AI 모델과 학습, 라벨링의 3요소

AI의 3대 요소인 알고리즘(모델), 컴퓨팅 파워, 데이터(라벨링)를 차근차근 짚어봅니다. 특히 현업에서 가장 많이 간과되는 데이터 라벨링의 중요성을 강조합니다.

AI 모델 — 알고리즘의 선택

모델은 입력 데이터의 특징을 분석해 패턴을 학습합니다. CNN(이미지), RNN/Transformer(시퀀스/언어), GAN(생성) 등 문제 유형에 맞는 구조를 선택해야 합니다.

데이터 라벨링 — AI의 원료

AI는 라벨링된 데이터로부터 학습합니다. 이미지에 bbox, 세그멘테이션, 키포인트를 달아주는 작업이 필요하며, 품질 좋은 라벨링이 모델 성능의 70%를 좌우합니다.

CVAT, LabelImg, Roboflow

대표적인 라벨링 도구들. 웹 기반 CVAT, 간단한 LabelImg, 통합 플랫폼 Roboflow 등 프로젝트 규모에 맞게 선택합니다.