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부업/데이터 라벨링 2

쉽게 정리한 입문자의 데이터 라벨링 공부 방법

데이터 라벨링 공부하는 방법은 여러 가지가 있다. 온라인 강의 사이트에 들어가 공부하는 방법이 있으며 "크라우드웍스", "에이모", "레이블러" 같은 데이터 라벨링 구인 사이트에서 데이터 라벨 튜토리얼을 진행하며 공부해보는 방법도 있다. 하지만 이 포스트에서는 "데이터라벨링"의 공식에 가까운 공부 방법을 소개해보려 한다. 결론부터 말하자면 크라우드웍스라는 사이트에서 교육을 받는 것이 가장 공식적인 공부법이라고 본다. 이유는? 한국인공지능자격센터 기관과 협력하여 데이터 라벨링 관련 교육을 하고 있기 때문이다. 한국인공지능자격센터는 2020년에 인공지능 인재 양성을 목적으로 설립된 비영리 기관이다. 이 기관으로부터 데이터 라벨링 자격증인 AIDE 1, 2급 자격증을 취득할 수 있다. 그리고 AIDE 자격증을..

쉽게 정리한 데이터 라벨링 정의

데이터 라벨링이란 무엇인가? 일단 용어 분석을 해보자. DATA(말 그대로 데이터) LABELING(라벨은 이름표니까 라벨을 붙이다?) 데이터에 이름을 붙인다는 뜻으로 해석이 가능해 보인다. 예를 들자면 고양이 사진이 있다면? 거기에 고양이라는 단어가 적힌 라벨을 붙여주는 것. 그러면 왜 이런 걸 할까? 바로 AI에게 "이건 고양이다" 라며 학습시켜 주기 위해서다. 인간의 눈에는 위 사진이 고양이 사진이라는 것을 단번에 알 수 있지만 0, 1밖에 모르는 컴퓨터, 즉 AI 입장에서는 저 고양이 사진이 수많은 0과 1로만 보일 것이다. 그러니 AI 수천 개, 수만 개의 고양이 사진을 보여주면서 고양이가 뭔지 표시를 해주며 "이것은 고양이다"라는 학습시키다 보면 결국 나중에는 AI가 스스로 사진 속의 고양이를..

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