AWS Sagemaker Ground Truth를 활용한 훈련 이미지 분류 자동화

이 게시물은 마켓컬리에서 후기 이미지 분류 자동화를 위해 AWS Sagemaker Ground Truth를 도입하여 훈련용 이미지를 편리하게 분류하는 과정을 공유합니다.

초기 문제점과 기존 방법

• 훈련용 이미지 준비, 중복 및 잘못된 이미지 삭제 과정 설명
• 드래그 앤 드롭과 커맨드 입력을 통한 수작업 분류 방식의 장단점
• 분류 모델을 활용한 반자동 분류 시도

Ground Truth 도입과 활용

• 대량 이미지 분류 시 파인더 접근 문제 해결
• 분류 작업을 다수 작업자에게 할당 가능
• 프라이빗 작업자 초대 및 작업 진행 상황 모니터링 기능

비용과 한계

• 대량 데이터 분류 시 높은 비용 발생 문제
• 요금 체계 및 실제 도입에 대한 고민

결론

AWS Sagemaker Ground Truth는 다수 작업자의 편리한 분류 지원에 유용하나, 비용 문제로 대규모 도입에 제한이 있어 추가적인 방안 모색이 필요합니다.