데이터 라벨링(레이블링)으로 부업이 가능한 시대

데이터 라벨링으로 부업하기

 

데이터 라벨링(Data Labeling)의 정의와 용어

 

데이터 라벨링(레이블링)은 인공지능(AI) 알고리즘을 학습시키기 위해 데이터에 태그 또는 라벨을 부여하는 작업입니다. 이 작업은 일반적으로 이미지, 텍스트, 오디오 등 다양한 유형의 데이터에 대해 수행됩니다. 이 작업은 사람이 수행하며, 작업을 수행하는 사람을 레이블러(Labeler)라고 불립니다. 데이터 라벨링 작업에서 사용되는 용어로는 텍스트 분류(Text Classification), 이미지 분류(Image Classification), 객체 감지(Object Detection), 음성 인식(Speech Recognition) 등이 있습니다.

 

데이터 라벨링으로 수익을 창출하는 경우

 

라벨링은 이미지 검색, 자율 주행 자동차, 언어 번역, 음성 인식 등 다양한 AI 애플리케이션에 필수적인 작업입니다. 데이터 레이블링의 품질에 따라 AI 알고리즘의 정확성과 성능이 결정됩니다. 따라서 데이터 라벨링을 통해 정확하고 일관된 데이터를 구축하면 정확성과 성능이 높은 AI 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 이를 통해 기업은 비즈니스 프로세스의 자동화, 비즈니스 인텔리전스 수집, 마케팅 등 다양한 분야에서 수익을 창출할 수 있습니다.

 

데이터 라벨링을 위한 교육 또는 자격 요건

 

데이터 라벨링은 일반적으로 교육이나 자격 요건이 필요하지 않습니다. 다만 해당 분야의 전문성과 경험이 있으면 더욱 효율적으로 작업을 수행할 수 있습니다. 데이터 레이블러는 언어 이해 능력이 뛰어나고, 해당 분야의 전문성을 갖춘 인재를 모집하는 것이 좋습니다.

 

데이터 라벨링을 수행할 수 있는 사이트 또는 홈페이지 추천

 

데이터 레이블링을 위한 사이트나 홈페이지로는 Amazon Mechanical Turk, Figure Eight, CloudFactory 등이 있습니다. 이들은 데이터 라벨링 플랫폼으로서 라벨링 작업을 아웃소싱하여 AI 개발을 위한 데이터를 수집합니다.

Amazon Mechanical Turk

Amazon Mechanical Turk

Figure Eight

Appen - The Leader in Data for AI Lifecycle

CloudFactory

CloudFactory: Human-powered Data Processing for AI and Automation

라벨링은 최근 많은 관심을 받고 있으며, 데이터 라벨링을 위한 타 사이트 및 플랫폼도 많이 등장하고 있습니다. 그렇다면 혹시 데이터 라벨링을 사이트나 홈페이지에서 수행하면 어느 정도의 돈을 벌 수 있을까요?

 

먼저, 국내 최대 데이터 라벨링 사이트로 알려진 크라우드웍스에서는 데이터 라벨링 작업을 수행하는데 대한 보상을 제공하고 있으며, 작업 단가는 평균적으로 1,000원에서 2,000원 수준이라고 합니다. 그러나, 작업의 종류에 따라 단가가 상이하며, 일부 작업은 단가가 높게 책정되기도 합니다. 예를 들어, 사물 인식, 얼굴 인식, 자율 주행 자동차 등과 같이 고도의 기술이 필요한 작업은 단가가 높아지는 경향이 있습니다.

크라우드웍스

AI에 필요한 모든 데이터 솔루션 | 크라우드웍스

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온라인에서 데이터 라벨링에 참여하는 방법으로는 다양한 사이트가 존재합니다. 대표적인 사이트로는 토크원(Talkwon), 디비웍스(Dbworks), 링크프라이스(Linkprice), 원티드(Wanted) 등이 있으며, 이러한 사이트에서 데이터 라벨링 작업에 대한 보상은 시간당 수입으로 제공됩니다. 예를 들어, 디비웍스에서는 시간당 최대 1만 원의 보상을 제공한다고 합니다. 하지만 작업에 따라 보상이 상이할 수 있다는 점은 유의하시기 바랍니다.

디비웍스

DBWorks

링크프라이스

 

링크프라이스 - 대한민국 제휴마케팅의 강자

데이터 라벨링에 대한 보상은 작업의 종류, 양, 난이도 등에 따라 사이트마다 차이가 있으며, 아직까지는 일정한 기준이 없다고 합니다. 사람이 직접 데이터에 라벨을 달아주는 작업이기 때문에, 각각의 개인의 판단에 따라 결과가 달라질 수 있습니다. 그리고 데이터 라벨링 작업 이후에 오류가 발생할 가능성도 높다고 할 수 있습니다. 따라서, 데이터 라벨링의 품질과 성능을 향상하기 위해서는 라벨링 작업에 대한 교육과 지원이 필요합니다. 일정한 기준이 없다는 점에 유념하여 라벨링 작업에 참여하기 전에 보상과 작업 내용 등에 대한 충분한 이해를 하고 참여할 것을 권장합니다.

 

데이터 라벨링의 비전

 

데이터 라벨링은 인공지능 기술이 발전함에 따라 점차적으로 중요성을 더해가고 있습니다. 데이터 라벨링은 인공지능 모델을 학습시키는 과정에서 필수적이며, 이를 통해 인공지능 모델이 정확한 예측을 할 수 있습니다.

이에 따라, 데이터 라벨링의 비전은 보다 정확하고 효율적인 데이터 라벨링 기술의 발전과 이를 지원하는 인프라 구축입니다. 현재 데이터 라벨링 기술은 보다 정교한 라벨링 도구, 보다 정확한 라벨링 알고리즘 등을 개발하고 있습니다. 또한, 인공지능 기술과 결합하여 보다 정확하고 효율적인 라벨링을 실현하고 있습니다. 데이터 라벨링의 비전은 데이터 라벨링 서비스의 발전으로 이어지며, 다양한 산업 분야에서 활용될 것으로 예상됩니다. 이를 위해 데이터 라벨러의 교육과 역량 강화가 필요하며, 보다 저렴한 가격으로 높은 품질의 라벨링 서비스를 제공하는 것이 중요합니다.

 

관련된 내용의 블로그와 기사

 

(1) "사진제공 크라우드웍스. 인공지능 (AI)은 스스로 학습할 수 없기 때문에 많은 양의 학습 데이터가 필요하다. 수십, 수만 개의 데이터 가공..." URL: https://biz.chosun.com/it-science/ict/2022/01/16/N4U2ZBBUARAVJCXR7TYPEAWI4A/

 

(2) "클릭 몇 번이면 8000원 뚝딱~ 데이터 라벨링이 뭐길래. # 직장인 A씨A 씨 (34)는 올해 들어 데이터 라벨링에 푹 빠졌다. 데이터의 데 자도 모르던 A 씨가 데이터 라벨링을 시작한 계기는 코로나19다. 사회적 거리 두기로 재택근무가 늘어나면서 남는 출퇴근 시간에..." URL: https://www.mk.co.kr/economy/view/2021/336036/

 

(3) "데이터 라벨링은 어렵다, 왜? ... 정해진 기준이 있다 하더라도 개개인의 판단에 따라 라벨링 결과가 달라질 수 있습니다. 데이터 라벨링 과정에서 발생한 오류는 모든 딥러닝 모델의 품질과 성능에 영향을 미칠 수 있는데요.... 한국어 데이터 라벨링에 대한..." URL: https://m.blog.naver.com/muhayuin/221868516341

 

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