데이터 분류 솔루션은 이 프로세스에서 핵심적인 역할을 합니다. AI 모델이 패턴을 식별하고 예측할 수 있도록 원시 데이터를 레이블이 지정된 범주로 구성하는 작업이 수반됩니다 관리계획.
잘 구조화된 데이터 세트를 활용하는 것은 주어진 입력(파일 형식, 메타데이터)에 대한 속성을 정의하는 데 근본적인 역할을 하며, AI 엔지니어가 도메인별 모델 배포를 돕는 데 도움이 됩니다.
데이터 과학자는 데이터 세트의 정확성, 일관성 및 보안을 보장하기 위해 분류 서비스를 선택합니다. 분류의 목표는 보이지 않는 데이터의 클래스 또는 범주를 정확하게 예측할 수 있는 모델을 구축하는 것이므로 분류된 정보를 테스트하기 위한 알고리즘 구축에 집중할 수 있습니다.
무엇이 잘못될 수 있나요?
분류가 정말 필요한가? 이 단계를 건너뛸 수 있나요? 다음 시나리오를 생각해 보세요. AI 개발자 팀이 최신 AI 모델을 만들거나 깨뜨릴 수 있는 문제에 직면했습니다. 그들은 고객 문의에서 감정을 감지할 수 있는 고급 챗봇을 개발하고 있었습니다. 다른 모든 사람들과 마찬가지로 그들도 구조화되지 않았거나 라벨이 잘못 붙은 세부 정보를 방대한 양으로 가져갔고, 이로 인해 모델 환각이 발생하고 시간과 노력이 낭비되었습니다.
분류가 없으면 챗봇은 “서비스가 마음에 듭니다”와 “지금 환불이 필요합니다”를 구별할 수 없습니다. 근본적으로 적절한 그룹화 없이 그들의 모델은 지도 없이 길을 잃은 여행자와 같았습니다.
해결책은 무엇입니까?
팀은 수천 건의 고객 서비스 쿼리로 구성된 교육 데이터 세트를 처음 처리한 아웃소싱 파트너에게 도움을 요청했습니다. 어떤 메시지는 불만사항이었고, 어떤 메시지는 문의사항이었고, 어떤 메시지는 긍정적인 피드백이었습니다. 감정 분석은 감정을 행복, 좌절, 호기심, 긴급함 등 다양한 범주로 분류하는 데 사용됩니다.
적절한 분류를 통해 AI 모델은 이제 고객이 다양한 감정을 표현하는 방식의 패턴을 인식하는 방법을 학습할 수 있습니다.
데이터 분류의 중요성
데이터 분류는 모델이 주어진 입력 데이터의 올바른 레이블을 예측하려고 시도하는 지도형 기계 학습 접근 방식입니다. 분류에서 시스템은 훈련 데이터 세트를 사용하여 완전히 훈련된 다음, 새로운 보이지 않는 데이터를 예측하기 위해 익숙해지기 전에 테스트 데이터에 대해 평가됩니다.
데이터 과학자의 경우 적절한 분류를 통해 ML 모델이 완전히 효율적이고 규정을 준수하며 안전해집니다. 또한 적절하게 분류된 정보는 모델 의사 결정의 정확성과 효율성을 향상시킵니다.
분류 유형
데이터 분류는 컨텍스트 기반, 콘텐츠 기반, 사용자 기반의 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다.
1. 내용에 따른 분류
주석 회사는 텍스트 분류기를 사용하여 민감한 정보를 처리하는 산업에 대한 모든 유형의 관련 콘텐츠를 정렬합니다. 콘텐츠 기반 그룹화는 언어 식별에 도움이 되므로 데이터 엔지니어가 소비자 피드백과 같은 내용을 이해하거나 인공 지능 기반 챗봇을 구축할 수 있습니다. 이메일, 법률문서, 소셜미디어, 챗봇 등 콘텐츠를 기준으로 정보를 분류하는 방식이다.
2. 상황에 따른 분류
데이터는 소스, 위치, 형식을 비롯한 메타데이터를 기준으로 분류됩니다. 휴먼 어노테이터는 뉘앙스와 상황별 단서를 이해하여 콘텐츠 구성 방법을 결정하므로 상황 기반 그룹화에 사용됩니다.
분류에는 태그 지정 위치, 날짜, 시간 및 소스가 포함됩니다. 모델이 상황에 맞는 이해를 통해 학습하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 모델은 조직의 관리 관행을 학습하고 단순화하는 동시에 규제 요구 사항을 충족하고 중요한 정보를 적절하게 보호할 수 있습니다.
예를 들어 상황 기반 분류는 특정 날짜 및 시간에 이루어진 의심스러운 거래와 관련된 모든 결제 세부 정보를 신속하게 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 결제를 처리하고 특정 거래를 조사하는 금융 기관에 도움이 됩니다. 시간이나 비용을 낭비하지 않고 결제 조직은 상황 기반 분류를 사용하여 방대한 양의 정보를 분류하고 문의와 관련된 정보만 선택할 수 있습니다.
3. 사용자에 따른 분류
사용자 기반 데이터 분류는 다양한 보안 승인 또는 정보 액세스를 처리하는 조직에 도움이 됩니다. 승인된 사용자만 민감한 콘텐츠나 기밀 콘텐츠를 볼 수 있도록 강력한 AI 모델이 필요하며, 이는 사용자 기반 그룹화를 통해 가능합니다.
예를 들어, 결제 회사는 사용자 파생 분류를 사용하여 적절한 보안 허가 없이 직원이 민감한 결제 세부 정보에 액세스하는 것을 방지할 수 있습니다. 회사는 직원들에게 역할과 보안 허가에 따라 다양한 수준의 액세스 권한을 부여함으로써 중요한 정보가 열람해서는 안 되는 사람들의 손에 들어가지 않도록 할 수 있습니다. 또한 조직은 사용자별로 콘텐츠를 구성하여 중요한 정보를 모니터링하고 감사할 수 있습니다. 누가 어떤 정보에 액세스했는지, 언제 조직이 보안 위반 가능성을 발견하고 예방할 수 있는지 문서화함으로써 가능합니다.
고객 서비스를 넘어서: 분류의 더 큰 역할
분류는 많은 AI 애플리케이션에서 중요합니다. 분류된 의료 이미지는 의료 분야의 AI 알고리즘이 질병을 정확하게 감지하는 데 도움이 됩니다. 금융 분야의 거래 분류는 AI가 피해를 입히기 전에 사기 거래를 찾아내는 데 도움이 됩니다. 안전을 유지하기 위해 자율주행 자동차는 분류를 통해 장애물, 교통 신호, 보행자를 인식합니다.
AI와 ML의 발전으로 인해 기업은 자동화를 사용하여 효율성을 높이고 있습니다. 또한 패턴을 찾고 이를 적절하게 분류하기 위해 방대한 양의 정보를 ML 알고리즘으로 분류해야 할 필요성이 커지고 있습니다. 이러한 의미에서 데이터 주석 제공자는 다음과 같은 여러 가지 이점을 제공합니다.
- 콘텐츠를 스캔하고 분류하는 주석 도구를 능숙하게 사용하는 인간 참여자는 모델 교육에서 오류나 편향을 줄이는 데 도움이 됩니다.
- ML 모델의 정확성을 높이기 위해 분류 작업을 아웃소싱한다는 것은 주제 전문가가 반복 교육을 통해 교육 데이터 세트를 지속적으로 개선하여 정확한 그룹화를 보장한다는 것을 의미합니다.
- 인간 라벨러와 AI 기반 분류의 하이브리드 접근 방식은 방대한 양의 정보를 처리할 수 있어 대기업에 적합합니다.
결론
데이터 분류 자연어 처리(NLP), 감정 분석, 스팸, 의도 탐지 및 기타 애플리케이션과 같은 다양한 작업별 모델을 구축하는 데 사용되는 핵심 기계 학습 기술입니다.
의심할 여지 없이 모델이 최상의 성능을 발휘하기 위해서는 구조화된 학습 데이터가 기초가 됩니다. 데이터세트가 대칭인 경우 모델은 정확도 측정항목에서 좋은 성능을 발휘합니다. 따라서 주석 회사를 선택하는 것은 그러한 AI 프로젝트가 비전을 달성하는 데 도움이 될 수 있는 실행 가능한 선택입니다.