데이터 라벨링 종류 사이트 모음

데이터 라벨러 교육은 받았는데 일은 어디서 구할 수 있을까? 수많은 분들이 국내외 사이트를 통해 데이터 라벨링을 통해 많은 부수입을 벌어들이고 있습니다. 라벨링 종류 가이드라인 및 일 할 수 있는 사이트 소개해 드리겠습니다.

목차

 

먼저 데이터 라벨링은 데이터에 메타데이터와 태그를 추가하여 데이터를 쉽게 식별, 정리 및 분석할 수 있도록 하는 과정입니다. 메타데이터는 레이블, 주석, 캡션의 형태로 데이터의 맥락, 의미, 목적 등 데이터에 대한 정보를 제공합니다. 데이터 라벨링은 패턴 인식, 대상 식별, 예측 등을 수행하는 머신러닝 모델을 구축하는 데 있어 중요한 단계입니다.

장점

장점으로 시간 제약이 없어 짬짬이 틈틈이 원하는 시간에 언제든지 할 수 있습니다. 컴퓨터만 있으면 어디서든 할 수 있기에 공간의 제약이 없다는 점, 단순작업이기에 기술적으로 진입하기 쉬워 누구나 가능하다는 장점이 있습니다. 실제로 가이드라인만 몇 줄 읽어보고 바로 시작할 수 있을 정도이지만 점점 인기 있는 부업으로서, 직업으로서도 인정받고 있다 보니 내일배움카드와 크라우드 웍스가 손잡아 해당 교육과정과 자격증과정이 마련되어 있습니다.

예를 들면 강아지의 여러가지 포즈 사진을 데이터로 찍어 주는 라벨링작업(데이터 한 장당 20~400원)이나, 50대 이상 남자의 웃는 얼굴 사진 찍기와 같은 누구나 쉽게 할 수 있는 라벨링들이 많습니다.

단점

이와 같이 누구든지 어디서든 할 수 있지만 그만큼 단가는 낮은 작업들이 있습니다. 하지만 틈틈히 먼가 해보고 싶다. Ai 뭔지 경험해 보고 싶다? 하시는 분들은 이 작업을 통해 Ai에 대한 이해도를 높일 수 있고 단순 작업의 경력이 쌓이면 단가가 높은 데이터 라벨링 작업도 진입이 가능하기 때문에 마음과 시간만 있다면 투자해 볼 만한 꿀부업이라고들 합니다.  

데이터 라벨링이 왜 중요한가?

데이터 라벨링은 자연어 처리, 이미지 인식, 음성 인식 등 많은 애플리케이션에서 필수적입니다. 정확한 라벨링이 이루어지지 않으면 머신러닝 알고리즘은 시간이 지남에 따라 학습 및 개선할 수 없어 성능이 저하되고 신뢰할 수 없게 됩니다. 또한, 편향된 라벨링이나 잘못된 라벨링은 개인과 커뮤니티에 차별과 피해를 줄 수 있기 때문에 AI 시스템의 공정성과 책임성을 보장하기 위해서도 데이터 라벨링은 중요하며 그것이 요즘 데이터 라벨러들의 활동이 중요해지고 수요가 많아지는 이유입니다. 

이미지 인식 소프트웨어나 자연어 처리 알고리즘과 같은 도구를 사용하여 일부 라벨링 작업을 자동화하여 라벨러의 업무 부담을 줄일 수 있지만 데이터 라벨링은 지속적인 개선과 적응이 필요한 지속적인 과정입니다. 데이터가 변경되거나 새로운 정보가 입수되면 라벨링을 통한 업데이트를 통해 정보의 정확성과 관련성을 보장할 수 있습니다. 

데이터 라벨링 종류

데이터 라벨링은 쉽게 식별할 수 있는 단순노동에서부터 세심한 주의와 전문 지식이 필요하고 시간이 오래 걸리며 번거로운 작업까지 다양합니다. 쉬운 단계부터 차근차근 경력을 쌓다보면 이후에는 고급단계의 라벨링 작업을 신청하고 보다 높은 정산을 받을 수 있습니다. 

데이터 라벨링에는 크게 데이터 가공 작업과 데이터 수집 작업이 있습니다,

[데이터 가공 작업]

출처: 크라우드 웍스

이미지 라벨링: 이미지 라벨링: 이미지에 주석을 달거나 태그를 달아 사물, 인물, 장소, 기타 특징을 식별합니다. 예를 들어, 거리 풍경에서 자동차나 보행자를 식별하거나 의료 이미지의 여러 부분에 라벨을 붙일 수 있다.

텍스트 라벨링: 텍스트 데이터에 주석을 달아 명명된 개체, 감정, 주제 및 기타 특징을 식별하는 것입니다. 예를 들어, 뉴스 기사에서 사람이나 조직 이름에 라벨을 붙이거나, 트윗의 감정을 식별하는 것 등이 있습니다.

오디오 라벨링: 음성 데이터에 주석을 달아 소리, 목소리 및 기타 특징을 식별하는 것입니다. 예를 들어, 새소리의 종류를 식별하거나 녹음된 음성에서 화자의 목소리를 식별할 수 있습니다.

비디오 라벨링: 비디오 데이터에 주석을 달아 물체나 동작 등의 특징을 식별하는 것을 의미합다. 예를 들어, 감시 카메라 영상에서 인물의 움직임을 식별하거나 스포츠 경기의 각 파트에 라벨을 붙일 수 있습니다.

데이터 라벨링에 사용되는 방법은 라벨을 붙이는 데이터의 종류에 따라 달라지는데요, 일반적인 방법에는 다음과 같은 것들이 있습니다.

키포인트 라벨링: 데이터 내 특정 지점이나 위치에 라벨이나 태그를 점을 찍어 추가하는 방식입니다. 예를 들어, 이미지의 특정 오브젝트에 점을 찍어 구분해 냅니다.

폴리곤 라벨링: 데이터 내 특정 영역이나 모양에 다각형으로 라벨이나 태그를 추가합니다. 예를 들어, 이미지 내 인물의 경계선을 표시할 수 있습니다.

선(line) 라벨링: 데이터 내 특정 선이나 경로에 라벨이나 태그를 붙이는 것입니다. 예를 들어, 스포츠 비디오에서 공의 궤적에 라벨을 붙이는 것과 같은 경우입니다

바운딩 라벨링: 데이터 내 요구하는 영역에 요구하는 형식으로 라벨이나 태그를 추가하는 것입니다. 예를 들어, 이미지에 찍힌 물체 주위에 원이나 사각형을 그리는 것과 같은 경우입니다.

[데이터 수집 작업]

출처: 크라우드 웍스

데이터에 라벨을 붙이기 전에 먼저 데이터를 수집해야 하는데 데이터 라벨링에 사용되는 데이터 수집에는 여러 가지 방법이 있습니다.

크라우드소싱: 온라인 플랫폼을 이용해 많은 사람들로부터 데이터를 수집하는 방법이다. 크라우드소싱은 이미지, 텍스트, 음성, 동영상 등 다양한 유형의 데이터를 수집하는 데 사용할 수 있다. 크라우드소싱은 비용 효과적이고 효율적이지만, 품질 관리와 일관성 문제가 발생할 수 있습니다.

내부 데이터 수집: 설문 조사, 인터뷰, 고객 피드백 등 조직 내에서 데이터를 수집하는 방법입니다. 내부 데이터 수집은 데이터 수집 과정을 더 잘 통제할 수 있지만, 시간과 비용이 더 많이 소요될 수 있습니다.

스크래핑(Scraping): 웹사이트, 소셜 미디어 및 기타 온라인 소스에서 소프트웨어 도구를 사용하여 데이터를 추출하는 것이다. 대량의 데이터를 빠르고 효율적으로 수집할 수 있지만, 데이터 프라이버시 및 소유권에 대한 윤리적, 법적 문제가 발생할 수 있다. 센서 및 IoT 기기: 온도 센서, 스마트 홈 기기 등 센서 및 IoT 기기에서 데이터를 수집하는 것이다. 센서 데이터는 헬스케어, 환경 모니터링 등 다양한 분야에서 귀중한 통찰력을 제공할 수 있다. 데이터를 수집한 후에는 다음과 같은 다양한 방법으로 라벨링을 해야 합니다.

수동 라벨링: 스프레드시트나 전용 소프트웨어와 같은 도구를 사용하여 데이터에 라벨이나 태그를 수동으로 추가하는 방법입니다. 수동 라벨링은 고품질의 정확한 라벨을 제공할 수 있지만, 시간과 비용이 많이 소요될 수 있습니다.

반자동 라벨링: 머신러닝이나 인공지능 알고리즘을 사용하여 데이터에 부분적으로 라벨을 붙이고, 최종 검증과 수정은 사람이 하는 방식입니다. 반자동 라벨링은 속도와 정확성의 균형을 맞출 수 있지만, 머신러닝과 데이터 라벨링에 대한 전문 지식이 필요합니다.

자동 라벨링: 머신러닝과 인공지능 알고리즘을 사용하여 데이터를 자동으로 라벨링하는 방법으로 빠르고 효율적이지만, 특히 복잡하고 모호한 데이터에 대해서는 반드시 정확하고 신뢰할 수 있는 것은 아닙니다.

전반적으로 데이터 라벨링은 데이터의 패턴을 인식하고 이해하는 모델과 알고리즘을 학습하는 데 도움이 되기 때문에 머신러닝과 인공지능에서 중요한 과정이며 데이터 라벨러들의 ai발전과 정확성에 대한 기여도가 크다고 할 수 있습니다.

효율적인 작업을 위한 데이터 라벨링 가이드라인

라벨링 프로세스를 시작하기 전에 해당 작업에 안내되어 있는 라벨링에 대한 명확한 가이드라인과 기준을 수립하는 것이 중요합니다. 이 가이드라인에는 무엇을 라벨링할 것인지, 어떻게 라벨링 할 것인지, 의심스러운 경우 어떻게 해야 하는지에 대한 작업 지침이 포함되어있으니 이를 사전에 꼭 확인하고 진행해야 합니다. 

데이터 라벨링 사이트 모음

1. 크라우드웍스

2. 레이블러

3. 에어웍스

4. 캐시미션

5. 모아이

6. 에이모

7. 마이크라우드

8.Toloka (외국 사이트/한국어 지원)

9. UHRS (Universal Human Relevance System, 외국 사이트)

10. 클릭워커 (Clickworker, 외국 사이트)

특히 우리나라에서는 크라우드웍스(crowdworks.kr)가 고용노동부와 협력해서 데이터 라벨링 사업을 적극 진행하고 있는데요, 크라우드 윅스 말고도 여러 가지 종류의 사이트가 있고요 라벨링 할 여러 가지의 데이터가 있습니다. 어플로도 진행할 수 있지만 어플로만 하는 작업은 한계가 있으니 컴퓨터나 노트북 사용을 권장드립니다. 

크라우드윅스는 동물 관련 라벨링 작업의 비율이 높으니 동물을 키우시는 분들도 취미 삼아 시도해 보시길 바랍니다. 사이트에 접속해서 일감을 받아 작업을 하면 검수과정을 거쳐 포인트가 지급되는 형식으로 커미션을 받아보실 수 있으며, 혹여 가이드에 맞지 않는 작업들이 발견되면 반려됩니다. 

 

간단하고 단순 노동인 누구나 접근할 수 있는 작업들도 많지만 전문 지식을 요하는 작업들은 증빙서류 제출 필수인 영역도 있으니 자격 되시는 분들은 신청해서 쏠쏠한 부수입 얻어가시길 바랍니다!

 

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