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AI 가 인식할 수 있는 정보로 변환시켜주는 작업인 데이터라벨링
어렵지 않게 도전하실 수 있어요
데이터라벨링 하는법 어렵지 않아요
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인공지능 학습 데이터 구축에 필요한 ‘데이터 라벨링’이란?
데이터 라벨링이란 이미지, 영상, 텍스트 등의 데이터에 사람이 데이터 가공 도구를 활용하여 인공지능이 학습할 수 있도록 다양한 정보를 목적에 …
Source: blog.testworks.co.kr
Date Published: 9/9/2022
View: 186
요즘 핫한 재택 알바, 데이터 라벨링 다 알려드림! – 네이버 블로그
똑똑한 인공지능으로 만들기 위해서는 사진 속 고양이를 ‘이게 고양이야’라고 알려줘야 합니다. 서로 다르게 생겼더라도 똑같은 고양이라는 것을 알 때 …
Source: blog.naver.com
Date Published: 12/18/2022
View: 9041
데이터라벨링이란 무엇인가요? | 경력직 이직 전문 정보 사이트
이미지, 영상, 텍스트 등의 데이터에 사람이 데이터 가공 도구를 활용하여 인공지능이 학습할 수 있도록 다양한 정보를 목적에 맞게 입력하는 것을 의미 …
Source: jobindexworld.com
Date Published: 10/22/2022
View: 1504
인공지능(AI) 데이터 레이블링 플랫폼 ‘레이블캠프’를 소개합니다!
데이터 레이블링은 사전적인 의미에 따르면 인공지능 알고리즘 고도화를 위해 AI가 스스로 학습할 수 있는 형태로 데이터를 분류하고 가공하는 작업을 …
Source: www.synapsoft.co.kr
Date Published: 4/3/2021
View: 4523
라벨링 자동화, 어떤 상황에서 필요할까요? – Superb AI
Superb AI의 데이터셋 구축 플랫폼 Suite를 통해 데이터 라벨링 자동화가 적합한지 판단하고, 적절한 과정에 자동화를 도입해서 데이터 구축에 드는 …
Source: www.superb-ai.com
Date Published: 7/1/2021
View: 9679
데이터 라벨링 너무 귀찮아요 : 컨센서스 라벨링 도입기
학습데이터는 정확하길 바랐습니다. Page 11. 2.2 라벨링 프로젝트 주요 이슈. 작업. 검수.
Source: deview.kr
Date Published: 11/4/2021
View: 6778
자율주행 데이터 레이블링이 뭐길래…100억대 뭉칫돈[이노머니]
[이주의핫딜]’스마트 레이블링’ 에이모, 126억 규모 시리즈A 투자유치벤처·스타트업 투자흐름을 쫓아가면 미래산업과 기업들에 대한 인사이트를 얻을 …Source: news.mt.co.kr
Date Published: 6/2/2022
View: 705
[IT사이트] ‘AI’ 답게 만든다…’데이터 라벨링’ – 아이뉴스24
데이터라벨링은 수많은 비정형 데이터들을 AI가 학습할 수 있도록 각 원천데이터에 이름(라벨)을 붙이는 작업이다. AI 고도화의 핵심과정인 만큼 ‘AI …
Source: www.inews24.com
Date Published: 8/7/2021
View: 5657
2022 인공지능 학습용 데이터 라벨링 전문 교육
2022 인공지능 학습용 데이터 라벨링 전문 교육 | 교육과정 소개 및 수강신청 사이트입니다.
Source: aidata.elancer.co.kr
Date Published: 2/16/2022
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데이터 라벨링 알바 사이트 TOP 5 및 단가 후기 – 오빠포스트
디지털 라벨링은 인공지능이 다양한 종류의 데이터를 학습할 수 있도록 데이터를 수집하고 가공하는 업무를 말합니다. 데이터 라벨링은 재택 알바로 …
Source: oppapost.com
Date Published: 5/23/2022
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주제와 관련된 이미지 데이터 레이블링
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주제에 대한 기사 평가 데이터 레이블링
- Author: 슬아TV LEE
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- Date Published: 2021. 2. 2.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=1clHR-p85O4
인공지능 학습 데이터 구축에 필요한 ‘데이터 라벨링’이란? – Testworks
데이터 라벨링이란 이미지, 영상, 텍스트 등의 데이터에 사람이 데이터 가공 도구를 활용하여 인공지능이 학습할 수 있도록 다양한 정보를 목적에 맞게 입력하는 것을 의미합니다.
데이터 라벨링 예시
먼저, 사진 이미지 상의 사물에 대한 객체인식 데이터 라벨링 예시를 들어 보겠습니다.
인공지능이 학습할 수 있도록 만드는 데이터 라벨링을 위해서는, 데이터 이미지 위에 사람 또는 자동차 등의 객체의 위치를 표시할 수 있는 박스를 그리고, 해당 박스가 사람인지 자동차인지 분류하기 위해 주석을 다는 작업이 필요합니다.
아래의 이미지로 쉽게 이해하실 수 있습니다. 자동차에 박스를 그리고 ‘자동차’로 표시를 해 주는 것이 데이터 라벨링입니다.
[블랙올리브] Bounding Box 데이터 라벨링 작업 예시데이터 라벨링을 위한 도구
위와 같이 데이터 라벨링을 효과적으로 하기 위해 가장 좋은 방법은 학습 데이터에 맞게 라벨링 기능을 가진 도구를 활용하는 것 입니다.
데이터 라벨링이 쉬워 보일 수도 있지만, 데이터 입력 기준에 맞춰 라벨링을 진행해야 하기 때문에 집중력과 섬세함이 요구됩니다. 인공지능을 학습시키기 위해서는 정확한 데이터가 필요하며 잘못된 학습 데이터는 인공지능을 망치는 데이터가 될 수 있기 때문입니다.
인공지능 학습을 위한 데이터 형식은 이미지, 영상, 소리, 문서 등과 같이 다양합니다. 데이터 라벨러는 각 데이터 형식에 맞는 도구의 기능과 가이드를 따라 양질의 데이터 라벨링 작업을 할 수 있습니다.
무엇보다, 사용자 입장에서 쉽고 빠르게 활용할 수 있는 도구를 활용하면 다양한 형식의 데이터를 고객이 요청하는 파일 형식으로 빠르게 생성할 수 있습니다.
블랙올리브 주요 기능
현재 테스트웍스의 데이터 가공 도구인 블랙올리브에서 제공하는 라벨링 기능은 아래와 같이 8가지가 있습니다.
1. Bounding Box – 물체를 직사각형 모양의 박스 안에 포함되도록 그리는 라벨링 방법으로 데이터 라벨링 작업에서 가장 일반적으로 사용됩니다.
2. Polygon – 다각형 모양으로 객체의 가시 영역 외곽선을 따라 점을 찍어 그리는 라벨링 방법입니다. 개체 이외의 포함된 빈공간으로 인해 발생할 수 있는 오류에 대응할 수 있는 기능입니다.
3. Polyline – 여러 개의 점을 가진 선을 활용하여 특정 영역을 라벨링 함으로써 인도, 차선 등을 구분하기 위해 사용됩니다.
4. Point – 특정 지점을 라벨링 하는 작업으로 안면 인식을 통한 감정 분석과 같이 정밀하고 섬세한 작업을 요구하는 기술입니다.
5. Cuboid – 2D로 작업할 수 없는 3D 객체들을 정육면체로 생성하는 라벨링 형태입니다.
6. Body – 전체적인 모션 캡쳐나 이상행동 등 사람의 움직임을 검출할 필요가 있는 경우 몸에 객체를 생성하는 방식입니다.
7. Face – 얼굴의 특징점을 검출할 필요가 있는 경우 얼굴에 객체를 생성하는 방식입니다.
8. Hands – 수어 등의 손의 움직임을 파악하기 위해 손의 마디를 검출할 필요가 있는 경우 사용합니다.
크라우드-소싱 방식의 데이터 수집 가공 프로젝트
테스트웍스는 크라우드 소싱 방식의 aiworks 플랫폼을 통해 데이터 수집 및 가공 프로젝트를 오픈하고 있습니다. 온라인 알바 및 디지털 신생 일거리로 핫한 데이터 라벨링, 누구나 언제 어디서나 aiworks 플랫폼 상에서 이미지 영상 음성 데이터 수집 부터 데이터 라벨링 작업까지 원하는 시간에 참여할 수 있습니다.
크라우드 소싱 데이터 수집 가공 플랫폼
또한 실무와 연계된 인공지능 데이터 전문가 양성 교육 이수자는 인공지능 데이터 전문 가공 도구인 blackolive를 활용하여 난이도별 다양한 데이터 라벨링 프로젝트에 참여하여 수익을 얻을 수 있습니다.
누구나 전문 라벨러 및 검수자로 새로운 경력을 쌓을 수 있습니다.
시간이나 장소에 상관없이 온라인으로 작업 가능한 전문 데이터 라벨러에 도전해 보세요!
▶ [인공지능 따라잡기] 3강 인공지능 학습 데이터 만들기
▶ 인공지능과 데이터, 더 쉽고 재미있게 테스트웍스와 함께 알아가는 AI & Data 이야기
▶ 데이터 라벨러의 시작, 맞춤형 교육 aiworks academy
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인공지능(AI) 데이터 레이블링 플랫폼 ‘레이블캠프’를 소개합니다!
안녕하세요, 사이냅소프트 입니다.
사이냅소프트가 야심 차게 준비한 ‘레이블캠프’의 베타 서비스가 출시됐습니다!
레이블캠프는 인공지능 학습용 데이터를 수집부터 가공, 검수까지 원스톱으로 제공하는 딥러닝 기반 데이터 레이블링 플랫폼인데요, 레이블캠프에 대해 소개하기 전에 데이터 레이블링이 무엇인지 먼저 간단히 설명해 드리겠습니다.
데이터 레이블링은 사전적인 의미에 따르면 인공지능 알고리즘 고도화를 위해 AI가 스스로 학습할 수 있는 형태로 데이터를 분류하고 가공하는 작업을 의미합니다. 예를 들어 사람이 도로 사진에서 자동차가 있는 부분에 라벨을 달아 “이게 자동차야”라고 컴퓨터에 알려주는 작업을 뜻합니다.
데이터 레이블링은 디지털 뉴딜 정책 이후 빠르게 성장하는 인공지능 산업 분야에서 가장 주목받고 있는 기술 중 하나입니다. 높아지고 있는 AI 수요에 따라 사이냅소프트는 그동안 쌓아온 인공지능 딥러닝 기술 노하우를 기반으로 데이터 가공 서비스를 제공하는 레이블캠프를 선보이게 되었습니다.
자율주행 데이터 레이블링이 뭐길래…100억대 뭉칫돈[이노머니]
AI 스마트 라벨링 기술 시연 화면/사진제공=에이모 오승택 에이모 대표는 1월 5일부터 7일까지 사흘간 미국 라스베이거스에서 개최된 ‘CES 2022’에 참가해 최신 스마트 레이블링(정제·분류·검수 등 데이터 전처리 과정) 기술 쇼케이스를 진행했다.
‘스마트 레이블링’은 자율주행과 스마트시티 분야에 필요한 데이터를 인공지능(AI)이 자동으로 레이블링하는 기술이다. 이를테면 거리 풍경 사진에서 자동차, 차선, 보행자, 건물 등의 이미지를 자동으로 구분해 사각형 또는 직육면체로 표시하고 이름을 붙여주는 식이다. 자동차 등에 단순 사각형 표시 후 ‘car’라고 이름을 붙여주는 레이블링의 경우 사람이 125개 처리할 때 스마트 레이블링은 7200개를 처리할 수 있다. 입체적인 객체를 직육면체로 선택하는 큐보이드 레이블링의 경우엔 사람이 2개 처리할 때 1만8000개를 처리한다.
에이모 부스를 찾은 방문자들은 에이모의 AI 학습데이터 가공 기술과 서비스를 통해 기업들이 보유하고 있는 대량의 원천데이터를 보다 유용하게 활용할 수 있을 것 같다며 기대감을 드러냈다.
이같은 기술력에 반한 국내 투자자들이 최근 에이모에 126억원(시리즈A)을 투자했다. 이번 투자에는 △DS자산운용 △중소기업은행 △한화투자증권 △S&S인베스트먼트 △토스인베스트먼트 △코리아에셋투자증권 △벤처필드 등 7개사가 참여했다. 앞서 시드·엔젤투자 유치를 포함하면 누적 투자유치금액은 239억원이다.
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레이블링 시장, 연평균 25%이상 성장…”독보적 기술력으로 고성장 기대”
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설립 4년만인 2020년에 1억5500만 달러(약 1867억원) 투자를 유치한 스케일AI(Scale AI)는 2021년 4월 시리즈E 라운드에서 3억2500만 달러(약 3915억원)를 유치했다. 스케일AI는 에이모가 경쟁사로 꼽고 있는 해외 대표적인 데이터 레이블링 기업이다. 데이터 레이블링 시장은 국내외에서 고성장하고 있어 투자자들이 눈여겨 보는 시장이다.
한국데이터산업진흥원에 따르면 국내 데이터산업 시장은 2019년 약 1조7000억원에서 2025년 33조원 규모로 연평균 11.3% 성장할 전망이다. 특히 레이블링 시장규모는 2020년 약 6000억원에서 연평균 28.4%씩 시장이 확대될 것으로 내다봤다. 글로벌 시장 역시 마찬가지다. 그랜드뷰리서치 자료에 따르면 글로벌 데이터 수집 및 레이블링 시장은 2020년 약 1조5000억원에서 2028년 약 9조4000억원으로 연평균 25.6% 성장할 것으로 분석했다.
이번 시리즈 A에 참여한 투자사들은 자율주행과 스마트시티 등 진입 장벽이 높은 전문 분야에서 에이모가 독보적인 기술력을 보유하고 지속적인 성장을 하는 것에 주목했다. S&S인베스트먼트 투자심사역은 “코로나19(Covid-19) 사태 이후 모든 산업에서 AI가 활용됨에 따라 AI 시장의 성장은 가속화하고 있다”면서 “AI를 위한 데이터 시장이 급격하게 성장하는 것에 주목했다”고 말했다. 그러면서 “AI 데이터 분야에서 가장 많은 부분을 차지하는 분야가 IT, 자율주행 분야인데 에이모의 경우 해당 분야에 집중해 역량을 키워왔다는 점에서 투자를 결정했다”고 덧붙였다.
아울러 에이모의 투자매력 3가지로 △단순 데이터 레이블링 기업이 아닌 자율주행·스마트시티 분야의 명확한 사업모델 구축 △국내외 주요 기업을 고객사 확보해 매출의 질 우수 △글로벌 기업으로의 도약 가능성 입증 등을 꼽았다.
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에이모 지난해 200% 성장…”글로벌 AI 데이터 기업으로 도약”
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오승택 에이모 대표/사진제공=에이모
2016년 설립된 에이모(옛 블루웨일)는 AI 학습데이터 플랫폼 ‘AIMMO’를 오픈한 후 자율주행차의 눈 역할을 하는 라이다의 학습데이이터 서비스를 2019년 국내 최초로 선보였다. 이후 베트남을 시작으로 미국과 영국에 현지법인을 설립하고 일본에 영업대리점을 마련하는 등 해외에 적극 진출하면서 국내외 고객사가 50개사에 달한다.
오승택 에이모 대표는 “국내외 경쟁사들과 차별화되는 강점은 크게 세가지”라면서 “딥러닝 기반의 AI 기술을 통해 데이터 레이블링을 빠르고 정확하게 하는 ‘스마트 레이블링’과 자율주행·스마트시티 특화 AI 데이터 가공 서비스, 그리고 AI 자동 검수 기능 등이다”라고 밝혔다.
에이모는 AI 데이터 전문가가 학습 데이터 프로젝트 설계부터 최종 검수에 이르는 전 과정을 전담해 학습 데이터의 정확성을 보장하는 고품질 학습 데이터 제공 서비스 ‘GTaaS(Ground Truth as a Service)’를 제공한다. 또 회원가입만 하면 누구나 학습 데이터를 자유롭게 만들 수 있는 가공 플랫폼 ‘에이모 엔터프라이즈’도 운영 중이다.
특히 투자사들이 주목했던 자율주행·스마트시티 특화 AI 데이터 가공 서비스는 에이모가 자율주행 데이터 수집 차량을 직접 운영하며 얻은 데이터로 검수까지 가능한 솔루션이다. 오 대표는 “현재 AI 데이터 가공과 관련 모든 과정을 원스톱으로 처리할 수 있는 업계 경쟁사는 없다”면서 “그동안 사람에게만 의존하던 검수를 에이모가 독자적으로 개발한 SQIP 기능을 통해 AI가 자동으로 검수한다”고 설명했다.
에이모는 이번 투자유치를 계기로 AI를 활용한 데이터 레이블링 기술 연구에 집중해 AI 시장의 데이터 확보와 가공 장벽을 낮출 계획이다. 또 영국과 일본을 중심으로 해외시장 진출에 집중해 글로벌 AI 데이터 기업으로 도약한다는 목표다.
[머니투데이 스타트업 액셀러레이팅 미디어 플랫폼 ‘유니콘팩토리’] 오승택 에이모 대표는 1월 5일부터 7일까지 사흘간 미국 라스베이거스에서 개최된 ‘CES 2022’에 참가해 최신 스마트 레이블링(정제·분류·검수 등 데이터 전처리 과정) 기술 쇼케이스를 진행했다.’스마트 레이블링’은 자율주행과 스마트시티 분야에 필요한 데이터를 인공지능(AI)이 자동으로 레이블링하는 기술이다. 이를테면 거리 풍경 사진에서 자동차, 차선, 보행자, 건물 등의 이미지를 자동으로 구분해 사각형 또는 직육면체로 표시하고 이름을 붙여주는 식이다. 자동차 등에 단순 사각형 표시 후 ‘car’라고 이름을 붙여주는 레이블링의 경우 사람이 125개 처리할 때 스마트 레이블링은 7200개를 처리할 수 있다. 입체적인 객체를 직육면체로 선택하는 큐보이드 레이블링의 경우엔 사람이 2개 처리할 때 1만8000개를 처리한다.에이모 부스를 찾은 방문자들은 에이모의 AI 학습데이터 가공 기술과 서비스를 통해 기업들이 보유하고 있는 대량의 원천데이터를 보다 유용하게 활용할 수 있을 것 같다며 기대감을 드러냈다.이같은 기술력에 반한 국내 투자자들이 최근 에이모에 126억원(시리즈A)을 투자했다. 이번 투자에는 △DS자산운용 △중소기업은행 △한화투자증권 △S&S인베스트먼트 △토스인베스트먼트 △코리아에셋투자증권 △벤처필드 등 7개사가 참여했다. 앞서 시드·엔젤투자 유치를 포함하면 누적 투자유치금액은 239억원이다.설립 4년만인 2020년에 1억5500만 달러(약 1867억원) 투자를 유치한 스케일AI(Scale AI)는 2021년 4월 시리즈E 라운드에서 3억2500만 달러(약 3915억원)를 유치했다. 스케일AI는 에이모가 경쟁사로 꼽고 있는 해외 대표적인 데이터 레이블링 기업이다. 데이터 레이블링 시장은 국내외에서 고성장하고 있어 투자자들이 눈여겨 보는 시장이다.한국데이터산업진흥원에 따르면 국내 데이터산업 시장은 2019년 약 1조7000억원에서 2025년 33조원 규모로 연평균 11.3% 성장할 전망이다. 특히 레이블링 시장규모는 2020년 약 6000억원에서 연평균 28.4%씩 시장이 확대될 것으로 내다봤다. 글로벌 시장 역시 마찬가지다. 그랜드뷰리서치 자료에 따르면 글로벌 데이터 수집 및 레이블링 시장은 2020년 약 1조5000억원에서 2028년 약 9조4000억원으로 연평균 25.6% 성장할 것으로 분석했다.이번 시리즈 A에 참여한 투자사들은 자율주행과 스마트시티 등 진입 장벽이 높은 전문 분야에서 에이모가 독보적인 기술력을 보유하고 지속적인 성장을 하는 것에 주목했다. S&S인베스트먼트 투자심사역은 “코로나19(Covid-19) 사태 이후 모든 산업에서 AI가 활용됨에 따라 AI 시장의 성장은 가속화하고 있다”면서 “AI를 위한 데이터 시장이 급격하게 성장하는 것에 주목했다”고 말했다. 그러면서 “AI 데이터 분야에서 가장 많은 부분을 차지하는 분야가 IT, 자율주행 분야인데 에이모의 경우 해당 분야에 집중해 역량을 키워왔다는 점에서 투자를 결정했다”고 덧붙였다.아울러 에이모의 투자매력 3가지로 △단순 데이터 레이블링 기업이 아닌 자율주행·스마트시티 분야의 명확한 사업모델 구축 △국내외 주요 기업을 고객사 확보해 매출의 질 우수 △글로벌 기업으로의 도약 가능성 입증 등을 꼽았다.2016년 설립된 에이모(옛 블루웨일)는 AI 학습데이터 플랫폼 ‘AIMMO’를 오픈한 후 자율주행차의 눈 역할을 하는 라이다의 학습데이이터 서비스를 2019년 국내 최초로 선보였다. 이후 베트남을 시작으로 미국과 영국에 현지법인을 설립하고 일본에 영업대리점을 마련하는 등 해외에 적극 진출하면서 국내외 고객사가 50개사에 달한다.오승택 에이모 대표는 “국내외 경쟁사들과 차별화되는 강점은 크게 세가지”라면서 “딥러닝 기반의 AI 기술을 통해 데이터 레이블링을 빠르고 정확하게 하는 ‘스마트 레이블링’과 자율주행·스마트시티 특화 AI 데이터 가공 서비스, 그리고 AI 자동 검수 기능 등이다”라고 밝혔다.에이모는 AI 데이터 전문가가 학습 데이터 프로젝트 설계부터 최종 검수에 이르는 전 과정을 전담해 학습 데이터의 정확성을 보장하는 고품질 학습 데이터 제공 서비스 ‘GTaaS(Ground Truth as a Service)’를 제공한다. 또 회원가입만 하면 누구나 학습 데이터를 자유롭게 만들 수 있는 가공 플랫폼 ‘에이모 엔터프라이즈’도 운영 중이다.특히 투자사들이 주목했던 자율주행·스마트시티 특화 AI 데이터 가공 서비스는 에이모가 자율주행 데이터 수집 차량을 직접 운영하며 얻은 데이터로 검수까지 가능한 솔루션이다. 오 대표는 “현재 AI 데이터 가공과 관련 모든 과정을 원스톱으로 처리할 수 있는 업계 경쟁사는 없다”면서 “그동안 사람에게만 의존하던 검수를 에이모가 독자적으로 개발한 SQIP 기능을 통해 AI가 자동으로 검수한다”고 설명했다.에이모는 이번 투자유치를 계기로 AI를 활용한 데이터 레이블링 기술 연구에 집중해 AI 시장의 데이터 확보와 가공 장벽을 낮출 계획이다. 또 영국과 일본을 중심으로 해외시장 진출에 집중해 글로벌 AI 데이터 기업으로 도약한다는 목표다.[머니투데이 스타트업 액셀러레이팅 미디어 플랫폼 ‘유니콘팩토리’]<저작권자 © ‘돈이 보이는 리얼타임 뉴스’ 머니투데이, 무단전재 및 재배포 금지> 공감 0%
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크라우드웍스-사상여성인력개발센터, 데이터 라벨러 키운다
정보통신기술(ICT)이 급격하게 진화발전하면서 현안에 대한 복잡성도 더욱 증대되고 있다. 때문에, 디지털 정보에 뒤쳐진 이들의 소외감도 증가하고 있는 실정이다. 이에 다소 난해한 ICT 용어를 풀어 설명할 수 있는 ICT 리터러시 코너를 마련해봤다. 어려운 ICT를 보다 쉽게 접할 수 있는 기회가 되기를 바란다. [편집자주]
자율주행 오토라벨링 [사진=슈퍼브에이아이] [아이뉴스24 박진영 기자] 인공지능(AI) 고도화를 위해서는 데이터가 필수적이다. 그런데 AI는 문서나 사진 등 비정형 데이터를 스스로 식별할 수 없다. AI가 스스로 학습할 수 있는 형태로 데이터를 가공하는 작업이 필요한데, 이를 ‘데이터 라벨링’이라고 한다.
데이터라벨링은 수많은 비정형 데이터들을 AI가 학습할 수 있도록 각 원천데이터에 이름(라벨)을 붙이는 작업이다. AI 고도화의 핵심과정인 만큼 ‘AI를 만드는 AI’라는 수식이 붙기도 한다. 이 작업을 하는 사람을 ‘데이터 라벨러’라고 부른다.
예를 들어, 강아지 사진과 동영상 등에 대해 데이터 라벨러가 ‘강아지’라고 라벨을 붙이면, AI는 이러한 데이터들을 학습하면서 유사한 이미지를 강아지라고 인식하게 된다.
이전에는 없던 기술이 등장함에 따라 새로운 일자리가 생긴 것이다. 정부는 지난해 5월 공공 및 청년일자리 창출계획과 7월 한국판 뉴딜 종합계획에서 데이터 라벨링을 위한 청년 일자리 10만 개를 만들겠다고 밝힌 바 있다.
특히, 데이터라벨러는 직장인들의 ‘부업’으로 각광받고 있는 상황이다.
크라우드웍스의 ‘2020 데이터 라벨러 현황 조사’에 따르면, 국내에서 활동 중인 데이터 라벨러의 43.8%는 일반 회사에 다니는 직장인인 것으로 나타났다. 또 본업이 있지만 부수적 경제활동으로 데이터 라벨러를 병행하고 있다고 응답한 인원은 55.6%로 과반수가 넘었다.
이에 따라 데이터라벨링을 전문으로 다루는 스타트업들의 활약도 눈에 띈다.
국내 데이터 라벨링 기업으로 ‘크라우드웍스’가 있다. AI기술 고도화를 위해 필요한 데이터를 수집·가공하는 AI 학습데이터 플랫폼 회사다.
회사는 데이터라벨링 작업을 위해 일반 대중도 참여할 수 있는 ‘크라우드소싱’ 방식을 도입했다. 국내외 다양한 연령층의 회원 25만 명의 데이터라벨러와 AI 수요기업을 연결해주며 데이터 가공 시간과 비용은 절감하고 일자리 창출에 기여하고 있다고 설명했다.
크라우드웍스는 자체 기술력이 적용된 검수 시스템으로 부적합 데이터를 분류하는 재작업을 의무화해 라벨링 정확도를 높이고 있다. 또 데이터 품질 향상을 위해 ‘크라우드웍스 아카데미’를 도입, 데이터 라벨러 전문 교육을 진행하고 있다.
크라우드웍스 측은 “데이터 생산성 및 품질 관리 강화를 위해 데이터라벨링 전문 교육 서비스를 확대하고, 데이터 품질 관리 프레임워크 고도화와 함께 기술력 기반 검수 시스템 강화 등을 순차적으로 진행할 계획”이라고 밝혔다.
이 가운데 사람이 일일이 라벨링 작업을 해야 했기에 ‘디지털 노가다’라는 이름이 붙었는데, 수작업의 번거로움을 줄이고 과정의 정확성과 효율성을 높이는 기술도 나왔다.
AI 데이터 플랫폼 기업 슈퍼브에이아이는 이같은 수작업을 자동화한 ‘오토라벨링’을 선보였다. AI가 1차로 단순 반복 작업인 데이터 라벨링을 진행하면, 사람은 AI가 검수를 요청한 부분만 확인하면 된다. 이를 통해 수동 작업 대비 약 10배의 속도를 향상시켜 생산성을 극대화했다고 회사 측은 설명했다.
특히, 데이터 처리에 섬세한 분류가 필요한 자율주행 분야에서 작업효율을 대폭 향상 시켰다. 자율주행의 경우 하나의 이미지 안에도 라벨링을 해야 하는 객체 수가 많아 데이터 처리 작업 소요 시간이 타 분야 대비 많이 긴 편이다.
회사는 올해 4월부터 공항 내 교통 약자 지원을 위한 자율주행 시스템 개발 프로젝트 데이터 구축 작업에 회사의 데이터 플랫폼인 ‘스위트’의 오토라벨링이 활용되고 있다고 설명했다.
슈퍼브에이아이 측은 “오토라벨링은 작업별 난이도를 산출하고, 이에 따라 사람의 검수가 필요한 작업이 무엇인지 스스로 판단한다”면서, “사람이 직접 손으로 단순 데이터 라벨링을 하는 작업은 거의 사라지고, 난이도가 높은 일부 작업에 대해서만 검수가 진행돼 작업의 생산성을 향상시켰다”고 밝혔다.
크라우드웍스도 데이터 라벨링 자동화 서비스를 준비 중이다. 컴퓨터비전 기술을 보유한 딥픽셀과 손을 잡고, ‘휴먼 인더 루프’ 기술을 적용한 데이터 라벨링 서비스를 올 하반기 내 출시할 예정이다.
이미지 데이터의 윤곽선을 정밀하게 인식·분석하는 컴퓨터비전 기술이 데이터 라벨링 자동화 솔루션에 적용되면, 보다 정교하고 정확한 이미지 데이터 추출이 가능해질 것으로 기대된다.
크라우드웍스 관계자는 “AI가 사람을 도와주고 사람이 AI를 도와주는 방향으로 AI와 사람이 공존할 수 있도록 데이터라벨링 솔루션을 고도화할 방침이다”고 밝혔다.
데이터 라벨링 알바 사이트 TOP 5 및 단가 후기
데이터 라벨링 알바 사이트 TOP 5 및 단가 후기
이번 포스팅에서는 데이터 라벨링 알바 사이트 TOP 5 및 단가 후기에 대하여 자세하고 상세하게 알아보고 꼼꼼하게 정리하는 시간을 가지겠습니다.
정부의 한국판 뉴딜 정책 중 하나인 디지털 뉴딜 추진에 따라 최근 디지털 라벨링 일자리가 활성화되고 있습니다.
디지털 라벨링은 인공지능이 다양한 종류의 데이터를 학습할 수 있도록 데이터를 수집하고 가공하는 업무를 말합니다.
데이터 라벨링은 재택 알바로 원하는 시간에 하고 싶은 일만 골라서 할 수 있어 부업으로도 인기가 많은 업무입니다.
데이터 라벨링 알바 사이트 TOP 5
데이터 라벨링 업체 5곳과 이용방법을 소개해드리겠습니다.
1. 크라우드웍스 데이터 라벨링 알바 사이트
크라우드웍스에서 데이터 라벨러들에게 데이터 라벨링 업무를 연결해주는 서비스를 제공합니다.
회원가입 후 업무를 위한 데이터 라벨링 관련 기본 교육을 제공하여 처음 시작하는 분들에게 유용합니다.
최근에는 고용노동부와 함께 전문 데이터 라벨러를 육성하고 있습니다.
2. 에이아이웍스 알바 사이트
에이아이웍스는 집에서 할 수 있는 작업부터 촬영작업까지 다양한 업무를 제공합니다.
사이트에서 자체 아카데미를 운영하고 있으며, 취약계층을 대상으로 데이터 라벨링 교육을 시행하고 있습니다.
3. 에이모 알바 사이트
에이모에서 회원가입을 통해 라벨러 등록이 완료되면, 새 프로젝트 발생 시 알람을 받을 수 있습니다.
작업을 희망하는 경우 확인서를 작성하고 작업 가이드를 받은 후 일을 시작하면 됩니다.
실시간 질의응답과 방문교육 서비스를 제공하여 편리한 작업이 가능합니다.
4. 크라우드 Oh! 사이트
크라우드 오 작업을 통해 인공지능 사업 활성화에 기여하고 그에 따른 보상을 받을 수 있습니다.
다른 사이트에서 볼 수 없는 차별화된 프로젝트를 지원하고 있어 지루하지 않게 작업할 수 있습니다.
사이트가 깔끔하게 구성되어 있어 진행 중인 프로젝트를 쉽게 확인할 수 있습니다.
5. 데이터 고블린 사이트
데이터 고블린은 인공지능을 똑똑하게 만드는 데 필요한 데이터를 생산하는 플랫폼입니다.
원하는 일을 시간과 장소 제한 없이 자유롭게 작업하고, 검수 절차를 통해 검증이 완료되면 해당하는 포인트를 얻을 수 있습니다.
데이터 라벨링 관련 프로젝트 대부분이 외부 유출이 금지되어 있으므로 작업 시 항상 주의해야 합니다.
데이터 라벨링 알바 단가 수익
데이터 라벨링 작업은 건당 책정된 단가에 따라 달라지며, 보통 한 건당 300~1,000원의 단가로 책정됩니다.
작업에 대한 검수 과정이 있어 문제가 있으면 재작업을 해야 하기에 고수익을 창출하기 위해서는 빠르고 정확한 작업이 요구됩니다.
데이터 라벨링 알바 후기
데이터 라벨링 알바 후기를 바탕으로 꿀팁을 알려드리겠습니다.
1. 단가 높은 프로젝트 추천
단가가 높은 프로젝트는 단가가 낮은 프로젝트보다 더 까다로운 경향이 있어 겁을 먹는 분들이 종종 있습니다.
하지만, 단가가 낮은 프로젝트를 여러 개 하는 것보다 단가가 높은 프로젝트를 하나 하는 게 더 짧은 시간으로 고수익을 낼 수 있습니다.
2. 어학성적 취득
데이터 라벨링 작업 중 외국어 작업이 있으며, 영어와 일본어가 가장 흔합니다.
이러한 프로젝트는 기본적으로 단가가 높지만, 작업에 참여하려면 어학성적 제출이 필요하므로 어학성적이 있다면 좋습니다.
3. 본인에게 맞는 유형 찾기
데이터 라벨링은 이미지, 텍스트 등 다양한 유형의 작업이 존재합니다.
프로젝트를 진행하다 보면 능률이 떨어져 수익이 잘 나오지 않는 유형을 발견할 수 있습니다.
여러 가지 유형을 접해보고 본인에게 맞는 유형을 찾아 업무를 진행하는 것이 좋습니다.
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