인공 지능 발전에서 데이터 레이블러의 역할

이른바 AI 열풍 시대입니다. 엄청나게 강력할 수 있는 기술이지만 분명 한계도 있을 것입니다. AI 시스템은 알고리즘과 데이터에 의존하며 훈련된 데이터의 품질과 양만큼만 우수할 수 있기 때문입니다. 그런 의미에서 요즘 '데이러 라벨라'라는 신 직업군이 뜨고 있다고 하는데요. 그래서 오늘은 미래 신직업군으로 떠오르는 '데이터 라벨러'에 대한 이모저모를 알아보았습니다. 

 

 

데이터 라벨링:기계 학습을 작동시키는 인간의 손길 

데이터 라벨러는 데이터를 머신 러닝 알고리즘에 유용하게 만들기 위해 데이터에 레이블을 지정하거나 주석을 다는 일을 담당합니다. 여기에는 컴퓨터가 패턴을 인식하고 정확한 예측을 할 수 있도록 이미지, 텍스트, 오디오 또는 비디오와 같은 데이터에 설명 태그 또는 메타데이터를 추가하는 작업이 포함됩니다.

예를 들어, 데이터 레이블러는 기계 학습 알고리즘이 둘을 구별하는 방법을 학습하는 데 도움이 되는 해당 태그로 고양이와 개 이미지에 레이블을 지정할 수 있습니다. 또한 기계 학습 모델이 긍정적, 부정적 또는 중립적 언어를 식별하는 데 도움이 되도록 감정 점수로 텍스트 데이터에 레이블을 지정할 수 있습니다. 데이터 레이블 지정은 기계 학습 파이프라인의 중요한 단계이며 기계 학습 모델이 새 데이터에서 정확하게 학습하고 예측할 수 있도록 도와줍니다.

 

데이터 라벨링의 미래: 기회와 도전 

데이터 라벨링은 특히 더 많은 회사와 산업이 기계 학습 및 인공 지능 기술을 채택함에 따라 미래 직업으로서 좋은 전망을 가지고 있습니다. 기계 학습 모델에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 해당 모델을 교육하기 위해 고품질의 정확하게 레이블이 지정된 데이터에 대한 필요성도 증가하고 있습니다.

데이터 라벨링은 기계 학습 파이프라인에서 중요한 단계이며 데이터에 정확하게 라벨을 지정하고 주석을 추가하려면 사람의 전문 지식이 필요합니다. 따라서 데이터 라벨링은 비즈니스를 강화하기 위해 기계 학습 모델에 의존하는 기업에게 가치 있고 필수적인 작업입니다

또한 데이터 라벨링은 소프트웨어 공학이나 데이터 과학에 대한 배경 지식은 없지만 기술 산업에 관심이 있는 사람들에게 일자리를 제공할 수 있습니다. 교육과 경험을 통해 개인은 데이터 레이블 지정에 능숙해지고 이 분야에서 경력을 쌓을 수 있습니다.

전반적으로 직업으로서 미래 전망은 유망하며 앞으로도 계속해서 기술 산업의 중요한 부분이 될 가능성이 높습니다.

 

데이터 라벨러가 되려면...

데이터 라벨러가 되려면 일반적으로 고등학교 졸업장 또는 이에 상응하는 자격과 함께 우수한 의사소통 및 분석 기술이 필요합니다. 대부분의 데이터 라벨링 작업에는 기본 컴퓨터 기술과 다양한 소프트웨어 도구로 작업할 수 있는 능력도 필요합니다. 그러나 데이터 레이블링에 대한 특정 교육 요구 사항은 레이블링되는 데이터 유형과 작업 중인 산업에 따라 다를 수 있습니다. 예를 들어 의료 데이터에 레이블을 지정하는 경우 의학 용어 및 개념에 대한 전문 지식이나 교육이 필요할 수 있습니다. 일부 회사는 데이터 레이블링을 위한 실무 교육을 제공할 수 있는 반면, 다른 회사는 데이터 레이블링 또는 데이터 입력 또는 품질 보증과 같은 관련 분야에 대한 사전 경험이 있는 후보자를 요구하거나 선호할 수 있습니다. 또한 데이터 레이블 지정에 필요한 기술을 개발하는 데 도움이 되는 온라인 과정 및 교육 프로그램이 있습니다. 이러한 과정에서는 데이터 주석 도구, 품질 관리 및 데이터 레이블 지정 모범 사례와 같은 주제를 다룰 수 있습니다

전반적으로 데이터 라벨링에 대한 교육 요구 사항은 특정 직업과 산업에 따라 다르지만 좋은 의사 소통 기술, 세부 사항에 대한 관심 및 기본 컴퓨터 기술이 필수적입니다.

 

중년에게 더 적합한 직업? 

데이터 라벨링 작업을 제공하는 많은 회사는 경험과 전문 지식도 중요하게 생각하며, 이는 관련 분야에서 기술을 개발하는 데 시간을 보낸 중년 개인에게 이점이 될 수 있습니다. 또한 데이터 라벨링은 원격으로 수행할 수 있는 유연한 작업이 될 수 있으므로 보다 유연한 작업 일정이 필요한 개인에게 매력적일 수 있습니다. 그러나 데이터 레이블링 작업의 물리적 및 정신적 요구는 특정 작업 및 산업에 따라 다를 수 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 의료 데이터에 레이블을 지정하려면 전문 지식과 세부 사항에 대한 주의가 필요할 수 있지만 오디오 또는 비디오 데이터에 레이블을 지정하려면 좋은 청각이나 시력이 필요할 수 있습니다.

전반적으로 데이터 라벨링 작업은 중년 개인에게 적합할 수 있지만 특정 작업 요구 사항과 요구 사항을 고려하여 자신의 기술과 능력에 적합한지 판단하는 것이 중요합니다.

 

 데이터 라벨링 교육기관 

1. 한국데이터진흥원(KDATA) - KDATA는 데이터 라벨링 등 데이터와 관련된 다양한 교육 프로그램을 제공합니다. 그들의 프로그램은 다양한 수준의 경험을 가진 사람들을 위해 설계되었으며 데이터 분석, 데이터 시각화 및 기계 학습과 같은 주제를 다룹니다.
2. 한국방송통신대학교(KNOU) - 방송통신대는 데이터 레이블링 및 주석의 기초를 다루는 "데이터 레이블링 및 주석"이라는 온라인 과정을 제공합니다. 이 과정은 초보자를 위해 설계되었으며 실제 데이터 세트를 사용하여 실습 교육을 제공합니다.
3. 한국과학기술원(KAIST) - KAIST는 기계 학습 및 데이터 마이닝 과정을 포함하는 컴퓨터 과학 대학원 프로그램을 제공합니다. 이 프로그램은 컴퓨터 과학 및 머신 러닝에 더 중점을 두고 있지만 머신 러닝 모델을 위한 데이터 라벨링 분야에서 경력을 쌓는 데 관심이 있는 사람들에게 좋은 선택이 될 수 있습니다.

 

 

 

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