AI 학습 위한 고품질의 데이터셋 손쉽게 구축 가능

▲ ‘마음AI’ 내에 구축된 AI 데이터 라벨링(Data labeling) 서비스 페이지

[아이티데일리] 인공지능(AI)을 학습시키기 위해서는 대량의 라벨링(labeling) 된 데이터가 필요하다. 데이터의 양 자체도 중요하지만, 해당 데이터가 무엇을 의미하는지를 설명해줄 수 있는 태그가 붙어있지 않다면 활용이 어렵다. 하지만 라벨링된 데이터를 대량으로 확보하는 것은 쉽지 않고, 자체 제작할 경우 많은 시간과 자원이 소모된다.

마인즈랩(대표 유태준)은 AI 학습을 위한 데이터 구축을 돕는 데이터 라벨링 서비스를 출시했다고 20일 밝혔다.

데이터 라벨링 서비스는 고객이 원하는 음성, 시각, 언어 등 데이터 전반을 수집하고 정제해 AI 학습을 위한 고품질의 데이터셋을 빠르게 구축하는 서비스다. 마인즈랩 내 데이터 사이언티스트들은 데이터 작업결과에 따른 학습 효과 및 데이터 설계 조정까지도 함께 제공한다.

마인즈랩 측은 그동안 데이터 정제는 높은 역량을 갖춘 대기업이나 AI 전문가들의 전유물로 여겨졌지만, 자사의 ‘마음AI(maum.ai)’를 통해 중소기업이나 스타트업들도 데이터 정제를 활용할 수 있게 됐다고 설명했다.

유태준 마인즈랩 대표는 “인공지능(AI) 기술이 다양한 산업으로 전방위 확산되면서 많은 양의 데이터를 가공하고 분류하는 작업은 필수가 됐다”며, “마인즈랩이 축적해 온 AI 기술을 접목해 고객은 오픈소스 데이터에 의존하는 것이 아닌 자체적인 데이터를 구축할 수 있고, 이를 적재적소에 활용할 수 있을 것”이라고 말했다.

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