Labelbox

Labelbox AI란?

Labelbox AI는 AI 개발 팀이 대규모로 고품질 학습 데이터를 구축·운영·관리할 수 있도록 돕는 AI 데이터 팩토리 플랫폼입니다. 이미지, 동영상, 텍스트, 오디오, 문서, 지리공간 데이터 등 다양한 유형의 데이터에 대한 라벨링과 품질 관리, 협업 워크플로우를 통합 제공하며, 모델 학습·평가 주기를 반복하면서 데이터 품질을 지속적으로 향상시키는 데 초점을 맞춥니다. 데이터 큐레이션, 자동 라벨링, 액티브 러닝, 어노테이션 검수·합의(컨센서스), 에러 분석 같은 기능을 통해 비용 효율적으로 학습 데이터를 생성하고, 내장된 평가 도구로 모델 성능을 진단해 다음 라운드의 데이터 수집·라벨링 전략을 최적화합니다. API·SDK와 클라우드 스토리지 연동, 권한 관리 등 엔터프라이즈 요구사항을 고려한 확장성과 거버넌스도 함께 제공합니다.

Labelbox AI의 주요 기능

• 다양한 데이터 타입 지원: 이미지·비디오·텍스트·오디오·문서·지리공간 데이터 라벨링 UI 제공
• 데이터 어노테이션 워크플로우: 태스크 배정, 진행 현황 추적, 검수·승인 라우팅
• 품질 관리와 합의: 컨센서스, 샘플 리뷰, 가이드라인 일관성 점검, 성능 지표 모니터링
• 자동 라벨링·프리라벨: 사전 모델을 활용한 반자동 주석으로 속도 향상
• 액티브 러닝·데이터 큐레이션: 모델 오류 구간 중심의 표본 선별과 우선순위 지정
• 모델 평가: 예측-정답 비교, 에러 분석, 세그먼트/클래스별 성능 진단
• 대규모 운영 확장성: 대량 데이터 처리, 어노테이터(내부·외부) 관리
• 통합과 자동화: API·SDK, 웹훅, 파이프라인 스크립트로 MLOps 연계
• 스토리지 연동: 주요 클라우드 스토리지와의 연결로 데이터 이동 최소화
• 보안·거버넌스: 역할 기반 권한, 감사 로그, 프로젝트·데이터 접근 제어

Labelbox AI을(를) 사용할 사람

머신러닝 엔지니어, 데이터 사이언티스트, MLOps 담당자, 제품·리서치 팀이 일관된 학습 데이터 파이프라인을 구축할 때 적합합니다. 내부 어노테이터와 외부 라벨링 벤더를 함께 운영해야 하는 기업, 모델 성능 저하의 원인을 데이터 관점에서 신속히 파악하고 싶은 팀, 다중 데이터 유형을 단일 플랫폼에서 관리하려는 조직에 특히 유용합니다. 초기 스타트업부터 엔터프라이즈까지 규모에 따라 유연한 확장이 가능합니다.

Labelbox AI 사용 방법

1. 계정 생성 및 워크스페이스 설정: 조직, 프로젝트, 권한 구조를 초기화합니다.
2. 데이터 연결: 클라우드 스토리지 연동 또는 파일 업로드로 라벨링 대상 데이터를 등록합니다.
3. 온톨로지 설계: 클래스, 속성, 관계 등 라벨 체계를 정의해 가이드라인을 확립합니다.
4. 라벨링 UI 구성: 작업 유형(바운딩 박스, 폴리곤, 분류, 엔터티 등)에 맞춰 인터페이스를 설정합니다.
5. 작업 배정 및 협업: 어노테이터에게 태스크를 할당하고 진행률·품질을 모니터링합니다.
6. 자동 라벨링 활용: 프리라벨 또는 모델 지원 라벨링으로 속도를 높이고 인력 부담을 줄입니다.
7. 검수·품질 보증: 샘플 리뷰, 컨센서스, 가이드라인 피드백으로 일관성을 확보합니다.
8. 모델 학습·평가: 내보낸 데이터로 모델을 학습하고 평가 도구로 오류 패턴을 진단합니다.
9. 데이터 큐레이션 반복: 성능 취약 영역을 선별해 추가 라벨링으로 루프를 최적화합니다.
10. 배포·운영: 자동화 스크립트와 API로 주기적 데이터 갱신 및 운영을 지속합니다.

Labelbox AI의 산업별 활용 사례

자율주행·로보틱스에서는 객체 탐지·세그멘테이션을 통한 시각 인지 성능 향상에, 의료 분야에서는 영상 판독 보조를 위한 정밀 주석과 품질 검증에 활용됩니다. 리테일·이커머스는 상품 분류·속성 추출·콘텐츠 모더레이션에, 위성·항공 이미지는 변화 탐지·지도 갱신에, 금융·공공 부문은 문서 이해와 민감정보 마스킹, 콜센터는 음성 전사·의도 분류 등 NLP·ASR 파이프라인 고도화에 적용됩니다. 공통적으로 데이터 품질 관리와 반복적 모델 평가를 통해 운영 효율과 정확도를 높입니다.

Labelbox AI 요금제

요금은 팀 규모와 사용량, 필요한 기능(보안·거버넌스, 통합, 지원 범위 등)에 따라 달라질 수 있습니다. 일반적으로 사용량 기반 또는 팀/엔터프라이즈 중심의 구성이 제공되며, 상세 가격과 기능 차이는 공식 웹사이트에서 확인하는 것이 가장 정확합니다. 무료 체험이나 제한된 무료 플랜의 제공 여부는 시점에 따라 변동될 수 있으니 최신 정보를 참고하세요.

Labelbox AI의 장점과 단점

Labelbox AI 관련 자주 묻는 질문

• 어떤 데이터 유형을 지원하나요?

  이미지·비디오·텍스트·오디오·문서·지리공간 등 다양한 유형을 지원하며, 작업 유형에 맞춘 라벨링 도구를 제공합니다.

• 자동 라벨링 기능이 있나요?

  사전 모델을 활용한 프리라벨과 모델 지원 라벨링 기능을 통해 반복 작업을 가속화하고 어노테이터의 부담을 줄일 수 있습니다.

• 품질 관리는 어떻게 하나요?

  컨센서스, 샘플 리뷰, 가이드라인 체크, 에러 분석 등 다층적인 품질 보증 기능으로 일관성과 정확도를 유지합니다.

• 개발 워크플로우와의 통합은 가능한가요?

  API·SDK·웹훅을 통해 데이터 파이프라인, 학습·배포 스크립트와 연동할 수 있으며, 클라우드 스토리지와 연결해 데이터 이동을 최소화할 수 있습니다.

• 보안과 권한 관리는 어떻게 지원하나요?

  프로젝트·리소스 단위의 역할 기반 권한 제어와 감사 로그 등 거버넌스 기능을 제공해 엔터프라이즈 요건을 충족합니다.