2023년 데이터 라벨링의 영향: 현재 동향 및 미래 요구 사항

데이터 라벨링은 오랫동안 많은 기계 학습 및 인공 지능 이니셔티브의 핵심 구성 요소였습니다. 수많은 프로젝트의 성공에 프로세스가 점점 더 중요해짐에 따라 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터 라벨링에 대한 필요성이 최근 몇 년 동안 극적으로 증가했습니다. 그런데 데이터 태깅이란 정확히 무엇입니까? 데이터 라벨링은 2023년 비즈니스에 어떤 영향을 미칠까요? 데이터 라벨링의 미래를 형성할 현재 어떤 추세를 알아야 합니까? 이 기사에서는 이 기술이 향후 어디로 향할지 더 잘 이해하기 위해 이러한 질문을 탐구합니다.

시장에서 데이터 라벨링 도구에 대한 수요는 주로 다음 세 가지 요인에 의해 결정됩니다.

1 자동화된 데이터 라벨링 도구 및 클라우드 기반 컴퓨팅 리소스의 사용 증가. 많은 기업의 수 데이터 라벨링 도구는 대량의 AI 훈련 데이터를 정확하게 라벨링하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다.

3. 자율 주행 기술에 대한 투자가 증가함에 따라 자율 ML 모델을 개선하기 위해 주석이 잘 달린 데이터의 필요성도 커지고 있습니다.

디지털 환경이 21세기로 접어들면서 데이터 라벨링은 큰 발전을 이루고 더욱 통합될 것을 약속합니다. 이러한 변화의 주요 요인은 디지털 이미지 처리와 모바일 컴퓨팅의 증가입니다.

데이터 라벨링은 어떤 분야에 적합하며 왜 필요한가요?

1. 디지털 상거래를 통해 고객 경험을 향상합니다.

2. 은행, 금융 및 보험 분야의 실시간 고객 상호 작용

3. 연구 목적으로 대규모의 누적 데이터 세트를 분석합니다. 소셜 미디어 콘텐츠를 모니터링 및 선별하고 부적절한 콘텐츠를 식별합니다.

5. 작물 모니터링, 토양 평가 등은 모두 농업 부문의 일부입니다.

데이터 라벨링 트렌드는 다양한 요인의 영향을 받으며, 위에 언급된 요인은 그 중 일부일 뿐입니다.

또한 모든 비즈니스 플랫폼은 디지털 콘텐츠에서 놀라운 성장을 경험하고 있습니다. 따라서 대량 사용자에 대한 데이터는 광범위한 디지털 채널을 통해 처리되어야 합니다. 데이터에 주석을 추가함으로써 기업은 온라인 콘텐츠의 이점을 활용하고 가치를 추가하며 새로운 고객을 유치할 수 있습니다. 대부분의 회사는 데이터 중심 아키텍처를 구현하고 있습니다. 데이터 중심적 사고와 데이터 중심 아키텍처는 모두 효과적인 엔터프라이즈 아키텍처를 배포하고 유지하는 데 필수적입니다. 따라서 데이터 라벨링 작업자는 지능적이어야 하며 자동화 옵션을 탐색할 수 있어야 합니다.

AI 프로젝트에는 IoT, 머신러닝, 딥러닝, 로봇공학, 예측 분석, 사기 탐지 시스템, 추천 시스템의 개선 외에도 효율적인 데이터가 필요합니다. 이는 아마도 데이터 라벨링의 획기적인 발전을 이끄는 가장 중요한 요소일 것입니다.

AI 데이터 라벨링 시장 현황:

데이터 라벨링 시장은 현재 변화의 시기를 맞이하고 있습니다. 이는 노동 집약적인 수동 라벨링의 전통적인 공급을 초과하여 라벨링된 데이터에 대한 수요가 증가했기 때문입니다. 이에 대응하여 자동화를 사용하여 라벨링 프로세스 속도를 높이는 많은 새로운 데이터 라벨링 서비스가 등장했습니다.

AI 데이터 주석 시장 현황 요약: 연구에 따르면 글로벌 데이터 주석 시장은 2028년까지 8억 2,200만 달러 규모로 성장할 것으로 예상됩니다. 또한 글로벌 데이터 주석 서비스 시장은 2030년까지 연평균 성장률(CAGR) 26.6%로 성장해 5억 달러 규모로 성장할 것으로 예상됩니다.

레이블 데이터에 대한 수요 증가로 인해 노동 집약적인 수동 라벨링의 기존 공급이 초과되었습니다. 이러한 요구에 부응하여 자동화를 사용하여 라벨링 프로세스 속도를 높이는 많은 새로운 데이터 라벨링 서비스가 등장했습니다. 이러한 서비스는 아직 개발 초기 단계에 있으며, 시간이 지남에 따라 어떻게 발전할지 지켜봐야 합니다.

데이터 라벨링의 새로운 미래 동향:

점점 더 많은 기업에서 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 정확하고 세련된 최신 데이터 세트가 필요함에 따라 데이터 라벨링 서비스에 대한 수요는 계속해서 증가할 것입니다. 이는 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 알고리즘을 교육하는 기계 학습 분야에서 특히 그렇습니다.

데이터 라벨링 분야에서는 이러한 서비스에 대한 미래 수요에 큰 영향을 미칠 몇 가지 주요 트렌드가 나타나고 있습니다. 첫째, 데이터 세트가 더욱 복잡해지는 추세입니다. 기계 학습이 더욱 정교해짐에 따라 레이블을 지정해야 하는 데이터 세트도 더욱 복잡해집니다. 이로 인해 데이터의 미묘한 차이를 이해하고 적절한 라벨을 적용할 수 있는 전문 라벨러에 대한 필요성이 커졌습니다.

둘째, 실시간 태깅의 추세가 있습니다. 많은 경우 이제 알고리즘이 실시간으로 학습할 수 있도록 수집된 데이터에 레이블을 지정해야 합니다. 이를 위해서는 라벨러가 훈련 프로세스 결과에 영향을 미칠 수 있는 실수를 할 수 없으므로 더욱 효율적이고 정확해야 합니다.

셋째, 자동 태깅의 추세가 있습니다. 어떤 경우에는 알고리즘을 사용하여 데이터 세트에 자동으로 레이블을 지정할 수 있습니다. 그러나 이 방법은 항상 신뢰할 수 있는 것은 아니며 정확성을 보장하기 위해 사람의 개입이 필요한 경우가 많습니다. 따라서 자동 라벨링은 향후 전통적인 사람 라벨링을 대체하기보다는 보완할 수 있습니다.

인공 지능에 영향을 미칠 주요 기술 동향: Gartner의 연구 노력을 고려할 때, 데이터 주석 산업은 2023년에 상당한 성장 기회와 현재 전망을 형성할 새로운 기술 동향에 직면할 것으로 예측합니다.

신뢰, 위험, 보안의 균형을 이루는 AI: 모델의 신뢰성, 신뢰성, 보안 및 개인정보 보호는 관리팀의 고급 역량을 통해 보장되어야 합니다. 결과적으로 사용자 수용도와 기업 목표는 2026년까지 50% 증가할 것입니다.

디지털 면역 시스템 구축: 효과적인 전략은 위험을 줄이고, 사용자 및 고객 경험을 개선하며, 비즈니스가 어려움에 더 잘 대처할 수 있도록 해줍니다. 디지털 면역 시스템에 대한 투자는 2025년까지 가동 중지 시간을 80%까지 줄여 소비자 만족도를 높일 것입니다.

산업용 클라우드 컴퓨팅 플랫폼: 산업용 클라우드를 통해 조직은 업계에서 가장 시급한 문제와 사례를 해결할 수 있습니다. 2027년까지 현대 조직의 절반 이상이 산업별 클라우드 플랫폼을 사용할 것입니다.

플랫폼 엔지니어링: 최근 몇 년 동안 선구적인 기업들은 사용자와 사용자가 의존하는 지원 서비스 간의 운영 플랫폼을 만들기 시작했습니다. 2026년까지 소프트웨어 엔지니어링 회사의 80%가 재사용 가능한 서비스, 구성 요소 및 도구를 제공하는 플랫폼을 만들 것으로 예상됩니다.

적응형 인공 지능: AI를 구현하면 여러 조직 환경에서 AI를 구축, 배포, 적응 및 관리할 수 있는 능력을 얻을 수 있습니다. AI 엔지니어링 방법은 경쟁사보다 최소 25% 더 나은 성과를 낼 뿐만 아니라 적응형 시스템을 개발하는 데도 도움이 될 수 있습니다.

메타버스: 메타버스 경험을 사용하여 기업은 직원 참여, 협업 및 연결을 높일 수 있는 방법을 찾고 있습니다. 2027년까지 대부분의 대기업은 Web3, 공간 컴퓨팅 및 디지털 트윈을 사용하여 수익을 늘릴 것입니다.

무선 기술의 잠재력: 여러 무선 기술을 통합하면 자본 투자가 덜 필요한 보다 안정적이고 확장 가능하며 저렴한 기반을 구축할 수 있습니다. 향후 3년이 지나면 상업용 무선 단말기의 50%가 통신 이외의 네트워크 서비스를 사용할 것입니다.

이러한 최근 업계 동향은 기회와 위험을 모두 제시합니다. AI 이니셔티브를 위한 기술 로드맵을 구축할 때 프로젝트 목표를 달성하려면 주석이 잘 달린 데이터세트의 중요성을 고려해야 합니다.

데이터 라벨링 산업 발전을 가속화하는 핵심 포인트

1. 데이터 라벨링 산업은 향후 몇 년 동안 기하급수적으로 성장할 것으로 예상됩니다.

2. 신뢰할 수 있는 데이터 라벨링

3. 데이터 라벨링 서비스는 더욱 정교해지고 효율적이 될 것입니다.

4. 기업이 데이터 기반 의사 결정에 점점 더 의존함에 따라 데이터 라벨링 서비스에 대한 수요는 계속 증가할 것입니다.

원제:​​2023년 데이터 라벨링의 영향: 현재 동향 및 미래 수요​​, 저자: Roger Brown

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