데이터 라벨링에 대한 이해와 전문 교육 프로그램

 

요즘 인공지능(AI)과 관련하여 챗GPT, 미드저니 등등 다양한 기술들을 많이 접해보셨을 텐데요. 이렇게 똑똑한 인공지능을 만들기 위한 작업 '데이터 라벨링'에 대해 알아보는 시간을 가져보겠습니다. 데이터 라벨링은 재택알바나 앱테크 등으로 쉽게 접해보신 분들도 많이 계실 거라 생각됩니다. 이 시간은 데이터 라벨링이란 기본 개념에 대해 이해하고, 또 앞으로는 더 나아가 새로운 수익으로 연결시키기 위한 방법들을 차근차근 찾아가 보도록 하겠습니다.

 

데이터 라벨링

 

 

데이터 라벨링이란?

데이터라벨링은 쉽게 말하면 인공지능(AI)을 학습시킬 수 있는 형태로 데이터를 가공하는 작업을 말합니다. AI는 이미지나 동영상과 등을 사람처럼 식별할 수 없기 때문에 이 데이터들에 라벨을 부여해 주어서 AI가 학습할 수 있는 형태로 만들어주는 것입니다. 이런 작업을 하는 사람을 데이터라벨러라고 부릅니다. 일반적으로 사람이 수동으로 수행하며, 데이터셋에 대한 레이블링 작업은 해당 분야의 전문가들이나 아웃소싱 업체를 통해 수행됩니다. 

데이터 라벨링 작업에는 이미지, 비디오, 음성, 텍스트 등 다양한 데이터 형식이 포함될 수 있고, AI를 더 똑똑하게 만들기 위해서는 데이터 라벨러들의 일관된 레이블링과 정확도 높은 작업품질이 모델 성능을 높이는 데 있어 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. 데이터 라벨링의 작업은 쉽고 단순한 것에서부터 전문적인 기술을 요구하는 섬세하고 꼼꼼한 작업까지 다양하게 진행되고 있습니다.

 

예를 들어, 고양이 사진으로 AI를 학습시킨다고 가정을 하면 여러 고양이 사진을 수집하여 그 사진의 고양이에 레이블링을 하고 가공하여 인공지능에게 이를 학습시키면 사진 속의 고양이를 인공지능도 고양이로 인식하게 되는 것입니다.

 

이렇게 인공지능 학습용 데이터를 가공하는 작업을 하게 되는 데이터 라벨러들은 일반적으로 레이블링 도구를 사용하여 데이터셋에 대한 레이블을 부여하기 때문에 이를 위해서는 레이블링 도구 사용 방법과 해당 분야의 전문성을 필요로 하고 있습니다.

 

최근에도 여러 회사에서 다양한 프로젝트들이 많이 진행되고 있고, 또 앞으로 인공지능(AI)의 발전에 따라 다양한 프로젝트들이 국책과제로도 진행될 예정이라고 하니 데이터 라벨링에 대해 미리 알고 전문적인 교육을 받아보는 것도 이 시대를 이해하고 다가오는 미래를 예측하는데 많은 도움을 줄 것이라고 생각됩니다.

 

 

데이터라벨링 국책과제와 작업자 양성

정부에서는 데이터 라벨링 기술을 활용하여 다양한 분야에서 활용할 수 있는 기반 데이터를 구축하고자 하는 국책과제를 계속적으로 추진하고 있습니다.

국가 차원에서 중요한 사회적 가치를 갖는 분야에서 데이터 라벨링 기술을 활용하여 고품질의 데이터를 구축하고자 하고 있는데요. 예를 들어, 의료 분야에서는 질병 판정에 필요한 이미지나 의료 정보를 라벨링 하여 인공지능 기술의 발전과 활용을 촉진하고, 자율주행 분야에서는 도로의 환경을 라벨링 하여 더욱 안전하고 효율적인 자율주행 기술의 개발을 위해 지원하고 있습니다.

이러한 국책과제를 통해 고품질의 데이테셋을 구축하고, 이를 기반으로 한 인공지능기술의 발전을 촉진하여 새로운 비즈니스 모델과 사회적 가치 창출을 기대하고 있습니다.

 

데이터 라벨링은 여러 다양한 분야에 대해 진행되고 있기 때문에 이를 위한 작업자인 데이터 라벨러를 양성하는 교육 분야에도 국가적으로 지원이 이루어지고 있습니다. 

대표적으로는'크라우드웍스'에서 제공하는 데이터라벨링 전문 교육 프로그램이 있고, 고용노동부의 '내일 배움 카드'를 통해서 교육비를 지원받을 수 있고, 현재는 교육비 전액을 지원받을 수 있습니다. 이를 통해 데이터라벨링 교육을 이수한 사람들이 계속해서 늘어나고 있으며, 인공지능에 관련하여 새로운 일자리가 제공되는 예시라고도 볼 수 있습니다.

 

 

데이터 라벨링 전문 교육 프로그램

데이터 라벨링 전문 교육 프로그램은 데이터 라벨링 업무에 대한 이해도와 라벨러들의 작업 효율성을 높이는데 중요한 역할을 하는데요. 이에 따라 데이터 라벨링 교육 프로그램을 많은 기업에서 제공하고 있고, 교육 내용들을 살펴보면 다음과 같습니다.

 

1. 이론 강의

이론 강의에서는 데이터 라벨링의 개념과 업무의 중요성 그리고 데이터 라벨링 규칙 등에 대한 이론적이 내용을 다룹니다.

 

2. 실습

실습 강의에서는 실제 데이터셋에 대한 라벨링 작업을 수행하는 실습이며, 라벨링 도구의 사용 방법과 규칙 등을 실무와 같이 익힐 수 있습니다.

 

3. 피드백 및 평가

실습 결과에 대한 라벨러들의 업무를 평가하고, 피드백을 통해 업무능력을 향상할 수 있습니다.

 

4. 추가 교육

데이터 라벨링에 관련된 다양한 기술과 도구들에 대한 추가 교육을 제공합니다. 예를 들어, 자연어 처리나 컴퓨터 비전 등의 분야에서 사용되는 데이터 라벨링 기술들을 학습할 수 있습니다.

 

5. 팀 프로젝트

데이터라벨링 교육 프로그램을 수료한 라벨러들이 함께 협력하여 대규모 데이터셋을 라벨링 하는 프로젝트를 수행할 수 있고, 이를 통해 라벨러들은 협업 능력과 문제 해결 능력을 함께 향상할 수 있습니다

 

데이터 라벨링 전문 교육 프로그램은 데이터 라벨러들의 업무 능력과 효율성을 높이는 데 아주 중요한 역할을 하고, 더 높은 품질의 데이터셋을 생성하는데 큰 도움을 주고 있습니다.

 

 

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지금까지 데이터 라벨링에 대한 기본적인 이해와 국가적인 지원 교육 프로그램 내용에 대해 확인해 보았는데요. 다음 포스팅에서는 데이터 라벨링 작업을 바로 경험해 볼 수 있는 더 자세한 내용으로 포스팅해 보도록 하겠습니다.

 

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