데이터라벨링 부업 2 : 간략한 업무의 내용, 그리고 주요 플랫폼 소개

목차

1. 데이터 라벨링 부업 플랫폼

2. 데이터 라벨링 작업 내용

3. 데이터 라벨링 작업을 위한 도구

 

제작 : 티스토리 주인장

 

데이터 라벨링은 AI 기술 발전과 함께 중요한 역할을 맡고 있는 작업입니다. 디지털 데이터를 AI가 학습할 수 있도록 정리하고 주석을 다는 과정을 포함하며, 이는 다양한 형태로 이루어집니다. 이번 글에서는 데이터 라벨링의 구체적인 과정과 함께, 이를 통해 부업을 시작할 수 있는 주요 플랫폼들을 소개하겠습니다.

 

1. 데이터 라벨링 부업 플랫폼

 

다양한 데이터 라벨링 플랫폼을 통해 부업을 시작할 수 있습니다. 주요 플랫폼을 소개합니다.

 

1.  크라우드웍스: 한국에서 가장 큰 데이터 라벨링 플랫폼 중 하나로, 다양한 프로젝트를 제공하며 사용자가 자신의 능력과 흥미에 맞는 작업을 선택할 수 있습니다.
2.  레이블러: 사용자 친화적인 인터페이스와 다양한 라벨링 도구를 제공하며, 텍스트, 이미지, 음성 데이터 라벨링 작업을 지원합니다​.
3.  캐시미션: 스마트폰 앱을 통해 다양한 데이터 라벨링 작업을 제공하며, 설문조사와 리뷰 작성과 같은 작업도 포함됩니다​. 
4.  에이모: AI 데이터 라벨링에 특화된 플랫폼으로, 사용자가 자유롭게 프로젝트를 선택하고 작업할 수 있습니다​.
5.  데이터고블린: 다양한 라벨링 도구와 커뮤니티 활동을 강조하는 플랫폼으로, 데이터 라벨링 작업에 특화되어 있습니다​.
6.   메트웍스: 사용자의 숙련도에 따라 등급이 나뉘며, 레벨 업 보상 시스템을 제공하여 다양한 미션을 통해 수익을 창출할 수 있습니다​.
7.  나초스: 언제 어디서나 손쉽게 데이터 라벨링 작업을 할 수 있으며, 포인트 시스템을 통해 수익을 창출할 수 있습니다​.

 

2. 데이터 라벨링 작업 내용

 

 

데이터 라벨링은 AI 모델이 데이터를 이해하고 학습할 수 있도록 특정 태그나 주석을 추가하는 작업입니다. 주요 작업 유형은 다음과 같습니다.

2.1  이미지 라벨링

1. Bounding Box: 이미지에서 특정 객체를 네모 박스로 둘러싸는 작업입니다. 예를 들어, 자율주행차의 AI 모델을 학습시키기 위해 자동차나 보행자, 신호등 등을 표시합니다.
2. Segmentation: 이미지에서 특정 객체의 경계를 정확하게 따라 그리는 작업입니다. 이는 의료 이미지에서 특정 장기나 병변을 표시할 때 사용됩니다.
3. Classification: 이미지 전체를 하나의 카테고리로 분류하는 작업입니다. 예를 들어, 이미지가 고양이인지 개인지 구분합니다.

2.2  텍스트 라벨링

1. Entity Recognition: 텍스트에서 특정 단어를 식별하고 라벨을 붙이는 작업입니다. 예를 들어, 문장에서 사람 이름, 장소, 날짜 등을 식별합니다.
2. Sentiment Analysis: 텍스트의 감정을 분석하여 긍정, 부정, 중립 등으로 분류합니다.
3. Part-of-Speech Tagging: 각 단어에 품사 태그를 붙이는 작업입니다. 예를 들어, 명사, 동사, 형용사 등을 구분합니다.

2.3 오디오 라벨링

1.  Transcription: 음성 파일을 듣고 텍스트로 변환하는 작업입니다. 이는 음성 인식 모델을 학습시키기 위해 사용됩니다.
2.  Speaker Diarization: 오디오 파일에서 발화자를 구분하여 라벨을 붙이는 작업입니다. 예를 들어, 회의 녹음 파일에서 누가 언제 발언했는지를 구분합니다.

2.4 비디오 라벨링

1.  Object Tracking: 비디오에서 특정 객체를 프레임별로 추적하여 라벨을 붙이는 작업입니다. 예를 들어, 스포츠 경기에서 공이나 선수의 움직임을 추적합니다.
2.  Activity Recognition: 비디오에서 특정 활동을 인식하고 라벨을 붙이는 작업입니다. 예를 들어, 비디오에서 사람이 걷는지, 뛰는지, 앉아 있는지를 구분합니다.

 

3. 데이터 라벨링 작업을 위한 도구

 

1.   LabelImg: 이미지 라벨링을 위한 오픈 소스 도구로, Bounding Box를 그릴 수 있습니다.
2.   brat: 텍스트 라벨링을 위한 웹 기반 도구로, 텍스트에서 엔티티를 식별하고 라벨을 붙이는 작업에 사용됩니다.
3.   Audacity: 오디오 파일 편집 도구로, 음성 파일을 텍스트로 변환하거나 발화자를 구분하는 작업에 사용됩니다.

 

 

데이터 라벨링은 AI 모델을 학습시키는 데 필수적인 과정으로, 정확하고 체계적인 라벨링이 필요합니다. 이를 통해 AI가 데이터를 더 잘 이해하고 분석할 수 있게 되며, 다양한 플랫폼을 통해 부업으로도 충분히 활용할 수 있습니다. 각 플랫폼의 특징을 잘 이해하고 자신에게 맞는 작업을 선택하여 효율적으로 부업을 시작해보세요.