데이터 라벨링 방법과 자격증 취득과 전망,신규 직업으로 용돈 만들기

데이터 라벨링은 메타데이터 또는 라벨을 데이터세트에 추가하는 프로세스입니다. 데이터의 패턴을 학습하고 이해하기 위해 레이블이 지정된 데이터 세트가 필요한 기계 학습 모델의 인기가 높아짐에 따라 데이터 라벨의 필요성이 대두되어 데이터 라벨링 방법과 자격증 취득과 전망에 대해 살펴보겠습니다.

1. 데이터 라벨링 의미

데이터 라벨링은 기계 학습 모델의 중요한 프로세스이며 데이터 라벨링이 정확하게 지정되었는지 확인하는 데 필수적입니다. 라벨링의 정확도는 기계 학습 모델의 성능에 직접적인 영향을 미치며, 부정확한 라벨링은 잘못된 예측으로 이어지고 모델의 효율성을 방해할 수 있습니다. 데이터 라벨링 지정 프로세스에는 사람이 데이터를 검사하고 레이블을 추가하는 과정이 필요하고, 추가된 라벨링은 일관되고 표준화되어야 하며 해결 중인 문제와 관련이 있어야 합니다. 즉, 라벨작업한 사진, 문서, 음성, 동영상 등을 인공지능(AI) 컴퓨터가 이해할 수 있게끔 이름을 붙여주는 작업을 하는 것입니다.

2. 데이터 라벨링 방법

데이터 라벨링 지정은 수동으로 수행하거나 기계 학습 알고리즘을 사용하여 수행할 수 있습니다. 수동 데이터 라벨링 지정에는 사람이 데이터를 검사하고 레이블을 추가하는 작업입니다. 이 방법은 더 정확하지만 시간과 비용이 많이 듭니다. 반면 기계 학습 알고리즘은 데이터에 훨씬 빠르게 레이블을 지정할 수 있지만 항상 정확하지는 않을 수 있습니다. 라벨링 데이터에서 기계 학습 알고리즘의 정확도는 작업의 복잡성과 데이터 품질에 따라 달라집니다.

크라우드소싱은 라벨링 프로세스를 온라인 플랫폼을 통해 그룹에 아웃소싱하는 데이터 라벨링의 또 다른 방법입니다. 크라우드소싱은 수동 라벨링보다 비용 효율적이고 빠르다는 장점이 있습니다. 또한 크라우드소싱은 정확성을 보장하기 위해 여러 사람이 동일한 데이터에 레이블을 지정하므로 레이블이 지정된 데이터가 정확함을 보장합니다.

데이터 라벨링 - 개와 고양이를 구분하여 이름 붙이는 작업임 — 데이터 라벨링 방법 - 개와 고양이를 구분하여 이름 붙이는 작업임

3. 라벨링 사이트

데이터 라벨링 서비스를 제공하는 사이트가 많이 있습니다. 가장 인기 있는 것은 Amazon Mechanical Turk, Appen 및 Clickworker입니다. 이러한 사이트는 정확성을 보장하기 위해 여러 사람이 동일한 데이터에 레이블을 지정하는 크라우드 소싱 데이터 레이블 지정 서비스를 제공합니다. 이러한 사이트는 또한 이미지 및 비디오 레이블 지정, 오디오 기록 및 텍스트 주석과 같은 다양한 레이블 지정 작업을 제공합니다. 또한 Upwork 및 Freelancer와 같은 사이트에서 사용할 수 있는 많은 프리랜서 데이터 레이블 지정 작업이 있습니다. 한국에는 MKYU라는 회사에서 데이터 라벨링 자격증 과정이 있으니 참고하시기 바라며 필자는 회사와 무관합니다.

4. 소득

데이터 라벨링 작업은 작업 유형과 필요한 전문 지식수준에 따라 수입이 다를 수 있습니다. 초보 수준의 데이터 라벨링 작업부터 고급 수준까지로 알바 수준의 월 수십만 원에서부터 전문 라벨러는 8백만 원까지도 가능하다고 합니다. 프리랜서 데이터 라벨링 작업은 작업당 또는 시간당 비용을 지불할 수 있으며, 수입은 작업을 제공하는 위치와 회사에 따라 달라질 수 있습니다.

5. 데이터 라벨러 자격증 취득

AIDE(Artificial Intelligence Data Expert, 인공지능 데이터 전문가) 자격증을 취득하여야 하며 자격증은 2급과 1급이 있습니다. 2급은 인공지능 기초와 데이터 라벨링 작업 능력을 증명하는 것이며, 1급은 인공지능 심화과정으로 검수에 대한 능력을 증명으로 전문적인 데이터 라벨링 검수자 영역의 자격증입니다.

6. 전망

점점 더 많은 회사에서 기계 학습 모델을 위해 레이블이 지정된 데이터를 필요로 함에 따라 데이터 레이블링은 성장하는 분야로, 데이터 라벨러를 필요로 하는 직업군이 발생한 셈입니다. 또한 데이터 라벨링은 기계 학습 및 데이터 과학 분야에서 경험을 쌓을 수 있는 훌륭한 방법이므로 이 분야에서 경력을 쌓는 데 관심이 있는 사람들에게 매력적인 옵션입니다.

데이터 라벨링 서비스에 대한 수요는 다양한 산업에서 기계 학습 모델의 사용이 증가함에 따라 향후 몇 년 동안 증가할 것으로 예상됩니다. Grand View Research의 보고서에 따르면, 전 세계 데이터 라벨링 시장 규모는 2020년 15억 4,000만 달러였으며 2021년부터 2028년까지 26.4%의 연평균 복합 성장률을 보일 것으로 예상됩니다.