데이터 라벨링이란?

데이터 라벨링이란 무엇입니까?

데이터 라벨링은 기계 학습 알고리즘에 데이터를 더 유용하고 유익하게 만들기 위해 이미지, 텍스트 또는 오디오와 같은 데이터 세트에 하나 이상의 설명 태그 또는 라벨을 수동, 자동으로 할당하는 프로세스입니다. 이러한 태그 또는 레이블은 데이터를 분류 또는 범주화하고, 패턴 또는 경향을 식별하거나, 추가 컨텍스트 또는 의미를 제공하는 데 사용될 수 있습니다.

데이터 레이블 지정은 기계 학습 알고리즘이 정확하고 관련성 있는 데이터와 함께 작동하는지 확인하는 데 도움이 되므로 기계 학습 파이프라인에서 중요한 단계입니다. 적절한 레이블 지정이 없으면 머신 러닝 모델이 데이터의 패턴을 정확하게 인식하거나 분류하지 못하여 부정확한 예측이나 결정을 내릴 수 있습니다. 데이터 라벨링은 사람 어노테이터가 수동으로 수행하거나 알고리즘 또는 이 둘의 조합을 사용하여 자동으로 수행할 수 있습니다. 데이터 레이블 지정 방법의 선택은 데이터 세트의 크기 및 복잡성, 필요한 정확도 수준 및 사용 가능한 리소스와 같은 다양한 요인에 따라 달라집니다.

데이터 라벨러는 기술과 자격이 필요할니까?

데이터 라벨링에 성공하는 데 필요한 특정 기술과 자격은 프로젝트와 산업에 따라 다를 수 있습니다. 그러나 일반적으로 다음 기술과 자격은 데이터 라벨링 경력에 도움이 될 수 있습니다.

• 첫째도 가이드, 두번째도 가이드 준수

데이터 레이블 지정에는 데이터 레이블이 정확하게 지정되도록 세부 사항에 대한 높은 수준의 주의가 필요합니다. 이 기술은 라벨링 프로세스에서 오류와 불일치를 방지하는 데 필수적입니다. 기계 학습 개념에 대한 지식: 분류, 회귀, 클러스터링 및 자연어 처리와 같은 기계 학습 개념에 익숙하면 레이블 지정 요구 사항 및 예상 결과를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

 

• 우수한 의사소통 기술

데이터 레이블 지정에는 종종 팀 환경에서 작업이 포함되며 다른 팀 구성원과의 효과적인 협업을 위해서는 우수한 의사소통 기술이 필수적입니다.

 

• 관련 소프트웨어 도구에 대한 숙련도

프로젝트 요구 사항에 따라 Python, R, SQL 또는 라벨링 소프트웨어와 같은 관련 소프트웨어 도구에 대한 숙련도가 도움이 될 수 있습니다.

 

• 도메인 지식

산업 또는 프로젝트 분야의 도메인 지식은 데이터의 맥락과 라벨링 요구 사항을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

 

• 교육 및 훈련

컴퓨터 과학, 데이터 과학 또는 관련 분야의 학위가 도움이 될 수 있지만 항상 필요한 것은 아닙니다. 데이터 라벨링, 기계 학습 및 관련 분야의 교육 프로그램 및 인증도 필요한 기술과 지식을 얻는 데 도움이 될 수 있습니다.

 

전반적으로 데이터 라벨링에는 기술 및 소프트 스킬의 조합, 세부 사항에 대한 주의, 기계 학습 모델을 개선할 수 있는 고품질 라벨 데이터를 제공하기 위해 팀 환경에서 작업할 수 있는 능력이 필요합니다.

데이터 라벨링 작업을 찾는 방법

다음은 데이터 라벨링 작업을 찾는 방법에 대한 몇 가지 팁입니다.

• 온라인 구인 게시판 확인: 인디드, 글래스도어, 링크드인, 몬스터 등 인기 구인 게시판에서 데이터 레이블 작업을 검색할 수 있습니다.
• 프리랜서 기회 찾기: 많은 회사에서 데이터 레이블 지정 작업을 프리랜서에게 아웃소싱합니다. Upwork, Freelancer 및 Guru와 같은 플랫폼에서 프리랜서 데이터 라벨링 기회를 검색할 수 있습니다.
• 크라우드소싱 플랫폼 확인: 원격 작업자에게 데이터 레이블 지정 기회를 제공하는 크라우드소싱 플랫폼이 있습니다. 일부 인기 있는 플랫폼에는 Amazon Mechanical Turk, Appen 및 CrowdFlower가 있습니다.
• 데이터 라벨링 서비스 제공업체에 문의: 일부 회사는 다른 비즈니스에 데이터 라벨링 서비스를 제공하는 것을 전문으로 합니다. 이러한 회사에 연락하여 잠재적인 취업 기회에 대해 문의할 수 있습니다.
• 채용 박람회 및 네트워킹 이벤트 참석: 업계의 채용 박람회 및 네트워킹 이벤트에 참석하여 잠재적인 고용주와 연결하고 취업 기회에 대해 알아보세요.

자신의 기술과 경험에 따라 구직 활동을 해야 하며 구직 기회에 대해 문의하기 위해 회사에 직접 연락하는 것을 두려워하지 마십시오.

데이터 라벨링 전망

데이터 라벨링은 머신러닝과 인공지능 기술의 발전과 함께 더욱 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다. 데이터 라벨링이 더 많이 만들고 안정적으로 높은 결과를 생산하는 기계 학습 모델을 만들기 위해 생산 요소를 인정하고 있습니다. 데이터 라벨링 기술은 인공 지능을 훈련시키기 위한 데이터셋의 수요가 계속해서 증가하여 더욱 중요해지고 있습니다. 다양한 산업 분야에서 머신 러닝을 적용하는 것이 가능하다면, 기업은 비즈니스 프로세스를 통해 머신 러닝을 가장 최신의 데이터로 최적화할 수 있습니다. 또한, 데이터 라벨링 기술은 점점 더 많아지고 있으며, 기계 학습 및 인공 지능 기술이 발전함에 따라 데이터 라벨링의 비용 및 수익성이 개선될 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 최근에 만들어진 레이블링을 중단하고 데이터가 만들어진 레이블링 시스템을 업로드하고 있으며, 데이터 레이블링 프로세서를 실시간으로 빠르게 실행할 수 있는 이점이 있습니다. 종합적으로, 라벨링 기술은 기업 및 산업 데이터 분야에서 매우 중요한 역할을 수행하며, 더욱 효율적이고 효율적인 기계 학습 모델을 개발하는 데 걸리는 요소임이 명시되어 있습니다.