수동 라벨 지정을 사용하여 대규모 학습 데이터세트의 이미지에 라벨을 지정할 수 있습니다. 콘텐츠에 라벨을 제대로 지정하면 학습 데이터가 향상되며 따라서 모델에서 더 정확한 예측이 가능합니다.
Google의 수동 라벨링 서비스
Google의 수동 라벨 지정 서비스를 사용하여 이미지에 인간 작업자에 의한 라벨 지정을 적용할 수 있습니다. AutoML Vision UI에서 바로 수동 라벨 지정 작업을 시작할 수 있으며, 이 작업이 완료되면 라벨이 학습 데이터세트에 적용되기 전에 사용자의 승인을 받을 수 있도록 라벨이 지정된 이미지가 공유됩니다.
비용 세부정보는 AutoML Vision 가격 페이지를 참조하세요. 소요 시간은 라벨 지정이 필요한 이미지의 개수에 따라 다릅니다.
수동 라벨 지정 작업을 시작하기 위한 요구사항은 다음과 같습니다.
- 데이터세트에 라벨이 지정되지 않은 이미지가 100개 이상 있습니다.
- 데이터세트에 2~20개의 라벨이 있습니다.
수동 라벨 지정을 요청하는 방법은 다음과 같습니다.
AutoML Vision UI에서 라벨을 지정할 이미지가 포함된 데이터세트를 선택합니다.
Images(이미지) 탭에는 데이터세트의 이미지와 관련 라벨이 표시됩니다. 데이터세트가 위에 나열된 최소 요구사항(2개 이상의 라벨, 라벨이 지정되지 않은 100개 이상의 이미지 등)을 충족하면 페이지 위쪽에 수동 라벨 지정 서비스를 제공하는 메시지 상자가 나타납니다.
메시지 상자가 나타나지 않으면 이미지 또는 라벨을 추가하거나 각 라벨에 예제 이미지를 제공해야 합니다.
메시지 상자에서 Request Labeling(라벨 지정 요청)을 클릭합니다.
표시되는 라벨 지정 요청 양식을 작성합니다.
라벨을 지정하는 인간 작업자에게 사용 사례, 라벨 설명, 각 라벨의 예제 이미지, 라벨을 지정할 이미지의 개수에 대한 정보를 제공해야 합니다.
Submit Request(요청 제출)을 클릭합니다.
시스템에서 요청을 처리하기 시작합니다.
수동 라벨 지정이 완료되면 Images(이미지) 탭의 왼쪽 탐색 메뉴에서 Labeled(라벨이 지정됨)과 Unlabeled(라벨이 지정되지 않음) 사이에 Needs approval(승인 필요) 카테고리가 표시됩니다. 이 카테고리를 선택하여 라벨을 검토하고 승인하거나 다른 필요한 작업을 수행합니다.