Google Cloud 콘솔을 사용하여 데이터 라벨 지정

텍스트, 이미지, 동영상 데이터의 경우 Google Cloud 콘솔을 사용하여 라벨이 지정된 데이터 또는 라벨이 지정되지 않은 데이터를 가져오고 라벨을 추가할 수 있습니다. 라벨이 지정된 기존 데이터 세트를 삭제하거나 여기에 새 라벨을 추가할 수도 있습니다.

데이터를 가져오는 방법을 알아보려면 학습 개요 페이지에서 작업 중인 데이터 유형 및 목표의 데이터 준비 페이지를 참조하세요. 데이터 유형 및 목표에 대한 해당 데이터 세트 만들기 페이지를 계속 진행합니다.

데이터 세트를 만들고 라벨이 지정되지 않은 데이터를 가져오면 탐색 모드가 됩니다.

라벨 추가 방법

목표 라벨 지정에 대한 안내는 각 데이터 유형에 대한 안내를 참조하세요.

이미지

방금 데이터 세트에서 가져온 이미지는 예상대로 라벨이 지정되지 않습니다.

분류

탐색 모드에서 라벨이 지정되지 않은 이미지가 포함된 데이터 세트를 선택하면 업로드된 이미지가 표시됩니다.

1. 새 라벨 추가를 클릭하고 새 라벨을 입력합니다.
2. 완료를 클릭합니다.
   추가할 각 라벨에 대해 반복합니다.
3. 라벨을 지정할 이미지를 선택합니다.
   라벨 목록이 표시됩니다.
4. 이미지와 연결할 라벨을 선택합니다.
5. 저장을 클릭합니다.

분류

탐색 모드에서 라벨이 지정되지 않은 이미지가 포함된 데이터 세트를 선택하면 업로드된 이미지가 표시됩니다.

1. 새 라벨 추가를 클릭하고 새 라벨을 입력합니다.
2. 완료를 클릭합니다.
   추가할 각 라벨에 대해 반복합니다.
3. 라벨을 지정할 이미지를 선택합니다.
   라벨 목록이 표시됩니다.
4. 이미지와 연결할 라벨을 선택합니다.
5. 저장을 클릭합니다.
6. 탐색 탭에서 각 이미지에 적용된 라벨을 확인할 수 있습니다.

객체 감지

탐색 모드에서 라벨이 지정되지 않은 이미지가 포함된 데이터 세트를 선택하면 업로드된 이미지가 표시됩니다.

1. 새 라벨 추가를 클릭하고 새 라벨을 입력합니다.
2. 완료를 클릭합니다.
   추가할 각 라벨에 대해 반복합니다.
3. 라벨을 지정할 이미지를 선택합니다.
4. 라벨 객체 목록이 있는 경우 목록이 표시됩니다.
5. 주석 추가 창에서 경계 상자 추가 버튼을 선택하여 객체 경계 상자를 이미지에 추가합니다.
   
6. 경계 상자를 그리면 객체에 적용할 라벨 목록이 나타납니다. 적절한 라벨을 선택합니다.
   
7. 모든 라벨 및 경계 상자를 추가한 후 저장을 클릭하여 이미지의 주석을 업데이트합니다.
   

텍스트

2024년 9월 15일부터는 Vertex AI Gemini 프롬프트로 이동하고 조정해야만 분류, 항목 추출, 감정 분석 목표를 맞춤설정할 수 있습니다. 텍스트 분류, 항목 추출, 감정 분석 목표용 Vertex AI AutoML 모델 학습 또는 업데이트를 더 이상 사용할 수 없습니다. 2025년 6월 15일까지 기존 Vertex AI AutoML Text 모델을 계속 사용할 수 있습니다. AutoML 텍스트와 Gemini를 비교하려면 AutoML 텍스트 사용자를 위한 Gemini를 참조하세요. Gemini에서 개선된 프롬프팅 기능을 통해 향상된 사용자 환경을 제공하는 방법에 대한 자세한 내용은 조정 소개를 참조하세요. 조정을 시작하려면 Gemini 텍스트 모델에 대한 모델 조정을 참조하세요.

방금 데이터 세트에서 가져온 텍스트에 라벨이 지정되거나 라벨이 지정되지 않았을 수 있습니다.

단일 라벨 분류

1. 라벨을 지정할 텍스트를 클릭합니다.
2. 새 라벨을 추가하려면 라벨 추가를 클릭합니다.
3. 단일 라벨 분류 데이터 세트의 경우 텍스트와 연결할 라벨을 하나 선택합니다.
   라벨을 삭제할 수도 있습니다.
4. 저장을 클릭합니다.

다중 라벨 분류

1. 라벨을 지정할 텍스트를 클릭합니다.
2. 새 라벨을 추가하려면 라벨 추가를 클릭합니다.
3. 다중 라벨 분류 데이터 세트의 경우 텍스트와 연결할 라벨을 하나 이상 선택합니다.
   라벨을 삭제할 수도 있습니다.
4. 저장을 클릭합니다.

항목 추출

1. 라벨을 지정할 텍스트를 클릭합니다.
2. 새 라벨을 추가하려면 라벨 추가를 클릭합니다.
3. 라벨을 지정할 단어를 한 개 이상 선택합니다.
4. 선택한 텍스트와 연결할 라벨을 선택합니다.
5. 저장을 클릭합니다.

감정 분석

1. 라벨을 지정할 텍스트를 클릭합니다.
2. 새 라벨을 추가하려면 라벨 추가를 클릭합니다.
3. 텍스트와 연결할 점수를 선택합니다.
4. 저장을 클릭합니다.

동영상

데이터 세트에서 가져온 동영상은 예상대로 라벨이 지정되지 않습니다.

1. 새 데이터 세트로 이동하려면 탐색 메뉴에서 '데이터 세트'를 클릭합니다.
   
2. 라벨을 추가할 데이터 세트를 선택합니다.
   데이터 세트가 나타납니다.
   

동작 인식

탐색 모드에서 라벨이 지정되지 않은 동영상이 포함된 데이터 세트를 선택하면 동영상이 표시됩니다.

1. 라벨을 추가합니다.
   
2. 동영상을 선택하고 보기를 시작합니다.
3. 식별하려는 작업이 표시되기 시작하면 '다음 프레임' 옵션을 사용하여 동작의 중심 또는 가장 대표적인 순간을 찾을 때까지 천천히 진행합니다.
4. 주석 추가를 클릭합니다.
   라벨 목록이 표시됩니다.
5. 이 동영상 세그먼트에 사용할 라벨을 선택합니다.
6. 저장을 클릭합니다.

분류

라벨이 지정되지 않은 동영상이 포함된 데이터 세트를 선택하면 동영상이 나타납니다.

1. 라벨을 추가합니다.
   
2. 라벨을 지정할 동영상을 선택합니다. 동영상이 아래에 색상으로 구분된 라벨 목록과 함께 표시됩니다.
3. 세그먼트의 시작 지점으로 이동합니다. 세그먼트 추가를 클릭합니다.
   1. 세그먼트를 선택합니다. 조정하여 특정 라벨의 학습에 사용할 세그먼트를 지정합니다.
      
   2. 라벨을 선택합니다. 세그먼트에 여러 라벨을 선택할 수 있습니다.
      
   3. 완료를 클릭한 후 저장을 클릭합니다.
   4. 같은 동영상에 다른 시간 세그먼트로 다른 라벨을 추가하려면 단계를 반복합니다. 다음은 2개의 라벨이 추가된 예시입니다.
      
4. 반복하려면 데이터 세트 목록으로 돌아갑니다.

객체 추적

탐색 모드에서 라벨이 지정되지 않은 동영상이 포함된 데이터 세트를 선택하면 동영상이 표시됩니다.

1. 라벨 추가를 클릭하고 사용하려는 라벨을 추가합니다(예: 'sedan', 'pickup', 'SUV').
2. 저장을 클릭합니다. 나중에 라벨을 더 추가하려면 새 라벨 추가 및 저장을 클릭합니다.
3. 동영상을 선택하고 보기를 시작합니다.
4. 추적할 객체가 표시되면
   1. 동영상을 정지합니다.
   2. 왼쪽 상단에서 오른쪽 하단으로 경계 상자를 드래그합니다. 상자가 객체에 가능한 가깝게 만듭니다.
      라벨 목록이 경계 상자의 오른쪽 하단에 나타납니다.
   3. 적절한 라벨을 선택합니다.
      참고: 참고: 이 과정에서 언제든지 라벨을 추가할 수 있습니다. 앞으로 추가된 라벨이 목록에 표시될 수 있도록 추가된 라벨을 저장하세요.
   4. 저장을 클릭합니다.

다음 단계

• Google Cloud 콘솔을 사용한 AutoML 모델 학습.

• Google Cloud 콘솔을 사용한 AutoML Edge 모델 학습(이미지 및 동영상만 해당)

• Vertex AI API를 사용한 AutoML 모델 학습

• Vertex AI API를 사용한 AutoML Edge 모델 학습 (이미지 및 동영상만)