데이터 라벨링이란 무엇인가? 개념 100% 확실하게 이해하기

데이터 라벨링이란 사람이 만든 데이터를 인공지능이 이해하고 학습할 수 있도록 데이터에 라벨을 달아주는 작업입니다. 인공지능 기술이 발전하면서 데이터 라벨러라는 신생직업이 떠오르고 있는데요. 데이터 라벨링 개념 및 작업 종류에 대해 상세히 알아보도록 하겠습니다.

데이터 라벨링이란? 개념 정복하기

데이터 라벨링이란 인간이 만들어 놓은 데이터를 인공지능이 학습할 수 있도록 데이터를 가공하는 기술을 뜻합니다.

인공지능은 엄청나게 똑똑하지만 인간들끼리 사용하는 데이터는 낯설 수밖에 없습니다. 예를 들어 사람은 강아지 사진을 보고 강아지라고 바로 인지할 수 있겠죠. 어렸을때 강아지라고 배웠기 때문입니다.

하지만 인공지능은 그걸 왜 강아지라고 부르는지 이해를 못 합니다. 그렇기 때문에 인공지능이 사진을 보고 무엇인지 파악할 수 있도록 데이터에 이름을 달아줄 필요가 있습니다.

위 사진에서 무엇이 강아지고 무엇이 고양이인지 영역을 설정해서 구분해 주는 것입니다. 이를 바운딩 작업이라고 합니다.

다른 예로 자동차 자율주행 기술을 들어보겠습니다. AI가 자율주행을 하려면 여러 가지 데이터가 필요합니다. 도로 위에서 뭐가 사람이고 자동차인가를 구분해 줘야 정상적인 주행이 가능하겠죠.

라벨링 작업이 정확하게 되어있을수록 안전하고 효율적인 자율주행이 가능할 것입니다. 그만큼 데이터라벨링은 인공지능 발전에 있어 매우 중요한 작업이라고 할 수 있습니다.

데이터 라벨링 작업은 매우 다양합니다. 예로 설명한 이미지뿐 아니라 음성, 텍스트, 영상 등 모든 종류 데이터를 작업합니다. 모든 데이터들을 수집하고, 가공하고, 검수하는 순서로 진행됩니다.

카메라로 사진을 찍거나 음성을 직접 녹음해 데이터를 수집하는 작업부터 여러 가지 가공작업이 있습니다. 대표적인 가공작업으로는 바운딩, 텍스트-음성변환, 감정분석, 모션 키포인트, OCR 등이 있습니다.

바운딩은 이미지를 보고 대상을 네모로 영역설정해 이름을 붙여주는 작업입니다. 네모보다 더 정확하게 테두리에 점을 찍어 영역을 설정하는 폴리곤 작업도 있습니다.

감정분석 작업은 이미지 속 인물의 표정을 보고 즐거움, 화남, 놀람, 만족 등의 감정을 매칭해 주는 작업입니다.

음성을 듣고 텍스트화시키는 작업, 반대로 텍스트를 음성으로 녹음하는 작업도 있습니다. 한국어 외 다른 언어가 가능하다면 이점이 있는 부분입니다.

OCR 작업은 이미지나 영상에서 나오는 글씨를 AI가 읽을 수 있도록 변환하는 작업이며, 모션 키포인트는 사람이나 동물 이미지에서 관절 부분을 점으로 연결해 골격을 추출하고 움직임을 분석하는 작업입니다.

아주 간단한 작업은 건당 10원으로 단가가 매우 낮지만, 난이도가 있는 작업은 건당 1만 원 이상 받을 수도 있습니다. 평균적으로 건당 300~1,000원 정도의 단가가 형성되어 있습니다. 실력이 쌓일수록 더 많은 소득을 만들 수 있습니다.

데이터 라벨링이란 무엇인지 개념 및 작업 종류를 알아보았습니다.

데이터라벨링 알바는 하는 만큼 벌어갈 수 있고, 컴퓨터와 스마트폰만 있으면 언제 어디서든 일할 수 있는 것이 장점입니다. 경력단절여성, 주부, N잡러, 은퇴자 등 여러 사람들이 교육을 듣고 수익을 창출하고 있습니다.

하루 1~2시간만 투자해 월 50~60만 원 수익을 만들 수도 있고, 직장인처럼 많은 시간을 투자해 300만원 이상 소득을 만들수도 있습니다.

경험과 노하우가 점점 쌓이다 보면, 같은 시간을 일해도 더 많은 돈을 벌 수 있을 것입니다. 라벨러의 현실적인 수익이 궁금하시다면 아래글을 참고해 주세요.

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위 포스팅은 관련 업체로부터 소정의 원고료를 지원받아 작성되었습니다.