지난번 글에서 내일배움카드 발급을 한 것까지 말씀드렸습니다.

애시당초 내일배움카드 발급의 목적은
크라우드웍스의 '내일배움교육 커리큘럼'을 무료로 수강하기 위해서이고,
그 중 데이터라벨링 작업자가 되기 위한 입문 과정을 수료하려 했습니다.

사실 데이터라벨러가 되기 위해 꼭 교육을 수료해야 하는 건 아니지만
일단 어떻게 작업하는 지도 전혀 모르는지라

데이터라벨링에 대한 기초지식 정도는 알아둬야겠기에
뭔가 교육을 듣긴 해야하겠다는 목적도 있는 거죠.

이 무료 과정을 수료하거나 또는 돈 들여 AIDE 자격증을 따면
크라우드웍스 내에서 별이라는 걸 회득해서
작업 프로젝트 참여 기회가 더 늘어난다고 하네요.

크라우드웍스의 무료 프로그램에는 기초와 심화 과정이 있는데,
기초 과정은 작업자가 되기 위한 것이고,
심화 과정은 검수자가 되기 위한 것이기에
일단 기초 과정부터 수강하기로 합니다.

(꼭 기초를 수료해야 심화 과정 수강이 가능한 건 아니고

두 과정을 동시에 수강하는 것도 가능은 하다고 하네요.

그러나 동시에 수강하는 건 저에겐 너무 무리데쓰!!)

HDR-Net 사이트에서 수강신청을 했습니다.
92,400원이라고 돼있지만

국민내일배움카드에서 정부지원을 받기에 전액 무료입니다.

저는 12회차를 신청을 했어요..
그리고 2주 정도 기다려 톡을 받았습니다.

사실 신청하면 거의 무조건 선발되는 거지만
이게 뭐라고 좀 기쁘더군요.

교육 내용은 이렇습니다.

수강 기간은 3월 15일에서 28일이고
훈련은 총 15회차이니
차근차근 들으면 되겠다~ 생각했으나..
  
막상 그 기간이 되었을 때
저의 본업에서 발생한 엄청난 격변에 의하여

시간적 여유가 너무 없어져버린 나머지
강의 수강을 미루다 미루다~
결국 놓쳐버렸습니다.

이후의 얘기는 다음 글에서 계속...

데이터 라벨러가 돼볼까?

본격 N잡러가 되어보기 위해
저도 데이터라벨러에 도전해보고자 했습니다.

네이버에 데이터라벨링을 검색하면
제일 위에 뜨는 업체.. 바로 크라우드웍스

당장 어떻게 하는 지도 모르는데,
다행히 교육과정이 있다는군요.

교육과정은 크게 2가지로
첫번째는, 내일배움카드로 무료로 수강하는 과정이고
두번째는, 비용을 들여서 AIDE 자격증을 따는 거에요.

오옷~ 교육을 무료로 해준다고??

무료로 수강 가능한 크라우드웍스의 교육을 듣기 위해서는

일단 국민내일배움카드라는 걸 만들어야 합니다.

국민내일배움카드 발급

 HRD-Net이라는 사이트로 가서

국민내일배움카드 발급 신청을 했습니다.

국민내일배움카드로는 일정 비용 내에서

이 교육과정 외에도 다양한 교육을 들을 수 있는 걸로 알고 있습니다.

농협카드와 신한카드 중에 농협카드로, 그리고 체크카드로,
그리고 은행방문 수령으로 신청을 했어요.

(보통은 우편으로 받기를 신청하는 듯 하고 저도 그걸 추천합니다.)

제 경우엔 우편(등기)으로 받기엔, 누가 집 초인종 누르는 게 싫어서 은행방문으로 선택했지만

이 글을 읽는 다른 분들께는 별로 추천하고 싶지는 않아요.

그리고 겨우 이틀만에 이런 톡이 왔습니다.
드디어 통과군요~

카드를 제작하고 발송하는 게 며칠이 걸릴테니
좀만 기다리면 '카드가 농협 지점에 도착했으니 찾아가시오'라는 안내가 있을 걸로 믿고
하염없이 기다렸습니다.

근데 기다리고 기다려도 당췌 아무 안내가 없었고, 결국 3주나 기다렸습니다.
마음이 급해졌습니다.

참다못해 농협 지점에 전화를 했고
방문시에 즉석에서 카드를 제작해서 주는 거라
그냥 바로 오기만 하면 된다라고...................... T.T
제발 그런 말은 좀 미리 알려달란 말이야!!!!

찾아왔습니다.
디자인이 참으로 구리구나 제 취향이 아니군요.

 
그리고 다음 글에서 계속...

데이터 라벨링(Data Labeling)의 미래 활용성

은 현재보다 더욱 역동적이고 혁신적인 영역으로 전망됩니다.

데이터의 중요성과 양은 계속해서 증가하고 있으며,

이러한 데이터를 효과적으로 라벨링하고 활용하는 능력은

기계 학습, 인공 지능, 자동화 및 다양한 산업 분야에서 혁명적인 변화를 이끌어낼 것으로 기대됩니다.

1. 자율 주행 및 로봇 공학:

라벨링된 데이터는 자율 주행 차량과 로봇 시스템을 구축하는 데 필수적입니다. 

미래에는 더욱 정확하고 다양한 환경에서 작동하는 자율 주행 차량과 로봇을 

개발하기 위해 더 많은 라벨링된 센서 데이터가 필요할 것입니다. 

라벨링은 도로 표지판, 횡단보도, 교통 상황, 지형 및 장애물 인식에 중요한 역할을 할 것입니다.

2. 의료 진단 및 치료:

의료 분야에서 데이터 라벨링은 

질병 예측, 진단 및 개인 맞춤형 치료를 위한 핵심 구성 요소입니다. 

라벨링된 의료 영상 및 환자 기록은 

의사와 의료 연구원들이 질병 패턴을 이해하고 새로운 치료법을 개발하는 데 도움이 될 것입니다. 

또한 생체 신호 데이터의 라벨링은 생체 의학 및 생체 모니터링 분야에서 혁신을 이끌어낼 것입니다.

3. 환경 모니터링 및 보전:

환경 보전 분야에서 데이터 라벨링은 환경 모니터링 및 자연 환경 보전에 큰 도움이 됩니다. 

위성 이미지와 센서 데이터의 라벨링은 

기후 변화 관찰, 산림 멸종 감시 및 자연 재해 예측과 같은 중요한 임무를 지원할 것입니다. 

이로써 지구 환경을 보호하고 지속 가능한 개발을 촉진할 수 있습니다.

4. 금융 및 경제 분석:

금융 분야에서 데이터 라벨링은 

금융 거래 모델 개발, 주가 예측 및 신용 위험 관리에 중요한 역할을 합니다. 

라벨링된 금융 데이터는 금융 기관과 투자자에게 중요한 의사 결정을 지원하고, 

금융 시장의 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

5. 사용자 경험 개선:

데이터 라벨링은 온라인 퍼스널라이제이션과 추천 시스템의 핵심입니다. 

개인화된 콘텐츠 및 제품 추천은 고객 경험을 향상시키고 판매 및 이용률을 높일 수 있습니다. 

이러한 추천 시스템은 라벨링된 사용자 행동 데이터를 기반으로 작동하며, 

사용자의 관심사와 취향을 더 정확하게 파악합니다.

6. 사이버 보안 및 위협 탐지:

사이버 보안 분야에서 데이터 라벨링은 

악성 코드 탐지, 침입 탐지 및 행동 분석과 같은 보안 시스템의 향상을 지원합니다. 

라벨링된 보안 이벤트 데이터는 사이버 공격에 대응하고 기업 및 개인의 데이터를 보호하는 데 중요한 역할을 합니다.

7. 자연어 처리 및 대화형 AI:

라벨링된 텍스트 데이터는 자연어 처리 모델과 대화형 AI 개발에 핵심적입니다. 

미래에는 더 뛰어난 자연어 이해 및 대화 능력을 가진 AI 시스템을 만들기 위해 

더 많은 라벨링된 언어 데이터가 필요할 것입니다. 

이로써 고객 서비스, 의료 진단, 자동 번역 및 다양한 다국적 환경에서의 의사 결정을 개선할 수 있습니다.

라벨링된 데이터의 미래는 끊임없는 혁신과 기술 발전을 통해 확장될 것입니다. 

자동화 및 머신 러닝 기술의 진보, 크라우드 소싱, 품질 향상 및 개인 정보 보호에 대한 고려를 통해 

데이터 라벨링은 다양한 분야에서 기존 작업 및 비즈니스 프로세스를 혁신하고, 

사회와 경제에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 전망됩니다.

데이터 라벨러(Data Labeler)는 데이터 주석 및 라벨링 작업을 수행하는 전문가나 업무 수행자를 의미합니다. 

이 역할은 기계 학습 및 인공 지능 프로젝트에서 매우 중요하며, 

데이터의 정확성, 일관성 및 품질을 보장하는 데 기여합니다. 

데이터 라벨러의 주요 역할 및 그 직업의 전망에 대해 자세히 알아보겠습니다.

데이터 라벨러의 역할

1. 데이터 주석 및 라벨링:

데이터 라벨러의 주요 역할은 데이터를 주석 달아주고 라벨링하는 것입니다.

이 작업은 기계 학습 모델을 훈련시키기 위해 필요한 핵심 작업 중 하나로,

이미지, 텍스트, 오디오, 비디오 등 다양한 유형의 데이터에 적용됩니다.

2. 정확성 및 일관성 보장:

데이터 라벨러는 데이터를 정확하게 주석을 달아야 하며,

일관성 있는 방식으로 라벨링해야 합니다.

모델이 올바른 학습을 할 수 있도록 해야하기 때문입니다.

3. 데이터 품질 관리:

데이터 라벨러는 데이터의 품질을 관리하고 개선하는 역할을 수행합니다.

잘못된 라벨을 수정하거나 데이터 중복을 처리하는 작업이 포함됩니다.

4. 도메인 지식 적용:

일부 프로젝트에서는 도메인 지식이 필요할 수 있습니다.

예를 들어 의료 분야에서 의학적인 용어를 이해하고 적절하게 주석 달아야 할 수 있습니다.

5. 도구 및 소프트웨어 사용:

다양한 주석 및 라벨링 도구 및 소프트웨어를 사용하여 작업을 수행합니다.

이는 작업의 효율성을 높이고 정확성을 보장하는 데 도움이 됩니다.

데이터 라벨러의 역할의 전망

데이터 라벨러의 역할은 현재와 미래에 모두 중요하며, 몇 가지 이유로 전망이 밝습니다.

1. 기계 학습 및 인공 지능의 성장:

기계 학습 및 인공 지능 분야는 계속 성장하고 있으며,

이는 데이터 라벨링의 수요를 계속 높이고 있습니다.

새로운 모델 훈련을 위한 대규모 데이터셋이 필요하기 때문입니다.

2. 자율 주행 자동차 및 로봇 공학:

자율 주행 자동차 및 로봇 공학 분야에서는 정확한 센서 데이터의 주석 및 라벨링이 매우 중요합니다.

따라서 이 분야에서의 수요가 계속해서 늘어날 것으로 예상됩니다.

3. 의료 및 생명 과학 연구:

의료 및 생명 과학 분야에서도 데이터 라벨러의 역할이 중요합니다.

의료 이미지, 유전체 데이터 등의 라벨링은 진단 및 치료에 중요한 역할을 합니다.

4. 비즈니스 인텔리전스:

기업은 데이터를 분석하여 비즈니스 인텔리전스를 얻고 경쟁 우위를 유지하는 데 의존합니다.

데이터 라벨러는 이러한 작업에 필요한 데이터를 제공합니다.

5. 자연어 처리 및 음성 인식:

텍스트 및 음성 데이터 처리 분야에서도 데이터 라벨러의 역할이 큽니다.

가상 비서 및 자연어 처리 모델을 개발하기 위해

대규모 텍스트 및 음성 데이터가 필요하기 때문입니다.

6. 자동화 및 자동 라벨링 도구의 개발:

자동화 기술과 자동 라벨링 도구의 발전으로 인해 데이터 라벨러의 역할은 변화할 수 있지만,

여전히 전문성과 품질 관리가 필요합니다.

데이터 라벨러의 직업은 새로운 기술 및 도구의 도입에 따라 변화할 수 있으나, 

데이터의 핵심 역할을 수행하는 측면에서 여전히 중요합니다. 

따라서 데이터 라벨러의 전망은 계속해서 밝을 것으로 예상됩니다. 

이 분야에서 성공하려면 데이터의 품질, 정확성 및 일관성을 유지하는 데 

중점을 두는 기술 및 도메인 지식을 개발하는 것이 중요합니다.

일단은

데이터 라벨링(Data Labeling)이 무엇인지

에 대해서 짚고 넘어갈 필요가 있겠습니다.

데이터 라벨링(Data Labeling)은 인공 지능 및 기계 학습 알고리즘을 훈련시키기 위해 

데이터에 의미 있는 레이블, 주석 또는 태그를 부여하는 과정을 의미합니다. 

이것은 기계 학습 및 딥 러닝 모델이 데이터를 이해하고 

문제를 해결하는 데 도움이 되는 핵심 요소 중 하나입니다. 

데이터 라벨링은 다양한 분야에서 사용되며, 

이를 통해 모델은 패턴 인식, 예측, 분류, 분할 등과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

데이터 라벨링의 중요성

은 기계 학습 및 인공 지능의 성과와 직결되며, 다음과 같은 몇 가지 중요한 측면을 갖습니다:

1. 학습 데이터 생성:

데이터 라벨링은 모델이 학습할 수 있는 형식으로 원시 데이터를 가공하는 과정입니다.

예를 들어, 컴퓨터 비전 작업에서는 이미지에 물체를 식별하는 레이블을 지정하여

모델에게 이 이미지를 어떻게 해석해야 하는지를 가르칩니다.

2. 모델 훈련:

라벨링된 데이터를 사용하여 모델을 훈련시킵니다.

이 과정에서 모델은 입력 데이터와 해당 레이블 간의 관계를 학습하고

이를 통해 새로운 입력 데이터에 대한 예측을 수행할 수 있도록 됩니다.

모델의 품질과 성능은 라벨링의 정확성과 품질에 크게 의존합니다.

3. 모델 평가 및 향상:

라벨링된 데이터를 사용하여 모델을 평가하고 성능을 개선하는 데 사용됩니다.

모델의 정확성, 정밀도, 재현율 등과 같은 성능 메트릭을 측정하여

모델의 품질을 개선하고 다양한 하이퍼파라미터 조정 등의 작업을 수행합니다.

데이터 라벨링은 

다양한 유형의 데이터와 관련

이 있습니다. 몇 가지 예를 들어보면:

이미지 라벨링:

객체 검출, 이미지 분류, 세그멘테이션(예: 인물과 배경 분리) 등에 사용됩니다.

라벨링은 이미지 내의 물체나 영역을 식별하고 이에 대한 레이블을 제공합니다.

텍스트 라벨링:

자연어 처리(NLP) 작업에서 사용됩니다.

텍스트에 대한 주석, 감정 분석, 개체명 인식, 문장 분류 등의 작업에 라벨을 부여합니다.

음성 라벨링:

음성 인식 및 음성 감정 분석을 위해 사용됩니다.

오디오 데이터에 레이블을 부여하여 모델이 음성을 인식하고 이해할 수 있도록 합니다.

시계열 데이터 라벨링:

주가 예측, 센서 데이터 분석 등에 사용됩니다.

시계열 데이터에 대한 레이블을 생성하여 모델이 패턴을 인식하고 예측을 수행하도록 돕습니다.

데이터 라벨링은 종종 전문 라벨러 또는 라벨링 플랫폼을 통해 수행됩니다. 

이 작업은 인간의 판단과 도메인 지식이 필요하며, 

데이터의 품질과 정확성에 직접적인 영향을 미칩니다. 

따라서 데이터 라벨링 프로세스는 주의 깊게 관리되어야 하며, 

레이블러 간의 일관성을 유지하고 품질 향상을 위한 피드백 메커니즘을 구현하는 것이 중요합니다.

마지막으로, 데이터 라벨링은 데이터 과학 및 기계 학습 프로젝트에서 

가장 시간과 비용이 많이 드는 단계 중 하나입니다. 

그러나 정확하고 신뢰할 수 있는 라벨을 생성하는 것은 

모델의 성능을 향상시키는 핵심 역할을 하므로 중요한 투자라고 할 수 있습니다.