데이터 라벨링 온라인 부업 시작 알아보기

데이터 라벨링은  AI의 기술이 급격히 발전하게 되고 더욱 부각되면서 AI 모델이 학습을 할 수 있도록 데이터 분류를 하고 주석을 다는 작업으로 다양한 산업에서 역할의 필요성이 늘어나고 있습니다

다양한 산업에서 쓰일 데이터 라벨링으로 온라인 부업을 시작하기 전 데이터 라벨링에 대해 자세히 알아보도록 하겠습니다

 

데이터 라벨링 온라인 부업 시작 알아보기

 

데이터 라벨링이란

 

데이터 라벨링은 AI의 정확도를 높이는데 필수적인 작업입니다

데이터를 분류하고 주석을 다는 것으로 AI 모델을 학습하는 작업이라고 하겠습니다 예를 들어 이미지마다 인식을 하기 위해 시스템을 만들어주려고 각 이미지에게 '자동차', '비행기', '기차' 등의 라벨을 붙여주는 것이라고 하겠습니다

 

데이터 라벨링

 

데이터 라벨링 시작해 보기

 

데이터 라벨링을 시작하기 위해서는 특정 도구나 사용법을 익히는 것이 유리합니다

온라인 강의나 사용법 지침을 통해 필요한 기술을 배우고 데이터 라벨링 작업을 시작하는 것을 추천해 봅니다

필요한 기술을 배우셨다면 추천하거나 관심 있는 데이터 라벨링 플랫폼에 가입을 하고 프로젝트에 참여하여 보면 좋을 것 같습니다 자신의 스킬에 따라 프로젝트를 동시에 진행할 수도 있으므로 작업일정 등을 미리 설정해 시간을 잘 배분해서 작업을 하시면 좋으실 것 같습니다

그럼 데이터 라벨링을 시작하기 위해 익힐 온라인 강의를 먼저 활용해 보는 것이 우선일 것 같습니다

 

데이터 라벨링 온라인 강의 알아보기

 

온라인 부업으로의 데이터 라벨링

온라인 부업으로 데이터 라벨링은 누구나 시작할 수 있는 진입장벽이 낮은 부업 중 하나인 것 같습니다

인터넷만 있으면 언제 어디서든 작업이 가능하고, 특별한 기술이나 학위가 필요하지 않기 때문에 부담 없이 시작하기 좋은 부업이라 하겠습니다

또한 수익적인 면에서 데이터 라벨링 작업은 외부에 아웃소싱을 하고 있는 부업으로 수익을 올릴 수 있는 부업으로 프로젝트마다 보수가 다르며, 경험이 많을수록 수익을 더 기대할 수 있다고 하겠습니다

다양한 플랫폼에서 시간당 보수를 받을 수 있고 작업을 효율적으로 수행한다면 수익일 올릴 수 있어 매력적인 부업이라 하겠습니다

데이터 라벨링 작업을 할 수 있는 플랫폼이 다양하며, 각 플랫폼은 사용자가 쉽게 접근할 수 있도록 작업이 다양하고 기술 수준, 작업 종류도 다 달라서 자신에게 맞는 플랫폼을 선택하는 것이 중요하다고 하겠습니다

 

온라인 부업으로의 데이터 라벨링

 

데이터 라벨링의 종류

데이터 라벨링 작업에서 각기 다른 목적과 필요에 따라 분류되어 종류를 정리하면 다음과 같은 유형으로 분류해 볼 수 있습니다

 

 

1) 이미지 라벨링

이미지 내 특정 객체를 식별하고 그에 대한 바운딩 박스를 그리는 객체 감지 작업, 이미지의 각 픽셀에 라벨을 붙여 객체의 경계를 정확하게 구분하는 세그멘테이션 작업, 이미지를 특정 카테고리로 분류하는 이미지 분류작업이 있습니다

 

2) 텍스트 라벨링 

문장이나 글의 감정을 긍정, 부정, 중립으로 분류하는 감정 분석 작업, 텍스트 내에서 인물, 장소, 날짜 등 특정 정보를 식별하고 라벨링 하는 개체 인식 작업, 텍스트 데이터를 특정 주제나 카테고리로 분류하는 주제 분류 작업이 있습니다

 

3) 비디오 라벨링

비디오의 각 프레임에 대해 객체 감지나 분류를 수행하는 프레임 기반 라벨링 작업, 비디오 내에서 특정 행동이나 동작을 식별하고 라벨링 하는 액션 인식 작업이 있습니다

 

4) 혼합 라벨링

이미지, 텍스트, 비디오 등의 다양한 데이터 유형을 결합하여 라벨링 하는 것으로 데이터 결합 작업이 있습니다 예를 들면 비디오의 특정 장명에 대해 텍스트 설명을 추가하는 작업이 있습니다

 

5) 오디오 라벨링

음성 데이터를 텍스트로 변환하고, 각 단어에 라벨을 붙이는 음성 인식 작업, 특정소리를 식별하고 분류하는 소리 분류 작업이 있습니다

 

데이터 라벨링의 종류

 

데이터 라벨링 주요 사용 툴

데이터 라벨링을 작업하기 위해서 사용되는 툴들이 여러 가지이며 각각의 기능과 특징이 있으므로 데이터 라벨링을 위해 사용도리 툴들에 대해 다음과 같이 설명할 수 있겠습니다

 

1) Labelbox

이미지, 비디오, 텍스트 데이터에 대한 라벨링 작업을 지원하는 클라우드 기반 데이터 라벨링 플랫폼입니다

팀 협업 기능이 뛰어나며, 데이터 관리 도구도 제공합니다

 

2) RectLabel

객체 감지 및 분할을 위해서 다양한 기능을 지원하는 MacOS전용 이미지 라벨링 툴이라 사용하기 쉽고 직관적인 인터페이스 특징을 가지고 있습니다

 

 

3) Prodigy

효율적인 라벨링을 도와주는 인터페이스와 알고리즘이 포함되어 있는 머신라인을 위한 데이터 라벨링 툴입니다 사용자 학습을 통해 라벨링 작업을 수행할 수 있습니다

 

4) VGG image Annotator

주로 이미지 라벨링에 사용되고, 간단한 인터페이스를 제공하고 사용자 맞춤형 설정이 가능한 오픈소스 툴입니다

 

5) Labellmg

이미지 라벨링 툴이며 객체 감지 작업에 주로 사용됩니다

사용자 친화적인 인터페이스로 쉽게 사용할 수 있습니다

 

6) SuperAnnotate

이미지, 비디오 라벨링을 위한 플랫폼이며 팀협업과 프로젝트 관리 기능이 강화되어 있습니다

다양한 데이터 유형을 지원합니다

 

데이터 라벨링 주요 사용 툴

 

데이터 라벨링의 필요성

데이터 라벨링은 AI 기술이 발전하면서 필요성이 더욱 커지고 있어 대랑의 라벨링 된 데이터가  필요한 머신러닝 모델 등 기업들이 AI 개발과 개선을 필수적일 것으로 보입니다

여러 산업에서 데이터 라벨링이 자리 잡으려면 정확한 라벨이 필요하고 학습해야 할 작업으로 자리 잡고 있다고 하겠습니다

 

데이터 라벨링의 필요성

 

 

마무리

데이터 라벨링은 온라인 부업으로 접근성이 높고 다양한 작업에 따라 수익이 큰 것도 있을 수 있으며 다양한 플랫폼을 통해 시작을 쉽게 할 수 있어서 매력적인 부업이라고 할 수 있는 분야인 것 같습니다

데이터 라벨링으로 경험을 쌓아가며 좀 더 데이터 라벨링의 이해를 높여서 부업으로 성공시킬 수 있을 것 같습니다 온라인 부업으로 데이터 라벨링의 시작은 좋은 기회가 될 것 같으니 시작해 보시면 좋으실 것 같습니다