데이터 라벨링 부업

데이터 라벨링이란 집에서도 할 수 있는 부업으로 AI 인공지능을 위한 학습 모델을 훈련시키기 위해 필요한 중요한 작업 중 하나입니다. 다시 말하면 데이터에 관련 태그나 레이블을 부여하여 정보에 의미를 제공하는 작업을 말합니다. 이러한 라벨이 부여된 데이터는 기계 학습 모델을 훈련시키고 정확도를 향상시키며, 이미지 인식, 자연어 처리 등 다양한 응용 분야에서 지능적인 의사 결정을 가능하게 합니다.

 

데이터 라벨링의 응용 분야

• 이미지 : 자율 주행, 의료 이미징, 보안 감시 등을 위해 이미지 안에 있는 객체, 장면 또는 속성을 라벨링합니다.
• 텍스트 : 감성 분석, 명명된 엔티티 인식, 주제 모델링, 챗봇 훈련을 위해 텍스트 데이터를 주석 처리합니다.
• 오디오 : 음성 인식, 음성 안내 개발, 오디오 콘텐츠 분석을 위해 오디오 파일을 라벨링합니다.
• 비디오 : 행동 인식, 움직임 감지, 비디오 콘텐츠 이해를 위해 비디오 프레임을 라벨링합니다.

구글 이미지 검색

 

우리 생활에서 활용되는 예를 들자면 구글 이미지 검색 기능을 들 수 있죠. 수많이 이미지에 라벨을 붙어 사용자가 원하는 이미지를 찾게 도와주죠. 또 한가지 예는 몇년전만 하더라도 인공지능은 강아지와 고양이를 구분하지 못했습니다. 우리는 강아지와 고양이를 자연스럽게 구분 할 수 있죠. 데이터 라벨링을 통해 인공지능이 어떤 동물이 고양이인지 강아지인지 구분 할 수 있게 학습시키는 작업입니다.

 

데이터 라벨링 과정

• 데이터 수집: 프로젝트 요구에 따라 이미지, 텍스트, 오디오 또는 비디오 파일과 같은 원시 데이터를 수집합니다.
• 라벨 정의: 데이터에 적용할 라벨 또는 카테고리를 정의합니다. 이 단계는 일관성과 정확성을 유지하기 위해 중요합니다.
• 라벨링 작업 배정: 인간 주석 작업자 또는 자동화된 도구에게 라벨링 작업을 할당합니다. 인간 주석 작업자는 세밀한 이해와 정확성을 보장하며, 자동화된 도구는 대규모 데이터 처리 속도를 높입니다.
• 데이터 주석 처리: 정의된 라벨을 각 데이터 인스턴스에 적용하여 데이터를 주석 처리합니다. 이 단계는 품질을 유지하기 위해 주의 깊게 수행되어야 합니다.
• 품질 관리: 라벨링된 데이터의 품질을 유지하기 위해 품질 검사와 확인을 수행합니다. 일관성과 정확성 기준을 충족시키기 위해 반복적인 리뷰와 피드백 루프가 필요할 수 있습니다.
• 데이터 통합: 라벨링된 데이터를 인공지능에 통합하여 모델 훈련, 검증 및 테스트에 사용합니다.

크라우드워스등 여러 업체가 알바나 부업을 제공하는데요. 프로젝트마다 몇백원, 몇천원하는 단순 작업도 있고, 어렵고 단가 높은 작업도 있습니다.

 

데이터 라벨링은 시간이나 공간에 제약이 없는 부업입니다. 컴퓨터나 스마트폰만 있어도 할 수 있구요. 누구나 도전해볼만한 부업입니다.