안녕하세요.
인크루트 입니다.
인공지능 산업은 매해 폭발적인 증가를 하고 있고,
그에 따라 데이터 라벨링 분야도 커지고 있습니다.
글로벌 데이터 라벨링 시장은 2020년 59조 원이었으나
2024년에는 130조로 늘어날 것으로 예상되고 있습니다.
자연스럽게 국내의 데이터 라벨링 시장도 커지고 있습니다.
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데이터 라벨링이란 자료를 뜻하는 데이터와 라벨을 붙이는
작업을 뜻하는 라벨링의 합성어입니다. 즉, 어떤 정보에
라벨링을 한다는 말입니다. 사진이나 영상 등의 데이터를
인공지능(AI)이 인식할 수 있도록 AI를 학습시키는 작업을 가리킵니다.
그래서 AI 데이터 라벨링이라고도 합니다. 그리고 데이터 라벨링을 하는 사람을 데이터 라벨러라고 합니다.
인공지능(AI)에게는 데이터가 필수적이다. 하지만 인공지능(AI)은
문서나 사진 등 스스로 식별할 수 없습니다. 인공지능 AI가
학습할 수 있는 형태로 데이터를 가공할 수 있도록
사람이 도와는 수작업으로 데이터 라벨링이라고 합니다.
쉽게 설명하자면 AI가 스스로 인지 학습할 수 있도록
각 문서나 사진등에 이름을 붙이는 작업입니다. 예를 들어,
축구 선수의 사진과 동영상에서 움직임에 사람과 공을 분리 시켜
각각 사람에게는 (Person라벨), 축구공(Ball라벨) 라벨을 붙이면,
AI 데이터들을 학습하면서 유사한 이미지를 사람과 공으로 각각 습득하게 됩니다.
AI가 1차 단순 반복 작업으로 데이터 라벨링을 진행하면서,
사람은 AI가 검수부분만 확인하면 됩니다. 특히,
데이터 처리에 섬세하게 분류 분석되어서 자율주행 분야에서
작업효율을 대폭 향상 시킵니다.
자율주행의 경우 하나의 이미지 안에도 신호등, 횡단보도 차량,
사람등 세심하게 라벨링을 해야 하는 객체 수가 많아
데이터 처리 작업 소요 시간이 다른 분야에 비해 시간이 많이 걸힙니다.
이런 세세한 부분을 사람이 개체들의 정의를 시키면
인공지능 AI는 학습 할 수 있도록 라벨링 분류 하는 작업입니다.
새로운 기술로 일자리 창출과 동시에 재택부업으로도
하루2~3시간만 투자 하면 소소한 수입원이 되기도 합니다.
데이터 라벨링은 장점으로 출퇴근을 하지 않아도 되며,
남는 시간을 틈틈이 활용하여 효율적으로 시간을 활용할 수 있습니다.
초보자도 쉽게 할 수 있다는 장점도 있습니다.
또한 데이터라벨링은 성장 가능성이 굉장히 높습니다.
점점 인공지능이 우리 생활에 녹아들고 있습니다.
시간이 지나면서 우리 생활 속에는 인공지능의 비율이
높아질 것이기 때문에 지금부터 경력을 조금씩 쌓아 간다면
미래에 큰 도움이 될 수 있습니다.
데이터 라벨링은 블루오션일 것이라고 생각됩니다.
최근 들어 물가가 많이 오르면서 대부분의 사람들은
지금 당장 추가로 돈을 벌 수 있는 일들을 많이 찾고 있습니다.
지금 당장은 여유가 생길 수 있지만 시간이 지나면서
다시 새로운 일을 찾아서 처음부터 시작해야 된다고 생각하면
마냥 좋기만 한 것은 아니라고 생각됩니다.
블루오션이라고 불리는 것들은 처음에는 굉장히 어렵습니다.
왜냐하면 정보가 굉장히 적고 하는 사람들이 많이 없기 때문에
전문가의 도움을 받기 힘들기 때문입니다.
하지만 데이터 라벨링이라는 것은 점점 AI의 시대가
오고 있기 때문에 시대의 흐름을 뒤에서 쫓아가는 것이 아닌
내가 길을 만들어 갈 수 있게 해주는 다리라고 생각됩니다.
데이터라벨링은 점점 그 규모가 커지고 있고 다양한 일자리 환경을 만들어 주고 있습니다.
긱워커 플랫폼 뉴워커(Newworker)의 데이터라벨링 일자리는
텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 각종 데이터의 수집 및 가공,
검수 등의 업무를 진행하는 뉴워커입니다.
뉴워커(Newworker)는 모집, 선발 및 계약, 검수,정산에 이르는
전과정의 업무를 통합적으로 운영하는 플랫폼이자 솔루션입니다.
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고용 유연성이 보장된 상태에서 프로젝트를 효율적으로
운영할 수 있으며, 개인은 고용계약 없이 원하는 시간에
일할 수 있고 한 가지 고정된 일이 아닌 다양한 업무 경험을 쌓을 수 있습니다.
뉴워커에서는 데이터라벨링 / 테스트 / 행사·이벤트
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