내일 배움 카드 데이터 라벨링 ai부업
요즘 너나 할거 없이 제2의 직업을 꿈을 꿉니다. 물가는 계속 상승하고 살기 퍽퍽하니 직장인들도 부업을 엄청 찾고 있는데요. 미래를 위해서라도 지금부터 탄탄히 파이프라인을 만들어 두는 게 좋을 거라 생각됩니다.
그렇지만 정작 주부들이 더 찾고 있는게 바로 부업입니다.
특히 집에서 할수 있는 노트북 또는 컴퓨터로 자본금 없이 할 수 있는 꿀부업들을 말이죠. 저도 한때 이것저것 들쑤시고 다니다가 광고가 눈에 띄어 크라우드웍스란 회사에 대해 알게 되고 데이터 라벨링 ai부업이란 걸 알게 되었습니다. 순식간에 내일배움카드를 만들고 수강신청해서 열심히 몇 주간 들었던 기억이 있는데요.
ai부업이란 것도 생소했고 재밌어 보였어요.
ai가 요즘엔 너무 익숙하죠? 점점 시대를 거슬러 올라 갈수록 발전할 거란 생각이 듭니다. 그러니 당연히 ai부업인 데이터 라벨링도 괜찮은 직업이 될 거라 예상됩니다. 내일 배움카드 발급신청 생각보다 단순하고 간단하더라고요. 메인 화면에 알아볼 수 있도록 크게 나와있습니다. 발급신청부터 수강신청 및 활용방법 안내까지 아주 친절히 자세하게 분류되어 있으니 관심 있으신 부분을 하나하나씩 클릭하시면 됩니다. 나이 있으신 주부님들도 많이 하셔서 더 메리트 있다고 생각됩니다. 그만큼 어렵지는 않아요.
목차: 1. 데이터 라벨링이란?
2. 자격 및 신청방법
3. 시간 및 비용은 어떻게 되는지
데이터 라벨링이란?
데이터 라벨링은 기계가 데이터를 이해할 수 있도록 원시 데이터에 정보 레이블로 주석을 추가하는 기계 학습의 중요한 프로세스입니다. 이러한 레이블은 기계 학습 모델을 훈련하는 데 사용되며, 기본적으로 레이블이 지정되지 않은 새로운 데이터를 해석하는 방법을 모델에 교육합니다.
데이터 라벨링의 주요 내용은 다음과 같습니다.
주석: 여기에는 데이터에 의미 있는 정보를 추가하는 작업이 포함됩니다. 예를 들어, 이미지 인식 작업에서 이미지에는 "고양이" 또는 "나무"와 같이 포함된 개체의 이름으로 레이블이 지정될 수 있습니다.
데이터 유형: 라벨링할 수 있는 데이터에는 이미지, 텍스트, 오디오 파일, 비디오가 포함됩니다. 각 유형마다 효과적인 라벨링을 위해 서로 다른 방법론과 도구가 필요합니다.
응용: 데이터 라벨링은 자율주행, 헬스케어(예: 의료 영상을 통해 질병 식별), 고객 서비스(예: 라벨링 된 데이터를 통한 고객 문의 이해) 등 다양한 분야에서 사용됩니다.
방법: 인간 주석자가 수동으로 데이터에 라벨을 지정하거나, 알고리즘을 자동으로 사용하거나, 두 가지를 조합하여 라벨을 지정할 수 있습니다. 이를 종종 준지도 학습이라고 합니다.
도전과제: 이 프로세스는 특히 대규모 데이터 세트의 경우 노동 집약적이고 비용이 많이 들 수 있습니다. 라벨의 정확성과 일관성을 보장하는 것도 중요한 과제입니다. 라벨 품질이 좋지 않으면 모델 성능이 저하될 수 있기 때문입니다.
데이터 라벨링은 정확하고 효율적인 AI 시스템 개발의 기본이며 기계 학습 프로젝트의 성공에 큰 영향을 미칩니다.
저도 학습해본 결과 어떤 이미지에 대해 라벨을 붙여 주는 식으로 하는 방법도 해보았는데요. 예를 들어 사람얼굴 사진은 눈썹부터 눈 코 입 귀 기타 등등 그냥 점 찍힌 부분을 ai가 인지할 수 있도록 라벨을 붙여주는 식이었어요. 패션 같은 경우도 옷이 브이넥인지 라운드인지 스웨터인지 치마인지 분별해 주는 정도고요. 정말 너무 쉬운 작업이었던 거 같아요.
자격 및 신청방법
자격은 집에서 놀고 있는 주부인 저도 내일배움카드 만들기 가능했습니다. 내일배움카드 한도가 쏠쏠하더라고요. 350만 원 정도였던 거 같아요. 재작년 기준(2022년도). 기간은 5년까지 사용 가능했고요.
훈련을 희망하는 자는 누구나 신청가능합니다. 청년, 재직자 및 구직자, 재취업희망자까지도요.
신청방법은 너무나도 간단합니다.
홈페이지 메인에 있는 검색창에 크라우드웍스를 검색합니다.> 데이터 라벨링 기초와 데이터 라벨링 심화 두 가지 과정이 있습니다.> 원하는 교육과정 수강신청을 클릭해서 신청하시면 끝입니다.
그전에 먼저 내일배움카드를 신청하셔야겠죠? 저는 신청해서 일주일도 안 걸렸습니다. 크라우드웍스 수강비는 전액 내일배움카드로 사용가능했습니다.
시간 및 비용은 어떻게 되는지
데이터 라벨링 ai부업 이건 생각보다 발품을 많이 팔아야 합니다. 여기저기 관련사이트 찾아가서 일감을 찾으셔야 해요. 물론 크라우드웍스 앱 내에서 일거리가 뜨기도 하지만, 레벨을 전문적으로 올려야 여기저기 활동이 가능합니다. 시간은 많이 일할수록 돈은 더 잘 버는 거 같습니다. 건당 비용이라 사이트마다 다 단가가 틀리긴 했습니다. 저는 크몽에서 데이터 라벨링에 관한 전자책을 사서 읽어보기도 했고, 약간의 도움은 얻을 수 있었습니다. 정말 모르겠다. 하시는 분들은 참고하시면 좋으실 것 같아요.
아 데이터 라벨링도 비수기가 있는데요. 봄부터 여름이 좀 그렇고, 겨울철이 성수기라고들 하더라구요. 지금부터 준비해 놓고 연습하시면서 본격적으로 겨울에 하는 것도 추천드려요.
마무리
전반적으로 데이터 라벨링은 효과적이고 책임감 있는 AI 시스템을 구축하는 기본 측면입니다. 기술이 계속 발전함에 따라 데이터 라벨링의 효율성과 품질을 향상시키는 혁신적인 방법을 찾는 것은 AI 연구 및 개발의 중요한 영역으로 남아 있습니다.
앞으로도 ai는 무궁무진 성장 할 수 있기때문에 이 부업 또한 앞으로 망할 일은 없기에 한번 도전해서 내게 맞는 부업인지 아닌지 확인 한번 해보시는 것도 나쁘진 않을 것 같습니다. ^^
