데이터 어노테이션(Data Annotation)은 머신러닝 및 인공지능 모델이 데이터를 이해하고 학습할 수 있도록 원시 데이터에 의미 있는 라벨을 붙이는 작업입니다.
라벨링된 데이터는 AI 시스템이 패턴을 인식하고, 관계성을 학습하며, 정확한 예측을 수행할 수 있도록 돕습니다.

데이터 어노테이션의 유형:

• 텍스트 어노테이션(Text Annotation): 문장에서 이름, 감정, 품사 등을 식별하거나 키워드를 태깅합니다.

• 이미지 어노테이션(Image Annotation): 이미지 내 객체, 영역, 속성에 태그를 달며, 예를 들어 자동차에 바운딩 박스를 적용하거나 표정을 라벨링합니다.

• 오디오 어노테이션(Audio Annotation): 소리, 음성, 잡음을 구분하거나, 음성 내용을 텍스트로 기록하거나 화자 역할을 표시합니다.

• 비디오 어노테이션(Video Annotation): 영상에서 프레임 단위로 객체나 움직임을 추적하며 주석을 답니다. 예: CCTV 영상에서 보행자 추적

• 구조화된 데이터 어노테이션(Structured Data Annotation): 표 형식 데이터나 수치 데이터에서 이상치 탐지나 트렌드 식별을 위한 라벨링

중요성

데이터 어노테이션은 지도 학습(supervised learning)의 핵심 기반입니다. 라벨링된 고품질 데이터는 AI 모델의 정확성과 신뢰성을 높이는 데 결정적인 역할을 하며, 자율주행, 음성 비서, 의료 진단 등 다양한 분야에서 필수적으로 사용됩니다.

기업들은 내부 팀, 외주, 또는 크라우드소싱을 활용해 대규모로 데이터를 효율적으로 어노테이션합니다.