머신러닝 및 데이터 분석 엔지니어링의 하위 집합

의료 서비스

텍스트 데이터 주석은 의료 산업에서 중요한 역할을 하며, 특히 오늘날 환자 기록 관리, 의료 의료 챗봇 등과 같은 의료 영역의 AI 기반 서비스를 다룰 때 더욱 그렇습니다.
이 경우 환자의 생명과 관련된 문제이므로 데이터의 부정확성을 감수할 수 없습니다.

다음은 텍스트 주석이 중요한 역할을 하는 몇 가지 사용 사례입니다:

혈압 수치, 헤모글로빈 등의 수치 데이터와 같은 의료 보고서에서 세부 정보를 추출하기 위한 엔티티 주석입니다.

• 의사가 제공한 처방전에 약품, 복용량, 복용 시간 등을 주석으로 추가할 수 있는 엔티티 주석입니다.
• 연구 및 학습 목적의 의도 주석 및 언어학 주석으로 문맥의 세부 사항과 요점을 주석 처리하여 방대한 양의 콘텐츠를 쉽게 살펴볼 수 있습니다.
• 병원, 실험실 또는 헬스케어 애플리케이션에서 피드백 목적으로 감정 주석을 사용할 수 있습니다.
• 의료 애플리케이션과 챗봇의 고객 서비스를 위한 인텐트 어노테이션, 언어학 어노테이션, 시맨틱 어노테이션을 제공합니다.

물류

물류 및 공급망 산업은 빠른 속도로 확장되고 있으며, 이에 따른 기술 활용도 증가하고 있습니다. 청구서 및 송장 라벨링부터 가상 비서까지, 매일 대량의 데이터가 생성됩니다.

고객 관리 가상 도우미는 사용자 메시지에서 특정 개체를 식별하여 의도를 감지합니다.

고객이 요금 문의를 위해 다가오면 가상 어시스턴트가 몇 가지 질문을 하고 즉시 대략적인 요금을 알려줍니다. 응답에서 엔티티와 유용한 정보를 추출하여 추가 처리한 후 요금을 제공합니다.

물류의 데이터 주석도 다음과 같이 사용됩니다:

• 청구서 및 송장의 이름, 금액, 주문 번호, 품목 등에 주석을 달 수 있는 엔티티 주석입니다.
• 고객 피드백을 위한 감정 및 엔티티 주석.

뱅킹

오늘날 우리는 은행에서 제공하는 거래 및 기타 서비스를 위해 애플리케이션 및 웹사이트와 상호 작용하는 온라인 뱅킹을 사용하기 때문에 뱅킹의 사용 사례는 매우 광범위합니다.
은행 업무에서 데이터 라벨링의 몇 가지 사용 사례는 다음과 같습니다:

• 텍스트 분류를 통한 고객 이탈 예측
• 고객 서비스 및 챗봇에는 의도, 감정 및 언어 주석이 사용됩니다.
• – 엔티티 주석은 다양한 유형의 양식에서 이름, 금액, 은행 계좌 번호 등과 같은 엔티티를 추출하는 데 활용됩니다.

정부

정부 부문에서의 주석 사용은 은행과 비슷하지만 그 범위가 더 넓습니다. 정부 부문에는 교육부, 연구, 식품 및 의약품, 법률, 세무 부서, 미디어 등이 포함됩니다.

이 도메인에서 어노테이션을 사용하면 캡슐화됩니다:

• 위에서 설명한 모든 부문의 고객 서비스, 챗봇 및 가상 비서에 대한 의도, 엔티티 및 언어 주석입니다.
• 사건의 내용에 따라 형사, 민사 등의 법률 사건을 분류하기 위한 텍스트 분류입니다.
• 범죄자의 어조, 의미 등을 감지할 수 있는 경찰 및 범죄 분야용 언어 주석과 다양한 사건 및 보고서.
• 이름, 부서, 위치, 핵심 문구 등 모든 정부 문서에 주석을 다는 엔티티 주석입니다.

미디어 및 뉴스

미디어 및 뉴스는 텍스트 콘텐츠가 많은 분야로, 주석이 콘텐츠를 이해하는 데 널리 사용될 수 있는 또 다른 분야입니다.

미디어 및 뉴스의 데이터 주석은 다음과 같은 사용 사례에 사용됩니다:

• 다양한 문서에서 이름, 위치, 핵심 문구, 숫자 등 다양한 엔티티에 주석을 달 수 있는 엔티티 주석입니다.
• 스포츠, 교육, 정부, 국내, 국제, 엔터테인먼트 등과 같은 뉴스의 다양한 레이블로 콘텐츠를 분류하는 텍스트 분류입니다.
• 언어 주석 및 의미 주석은 기사 및 뉴스 리포트의 음성학, 의미론, 담론에 대한 주석을 제공합니다.
• 위에서 언급한 사용 사례 외에도 연구, 교육, 엔터테인먼트, 전자상거래, 멀티미디어 등과 같은 다양한 하위 도메인이 있습니다.

이미지 어노테이션은 이미지의 섹터에 라벨을 지정하여 AI 또는 ML 모델을 학습시키는 프로세스입니다. 예를 들어, 머신 러닝 모델은 태그가 지정된 디지털 사진에 대해 사람처럼 높은 수준의 이해력을 갖추게 되어 보이는 이미지를 이해할 수 있습니다. 사용 사례에 따라 이미지의 레이블 수는 달라질 수 있습니다. 아래에 설명된 몇 가지 기본적인 이미지 주석 유형이 있습니다.

동영상 주석은 동영상 클립에 태그를 지정하거나 레이블을 지정하는 프로세스입니다. 이는 머신러닝(ML) 및 딥러닝(DL) 모델 학습을 위한 데이터셋으로 준비하기 위해 수행됩니다. 따라서 이러한 숙련된 신경망은 자동 비디오 분류 도구와 같은 컴퓨터 비전 애플리케이션에 사용됩니다. 프레임 단위로 비디오에서 객체를 정확하게 감지하고 분류하는 데 도움이 됩니다. 컴퓨터 비전 비디오 주석을 통한 객체 인식은 이미지 주석과 유사하며, 바운딩 박스, 시맨틱 분할, 폴리라인 등을 사용할 수 있습니다. 동영상 주석과 관련된 작업은 동영상에서 움직이는 객체를 감지하고 프레임 간 객체 윤곽선 내에서 객체를 식별할 수 있도록 만들어 AI 모델을 학습시키는 것이라는 사실을 알고 계실 것입니다.