데이터 라벨링이란 무엇이며 데이터 라벨러의 미래 전망

다양한 부업을 통해 제2의 월급을 만드는 법이 요즘 핫한 관심거리가 되었습니다. 그러한 부업 중 눈에 띄는 것이 데이터 라벨링 작업을 하는 일명 데이터 라벨러입니다. 오늘은 도대체 이 생소한 낱말이 무엇을 말하는지 그리고 과연 이것이 제2의 월급 또는 인생 이모작의 새로운 대안이 될 수 있는지 알아보겠습니다.

 

목차

 

데이터 라벨링이란?

데이터 라벨링은 머신러닝(ML) 모델을 개발하기 위해 원시 데이터에 레이블을 추가하는 과정입니다.

 

설명이 더 어렵죠? 다시 쉽게 말씀드리면 원시 데이터는 사진으로 예를 들면 공원에서 사진을 찍었다고 생각해 보자고요! 사진에는 뛰어노는 아이도 있고 손에 풍선을 든 사람 지나가는 자전거 등등 다양한 모습이 있겠죠? 이 사진을 원시 데이터라고 말합니다.

그리고 풍선에 동그라미 치며 이건 풍선, 자전거에 동그라미 치며 이건 자전거라고 형태에 이름을 붙여 주는 과정을 데이터 레이블을 추가하는 과정이라고 생각하시면 됩니다.

 

레이블을 우리는 라벨이라고 말하는 거죠? 표시해 둔다 이 정도로 생각하며 쓰는 단어인데 이렇게 레이블 작업을 끝내면 이 데이터를 AI가 학습하게 되는 것입니다. 이제 이해가 조금은 되셨겠죠?

 

데이터 라벨링은 머신러닝 모델의 성능을 향상하는 데 필수적입니다. 머신러닝 모델은 라벨링 된 데이터를 사용하여 학습하고, 라벨링된 데이터가 많을수록 모델의 성능이 당연히 좋아지는 것입니다.

 

데이터 라벨링의 모든것

 

데이터 라벨링 종류

이미지 라벨링

이미지 라벨링은 이미지에 있는 개체를 식별하는 작업입니다. 이미지 라벨링의 예시는 다음과 같습니다.

• 바운딩 박스 라벨링: 이미지에 있는 개체의 윤곽을 바운딩 박스로 표시하는 작업입니다. 예를 들어, 자동차 이미지에 있는 자동차의 윤곽을 바운딩 박스로 표시하면 됩니다.
• 클래스 라벨링: 이미지에 있는 개체를 미리 정의된 클래스로 분류하는 작업입니다. 예를 들어, 동물 이미지에 있는 동물을 고양이, 개, 말 등과 같은 클래스로 분류하면 됩니다.
• 객체 관계 라벨링: 이미지에 있는 개체 간의 관계를 식별하는 작업입니다. 예를 들어, 사람 이미지에 있는 사람과 물건 간의 관계를 식별하면 됩니다.

텍스트 라벨링

텍스트 라벨링은 텍스트의 주제, 감정, 의도를 식별하는 작업입니다. 텍스트 라벨링의 예시는 다음과 같습니다.

• 텍스트 분류: 텍스트를 미리 정의된 클래스로 분류하는 작업입니다. 예를 들어, 뉴스 기사를 정치, 경제, 사회 등과 같은 클래스로 분류하면 됩니다.
• 개체명 태깅: 텍스트에서 특정 개체명을 식별하고 분류하는 작업입니다. 예를 들어, "철수가 3시에 영화관에 갔다."라는 문장에서 "철수", "3시", "영화관"을 개체명으로 태그 하면 됩니다.
• 감정 분석: 텍스트의 감정을 식별하는 작업입니다. 예를 들어, "영화가 너무 재미있었다."라는 문장의 감정을 긍정적으로 태그하면 됩니다.

음성 라벨링

음성 라벨링은 음성 데이터의 내용을 식별하는 작업입니다. 음성 라벨링의 예시는 다음과 같습니다.

• 음성 분류: 음성을 미리 정의된 클래스로 분류하는 작업입니다. 예를 들어, 음성 대화를 뉴스, 음악, 영화 등과 같은 클래스로 분류하면 됩니다.
• 자동 발화 탐지: 음성 데이터에서 발화가 시작되는 부분과 끝나는 부분을 식별하는 작업입니다.
• 음성 인식: 음성 데이터를 텍스트로 변환하는 작업입니다.
• 모국어 및 외국어 구분: 화자의 음성 데이터를 듣고 모국어를 사용하는지 외국어를 구사하는 것인지 구분하는 작업입니다.

비디오 라벨링

비디오 라벨링은 비디오 데이터의 내용을 식별하는 작업입니다. 비디오 라벨링의 예시는 다음과 같습니다.

• 이미지 라벨링: 비디오에 있는 이미지를 라벨링 하는 작업입니다.
• 객체 추적: 비디오에 있는 개체를 추적하는 작업입니다.
• 행위 인식: 비디오에서 발생하는 행위를 식별하는 작업입니다.

이러한 데이터 라벨링 작업은 머신러닝 모델의 성능을 향상하는 데 필수적입니다. 데이터 라벨링은 누구나 시작할 수 있는 일이지만, 주의력과 집중력, 꼼꼼함과 정확성 등 기본적인 자질과 기술이 필요합니다.

 

데이터 라벨러

앞서 살펴본 데이터 라벨링 작업을 전문적으로 하는 사람을 데이터 라벨러라 부릅니다. 그럼 데이터 라벨러가 되기 위한 조건을 살펴보면 다음과 같습니다.

• 온라인 강좌 수강: 데이터 라벨링에 대한 온라인 강좌를 수강하여 기본적인 기술을 습득할 수 있습니다.
• 데이터 라벨링 플랫폼 이용: 데이터 라벨링 플랫폼을 이용하여 데이터 라벨링 작업을 수행하고, 경험을 쌓을 수 있습니다.
• 데이터 라벨링 전문 업체 취업: 데이터 라벨링 전문 업체에 취업하여 데이터 라벨링 작업을 수행할 수 있습니다.

물론 데이터 라벨링 작업을 할 수 있도록 서비스하는 업체에 가입하여 시작할 수 있습니다. 그러나 어떠한 자격 없이 할 수 있는 낮은 난이도의 업무는 그리 많이 제공되지 않아 경쟁도 치열합니다. 그냥 소소한 부업으로 생각하며 도전해 보실 분들은 데이터 라벨링을 소개하는 여러 업체를 검색하여 가입하고 업무를 기다려 보시는 것을 추천드립니다.

 

이에 온라인강좌를 수강하여 데이터 라벨링 자격증을 취득하여 보다 많은 일과 단가가 높은 전문적인 일에 도전할 수도 있습니다. 이는 전문적으로 시간을 가지고 부업보다는 새로운 직업에 도전한다는 생각을 가진 분들에게 추천드리는 방법입니다. 

현재는 특정업체에서 데이터 라벨링 가격증 과정을 온라인으로 교육하고 있습니다. 그리고 이 과정을 수료하고 시험에 통과하면 2급 자격증을 교부하고 있습니다. 현재까지는 내일 배움 카드를 교부받으신 분들은 이 카드로 결제를 하면 무료로 교육을 받을 수 있다고 합니다. 만일 이 카드가 없으신 분들은 일정의 교육비를 납부하시고 또 시험에 응시할 때 도 응시료를 내야 시험을 볼 수 있습니다. 합하면 20만 원 정도 예산이 소요된다고 합니다.

 

데이터 라벨러의 전망

아직 생소한 직업인 데이터 라벨러란 직업! 아직까진 시장이 포화상태가 아니며 더 많은 데이터라벨링 관련 업무가 생겨나지 않을까 합니다. AI가 급속도로 성장하는 과정에 있으니 분명 AI의 교육을 위한 사람의 능력이 아직까진 필요하다 생각합니다.

 

그러나 그 시장이 오래 지속된다는 보장은 어려울 것 같습니다 AI가 발전하는 속도가 너무 빠르며 조만간 사람의 힘을 빌리지 않고 AI가 스스로 원시데이터를 보며 사람에 버금가는 정확도로 스스로 데이터 학습을 할 날이 머지않았다 생각하기 때문입니다.

 

마무리

이에 제 짧은 소견으론 사회초년생들보다는 은퇴 후 이모작을 준비하시는 분들 또는 중년의 이직을 고려하시는 분들 또는 전업주부를 하시면서 부업을 준비하는 분들에게는 권해 드리고 싶은 직업이라 생각합니다. 이 포스팅이 어느 정도 데이터 라벨링을 이해하는데 도움이 되셨기를 바랍니다.

감사합니다.

 

 

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