데이터 라벨러 사이트 검증된 긱워커와 기업 연결 '뉴워커'
'데이터 라벨러'라는 직업은 인공지능 (AI)의 학습을 위해 필수적인 작업을 수행하는 직업으로 주목받고 있습니다. 이 직업은 전업으로 취업하는 사람들도 있지만, 많은 사람들이 부업으로 참여하며 특히 직장인, 주부, 대학생 등 다양한 층에서 인기를 끌고 있는 신흥 알바로 인식되고 있습니다.
데이터라벨링은 주로 이미지나 영상과 같은 데이터에 객체에 대한 라벨을 부여하는 작업을 의미합니다. 이는 AI가 학습할 수 있도록 데이터를 가르치는 과정으로, 그림이나 영상에서 특정 사물이나 인물 등을 객체로 분류하고, 각 객체에 라벨을 부여하는 과정입니다.
이러한 데이터라벨링 작업은 현대의 AI 시대에 불가피한 일자리로 떠오르고 있습니다. 이에 가공, 수집 등 전문 데이터라벨링 사이트 및 업체들이 성행하고 있습니다.
현대 사회에서는 AI가 일상적으로 사용되고 있으며, 카드 분실 신고에서부터 고객센터 응대까지 다양한 분야에서 AI의 존재를 확인할 수 있습니다.
그러나 AI는 인간과는 다르게 데이터를 초고속으로 처리하고 결과를 제시할 뿐이며, 사람처럼 뜻을 이해하고 새로운 결론을 도출해내지는 못합니다. 이러한 한계를 극복하고자 AI는 계속해서 데이터를 학습해야 하는데, 이때 데이터라벨링이 필수적으로 요구됩니다.
AI의 발전을 위해서는 지속적인 데이터 학습이 필요하며, 이를 위해서는 데이터에 라벨을 부여해야 합니다. AI가 처음에는 객체를 인식하지 못하고, 예를 들어 자동차가 무엇인지 모르는 상태에서 자동차에 대한 라벨을 달아주는 것입니다.
자동차는 여러 종류로 나누어질 수 있고, 각각의 종류에 대한 라벨링이 필요합니다. 이를 통해 AI는 유추하고 판단할 수 있게 된다. 예를 들어, 자율주행 차량이 도로를 운행할 때에도 AI는 도로의 표지판, 차선, 신호등 등을 인식하기 위해 데이터라벨링이 필수적입니다.
데이터 라벨러는 다양한 종류의 데이터를 수집하고, 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 다양한 형태의 자료를 학습할 수 있도록 이름을 붙여주는 역할을 수행합니다. 이 작업은 고도로 전문적이며, 그만큼 비용이 드는 작업입니다.
최근에는 데이터라벨링이 부업으로 떠오르면서, 약 100만명이 넘는 데이터 라벨러가 등장했다고 통계청이 발표한 바 있습니다. 이 중 약 46%는 전업 라벨러로 추정되며, 이 수는 계속해서 증가하고 있습니다.
데이터 라벨러의 수입은 작업의 복잡도에 따라 다양하게 나타납니다. 일반적으로 장당 비용을 계산하는데 작업의 난이도, 능숙도에 따라 개인차가 크게 발생하며, 고급 작업은 단가가 높아지는 경향이 있습니다.
데이터 라벨러로 일하는 것은 자유로운 일정과 간섭 없는 환경에서 일할 수 있는 부업으로 소개되고 있습니다. 라벨링 작업을 수행하려면 데이터 라벨러 사이트에 가입하고, 교육을 받아야 합니다.
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