필요한 데이터셋을 찾습니다.
3. 데이터셋을 다운로드하고 "어노테이션 도구" 메뉴를 통해 라벨링 도구를 사용합니다.

2. 에이모 (AIMMO)

• URL: https://www.aimmo.ai/
• 특징:
  • 다양한 데이터 타입(이미지, 텍스트, 영상 등)을 지원하는 AI 데이터 라벨링 플랫폼.
  • 자동화 및 반자동화 라벨링 기능 제공.
  • 협업 기능과 사용하기 쉬운 인터페이스 제공.

사용 방법:

1. AIMMO 웹사이트에 접속하여 회원가입 후 로그인합니다.
2. 프로젝트를 생성하고 라벨링할 데이터를 업로드합니다.
3. 필요한 라벨을 정의하고 데이터를 라벨링합니다.
4. 라벨링 작업을 완료한 후 결과를 저장합니다.

3. 라벨박스 코리아 (Labelbox Korea)

• URL: https://labelbox.kr/
• 특징:
  • 이미지 데이터 라벨링에 특화된 도구.
  • 바운딩 박스, 폴리곤, 포인트 등 다양한 어노테이션 타입 지원.
  • 사용자 정의 라벨 생성 가능.

사용 방법:

1. Labelbox Korea 웹사이트에 접속하여 회원가입 후 로그인합니다.
2. 프로젝트를 생성하고 라벨링할 이미지를 업로드합니다.
3. 필요한 라벨을 정의하고 이미지를 라벨링합니다.
4. 라벨링 작업을 완료한 후 결과를 저장합니다.

4. 플레이데이터 (Playdata)

• URL: https://www.playdata.io/
• 특징:
  • AI 교육 플랫폼으로, 다양한 데이터 라벨링 도구 제공.
  • 이미지, 텍스트, 오디오 데이터 라벨링 지원.
  • 교육과 실습을 동시에 할 수 있는 환경 제공.

사용 방법:

1. 플레이데이터 웹사이트에 접속하여 회원가입 후 로그인합니다.
2. "교육 프로그램" 메뉴에서 라벨링 관련 강좌를 찾습니다.
3. 라벨링 실습 프로젝트를 선택하고 데이터를 업로드합니다.
4. 인터페이스를 통해 데이터를 라벨링합니다.

5. ETRI AI OpenLab

• URL: https://openlab.etri.re.kr/
• 특징:
  • 한국전자통신연구원에서 제공하는 AI 도구.
  • 이미지, 텍스트, 오디오 데이터 라벨링 지원.
  • 다양한 어노테이션 툴과 교육용 자료 제공.

사용 방법:

1. ETRI AI OpenLab 웹사이트에 접속하여 회원가입 후 로그인합니다.
2. 라벨링할 데이터를 업로드하고 프로젝트를 생성합니다.
3. 필요한 라벨을 정의하고 데이터를 라벨링합니다.
4. 라벨링 작업을 완료한 후 결과를 저장합니다.

 

필요에 맞는 도구를 선택하여 학습하고, 연습하면서 작업을 해보시는 것을 권장합니다.