데이터 라벨링
추위가 어느 겨울보다도 더 춥게 느껴지는 건 자연의 물리력의 힘이기도 하지만 그보다 가스비도 오르고 전기세도 오르고 과잣값도 우유값도 모두 오른다는 현실에 경직된 마음이라 더 그런가 봅니다. 앞으로를 점쳐보면 오른 물가들은 내리지 않을 것이고 지금의 상황이 최저로 유지되리라는 것은 자명한 일입니다. 이런 현실을 극복하기 위해 너도 나도 N잡 열풍에 제2, 제3의 부업을 찾고 있습니다. 유튜브에서는 많은 부업거리가 쏟아져 나오다 보니 어떤 것들을 해야 하는지 정보의 홍수에 허덕이게 되어 이도저도 아닌 것 같습니다.
그중 남녀노소, 육아맘, 주부, 퇴직자 등 많은 사람들이 도전하고 참여하고 있는 부업이 4차 산업의 화두에 서 있는 AI학습을 위한 데이터 라벨링입니다. 생소한 용어인 데이터 라벨링에 대해 알아봅니다.
데이터 라벨링이란 정확히 무엇입니까?
머신러닝에서 데이터 라벨링은 이미지, 텍스트, 비디오, 오디오 등의 원시데이터를 식별하는 프로세스입니다. 예를 들어 웹사이트 중 어떤 사이트에 로그인할 때 캡챠인증(CAPTCHA : Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart)을 해 본 경험이 있을 겁니다. 방식은 9개로 구성된 타일의 사진에 지시한 사물이 있는 칸을 클릭하여 로그인 한 사용자가 로봇인지 사람인지 구분합니다. 이처럼 한 사물 - 자전거를 예로 들겠습니다. 다양한 자전거의 사진을 AI에게 입력하고 자전거라고 학습을 시키면 어떠한 모양의 사진을 보여주더라도 자전거를 구분할 수 있게 하는 것이 머신러닝이며 각각의 자전거 사진에 자전거라는 라벨을 부여해 주어 학습을 지도하는 것, 즉 데이터 라벨링을 하는 사람이 데이터 라벨러입니다.
머신러닝에서 데이터 라벨링은 원시 데이터 (이미지, 텍스트 파일, 비디오 등)를 식별하는 프로세스입니다. 하나 이상의 의미 있고 유익한 라벨을 추가하여 머신러닝모델이 학습할 수 있도록 컨텍스트를 제공합니다. 예를 들어, 라벨은 사진에 새나 자동차가 포함되어 있는지, 오디오 녹음에서 어떤 단어가 발화되었는지, 또는 엑스레이에 종양이 포함되어 있는지를 나타낼 수 있습니다. 데이터 라벨링은 컴퓨터 비전, 자연 언어 처리 및 음성 인식을 포함한 다양한 사용 사례에 필요합니다.
데이터 라벨링은 어떻게 작동합니까?
오늘날 대부분의 실용적인 머신러닝모델은 하나의 입력을 하나의 출력에 매핑하는 알고리즘을 적용하는 지도 학습을 사용합니다. 지도 학습이 작동하려면 모델이 올바른 결정을 내리기 위해 학습할 수 있는 라벨이 지정된 데이터 세트가 필요합니다. 데이터 라벨링은 일반적으로 라벨링 되지 않은 데이터의 주어진 부분에 대해 인간에게 판단을 요청하는 것으로 시작합니다. 예를 들어, 라벨러는 "사진에 새가 포함되어 있습니까?"가 참인 데이터 세트의 모든 이미지에 태그를 지정하도록 요청받을 수 있습니다. 태그는 예/아니오처럼 단순할 수도 있고 새와 관련된 이미지의 특정 픽셀을 식별하는 것처럼 세분화될 수도 있습니다. 머신러닝모델은 "모델 훈련"이라는 프로세스에서 기본 패턴을 학습하기 위해 인간이 제공한 라벨을 사용합니다. 결과는 새로운 데이터에 대한 예측을 하는 데 사용할 수 있는 훈련된 모델입니다.
데이터라벨링 부업 사이트
1. 크라우드웍스 :
AI에 필요한 모든 데이터 솔루션 | 크라우드웍스
크라우드웍스는 데이터 중심의 인공지능 기술을 통해 사람과 인공지능이 함께 성장하는 새로운 미래를 만들어갑니다.
www.crowdworks.kr
46만 명 이상의 데이터 라벨러가 활동하고 98억 이상의 포인트를 지급하고 있습니다. 크라우드에서는 내일 배움 카드를 통해 100% 국비지원을 받으며 데이터 라벨링 작업자 및 검수자 양성과정을 이수할 수 있습니다. 또한 수익창출이 가능한 프로젝트를 수시로 진행하여 많은 데이터 라벨러들이 활동하고 있습니다.
체계적인 교육도 받고 자격증도 취득하고 언제 어디서나 수익창출이 가능하니 디지털 노마드를 꿈꾸는 분들에게 안성맞춤의 직업이 아닌가 싶습니다.
2. 에이모
https://labelers.aimmo.ai/welcome
에이모 데이터 라벨러
프리랜서 대표 재택 부업, AI 데이터 라벨링에 참여하세요
labelers.aimmo.ai
두 번째로 유명한 사이트가 에이모입니다. 이미지, 동영상, 사운드 등의 파일에서 사물을 분류하거나 식별하고, 콘텐츠 생성, 변환 등 다양한 프로젝트에 참여하여 수익을 창출할 수 있습니다.
프로젝트가 추가되면 메일로 알려주며 프로젝트에 참여하면 가이드에 맞춰 작업을 시작하면 됩니다. 결과물을 제출하면 검수 후 결과에 따른 수익을 지급합니다.
3. 라벨온
LabelOn
라벨온,재택근무,LabelOn,AI,유클리드소프트,Euclidsoft,어노테이터,리뷰어,Annotator,Reviewer
www.labelon.kr
체험하기가 있어 데이터라벨링에 처음 도전하시는 분들의 이해도를 높입니다.
사진 속의 자동차, 사람 등에 해당하는 객체에 네모박스를 그리거나 모양대로 선을 따라 그리는 등 단순한 작업들을 체험해 볼 수 있습니다.
이외에도 크라우드 Oh, ai works, met works 등의 데이터라벨링 사이트가 많으니 잘 선택하셔서 집에서 편하게 수익을 창출하시기 바랍니다.
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