데이터 라벨링? 전망? 알바, 부업, 크라우드웍스

데이터 라벨링이란?

오늘은 데이터 라벨링이 무엇인지에 대해서 간단히 설명드리겠습니다.

추후의 포스팅은 데이터 라벨링을 시작하는 방법과 돈을 버는 방법에 대해서 글을 적어보겠습니다.

데이터 라벨링은 머신 러닝 알고리즘에서 이해하고 사용할 수 있도록 데이터에 의미 있는 태그 또는 라벨을 추가하는 과정입니다. 이 프로세스는 인공 지능(AI) 및 기계 학습 모델의 개발에 매우 ​​중요합니다. 이러한 모델을 정확하게 교육하고 테스트하려면 레이블이 지정된 데이터가 필요하기 때문입니다.

 

데이터 라벨링이란?

 데이터 라벨링의 중요성

데이터 라벨링의 품질은 기계 학습 모델의 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 데이터 레이블링의 정확성과 일관성은 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 훈련된 모델의 정확도에 직접적인 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 데이터 라벨링은 기계 학습 모델의 정확성과 효율성을 보장하는 중요한 단계입니다.

 

 데이터 라벨링의 관점

   비즈니스 관점

비즈니스 관점에서 데이터 라벨링은 기계 학습 모델의 정확성을 개선하는 데 중요한 역할을 합니다. 데이터에 레이블을 지정함으로써 회사는 고객, 시장 및 운영에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이를 통해 기업은 정보에 입각한 결정을 내리고 전반적인 성과를 개선할 수 있습니다.

  작업자의 관점

작업자의 관점에서 데이터 레이블 지정은 유연하고 원격 작업 기회를 제공합니다. 데이터 라벨링 작업은 인터넷 연결을 통해 어디에서나 완료할 수 있으므로 작업자는 집에서 편안하게 자신의 일정에 따라 자유롭게 작업할 수 있습니다. 이러한 유형의 작업은 유연한 작업 일정이 필요하거나 외딴 지역에 거주하는 사람들에게 특히 매력적입니다.

그러나 데이터 라벨링은 비즈니스와 작업자 관점 모두에서 문제를 제시할 수도 있습니다. 데이터 라벨링의 정확성과 일관성을 보장하는 것은 어려울 수 있으며, 이로 인해 기계 학습 모델에서 잠재적인 오류가 발생할 수 있습니다. 작업자의 관점에서 데이터 레이블 지정 작업은 반복적이고 단조로울 수 있으므로 피로와 정확도 저하로 이어질 수 있습니다.

 

 결론

데이터 라벨링은 AI 및 기계 학습 모델 개발에서 중요한 프로세스로, 기업과 근로자 모두에게 귀중한 통찰력과 기회를 제공합니다. 그러나 데이터 라벨링의 문제와 한계를 이해하고 라벨링 프로세스의 정확성과 일관성을 보장하기 위해 노력하는 것이 중요합니다. 그렇게 함으로써 기업은 머신 러닝 모델의 정확성을 향상할 수 있고 작업자는 데이터 라벨링 작업에서 제공하는 유연성과 원격 작업 기회의 이점을 계속해서 누릴 수 있습니다.

 

ps. 제가 데이터 라벨링 교육을 들어보고, 클라우드웍스에서 교육과정 수료 후 약간의 일도 해봤었던 경험을 말해보면

정말 쉽지 않은 일이에요. 엉덩이 딱 붙이고 앉아서 오랜 시간 동안 반복적인 일을 해야 하는 일입니다.

글을 읽고 내용을 분류하는 일도 있고, 사진에서 물건을 찾아서 표시하는 일도 있고, 대화를 듣고 내용을 파악하고,

손가락의 관절을 표시하거나 하는 일등 정말 다양한 일들이 존재합니다.

일확천금을 생각하시는 분들은 절대 할 수 없는 일이라고 보시면 됩니다.

시간을 투자한 만큼 딱 그만큼만 받는다고 볼 수 있는 일인 것 같습니다.