Ai 데이터 라벨러는 인공지능(AI)이 스스로 학습할 수 있는 형태로 데이터를 가공하는 직업입니다. 오늘은 Ai 데이터 라벨러란 무엇인가와 라벨링 부업 사이트 주소들 모음에 대해 알려드리겠습니다.
Ai 데이터 라벨러는 인공지능(AI)이 스스로 학습할 수 있는 형태로 데이터를 가공하는 직업입니다. 사진이나 동영상에 나오는 동물, 사물 등의 모든 것들에 라벨을 달아서 AI에게 주입하는 형식이지요.
영상데이터에서 특정 객체에 박수를 표시하고 태깅하거나 텍스트에서 키워드를 추출하고 한 문장으로 요약하는 등의 단순하고 반복적인 작업을 수행하는 일이 많습니다. 그러나 점차 인공지능 산업의 발달과 활성화로 인해 데이터 라벨러의 업무는 보다 더 여러분야의 전문성을 요하는 일들이 많아지고 있습니다.
인공지능의 윤리부분 교육, 개인정보 비식별화 등
이미지, 영상, 음성, 텍스트 입문/기본/심화 교육
라이다(LIDAR) 센서, 데이터 유형별 품질관리 검사 절차 및 방법
데이터 구축 생애 주기별 프로젝트 관리
이러한 교육을 통해서 데이터 라벨러는 AI 학습용 데이터 구축 사업에 참여하여 여러 유형별 실무 경험을 쌓습니다. 라벨러 교육은 온라인, 오프라인으로 병행해서 운영되고 인공지능 분야에 관심있는 누구나 참여하여 교육받을 수 있습니다.
알바몬, 잡코리아 등에서도 ‘데이터 라벨링’, ‘데이터 수집’등으로 검색하시면 라벨러 업무를 구하실 수 있습니다.
데이터 라벨링은 다양한 분야에서 활용되어집니다. 주요 활동 분야는 다음과 같습니다.
객체 검출, 세그멘테이션, 이미지 분류 등과 같은 작업에 대한 라벨을 지정하여 이미지를 학습합니다. 이를 활용하여 자율주행 자동차, 보안 카메라, 의료 영상 등에서 활용됩니다.
음성 데이터에 대한 텍스트 라벨을 지정하여 음성을 텍스트로 변환하는 알고리즘을 학습합니다.
문장 분류, 개체명 인식, 감정 분석 등과 같은 작업에 대한 라벨을 지정하여 텍스트를 학습합니다.
제조업, 의료, 유통, 스포츠, 금융 등 다양한 분야에서 데이터 라벨링이 활용되며, 프로젝트당 데이터 라벨링 수치가 가장 높은 곳은 공공기관으로 나타났습니다.
이러한 데이터 라벨링은 AI 애플리케이션을 위한 데이터 분류와 데이터 어노테이션을 의미하며 사람처럼 행동하는 인공지능이나 머신러닝 모델을 구축하기 위해서는 많은 양의 학습 데이터가 필요합니다. 따라서 데이터 라벨링은 AI 애플리케이션의 성능을 크게 향상 시키는 중요한 과정이라고 볼 수있습니다.
이미지 라벨링, 오토라벨링, 음성 라벨링, 텍스트 라벨링 등의 대부분에서 AI 라벨링의 결과로서 괄목할 만한 성과가 이루어 지고 있습니다. 자율주행 자동차, 보안 카메라, 의료 영상, 제조업, 의료, 유통, 스포츠, 금융 등등의 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.
<함께 보면 좋은 글 소개>
ChatGPT (챗지피티) 를 활용하여 수익 창출 10가지 방법
트렌드 코리아 2025년의 책은 김난도 교수님이 이끄는 연구팀이 매년 발간하는 책으로 새로이 시작되는 한 해의…
AI 그리기 대회 안내 ai 그리기 대회 개최 안내입니다. 2024년은 인공지능이 무척 부곽되는 한 해인것같습니다.…
한동안 AI에 열광하며 미드저니등의 그림생성부터 메타버스, NFT 등등을 공부해봤었는데요. 워낙 짧게 공부하다 말아버려서 다시 처음부터…