12안녕하세요 치얼스부부입니다. 최근 저희 부부는 월급외에 추가 수익을 얻을 수 있는 부업에 관심을 가지기 시작하면서 다양한 부업에 대해서 알아보게 되었는데요. 많은 부업들 중 퇴근하고 집에서 부업으로 할 수 있는 재택부업을 중점적으로 알아보게 되었습니다. 그러다가 집에서 노트북, 컴퓨터만 있으면 데이터 라벨링 프로젝트에 참여해서 부수익을 얻을 수 있음을 알았습니다. 데이터 라벨링 부업 데이터 라벨링은 인공지능이 특정 데이터를 스스로 학습할 수 있도록 데이터를 알맞게 수집 및 가공하는 업무입니다. 이러한 일을 하는 사람을 데이터 라벨러 라고 하며 휴대폰 또는 컴퓨터만 있다면 남녀노소 불문하고 할 수 있습니다. 실제로 4060 작업자 분들이 많다고 하네요. 저희 부부도 처음에는 사기가 아닐까 의심했는데 대학생, 주부들이 부업으로 연 1,200~1,500만 원을 실제로 버는 실제 사례를 보고 조금 더 관심이 생겼고, 체력적으로 힘들지 않으며 작업을 할수록 전문성을 늘릴 수 있다는 특징 덕분에 조금 더 알아보게 되었습니다. 데이터 라벨링 부업 하는 법 위에서 설명한 데이터 라벨링 부업은 크라우드웍스 라는 사이트에서 할 수 있었습니다. 실제로 18건의 장기 프로젝트, 단기 프로젝트에 참여해 2억 가까운 금액의 수익을 올린 데이터 라벨러도 있더라고요. 나의 예상 수익을 알아볼 수도 있었습니다. 한 달 동안 매일 한 시간씩 녹음/촬영 일을 한다면 ...
8안녕하세요 치얼스부부입니다. 데이터 라벨링이라는 단어가 요즘 심심치 않게 들리고 있는데요, 데이터 라벨링이란 대체 무엇인지와 어디에 활용할 수 있는지 알아보도록 하겠습니다. 1. 데이터 라벨링의 정의 데이터 라벨링이란 원시 데이터를 사람이 읽을 수 있는 형태로 반환하는 과정으로, 주로 머신러닝 알고리즘을 훈련시키기 위해 사용됩니다. 이러한 과정 속에서 데이터는 특정 레이블이나 태그가 부여되어 분류, 예측, 분석 등의 작업에 활용될 수 있습니다. 2. 데이터 라벨링 활용 분야 첫 번째 활용 분야는 이미지 인식에 활용할 수 있습니다. 이미지 데이터에 객체, 사람, 신호등 등 다양한 객체에 레이블을 달아 모델이 이를 학습하고 인식할 수 있도록 합니다. 예시로는 자율주행 자동차의 사물 인식, 얼굴 인식 시스템, 의료 영상 분석 등이 있습니다. 두 번째 활용 분야는 자연어 처리입니다. 텍스트 데이터에 긍정/부정, 주제 분류, 개체명 등의 레이블을 추가하여 모델이 언어적 패턴을 학습할 수 있습니다. 예시로는 텍스트 분류, 감정 분석, 기계어 번역 등이 있습니다. 세 번째 활용 분야는 음성 인식입니다. 음성 데이터에 텍스트 레이블을 추가하거나 음성의 특징을 분류하여 음성 인식 모델을 학습시킵니다. 예시로는 음성 명령 인식, 음성 기반의 감정 분석 등이 있습니다. 네 번째 활용 분야는 의료 데이터 분석입니다. 의료 기록, 이미징 데이터 등에 진단 ...
