요즘 인공지능 AI에 대한 관심이 뜨겁습니다. AI 기술은 날로 발전하고 있고 이와 관련된 일자리나 데이터라벨링과 같은 일들이 많이 늘어나고 있습니다. 이에 인공지능과 관련된 개념과 정보를 알아보고 데이터라벨링이란 무엇인지 알아보겠습니다.
인공지능의 시작
인공지능은 기계의 지능적 개발가능성을 연구한 앨런튜링으로부터 시작되었습니다. 그 이후 1980년대~1990년대 인공지능은 인공지능을 연구하는 전문가들이 지식을 직접 입력하고 규칙을 만들어 동작을 테스트하는 시대로 일부 전문가들에 의해서만 개발이 진행되던 시대였습니다. 이런 프로젝트의 문제점은 규모가 작다 보니 비효율적이었으며 대규모의 프로젝트는 그 시스템을 개발 유지하는 비용이 높은 단점이 있었습니다. 2000년대 들어서면서부터 본격적인 인공지능의 발전이 이루어졌는데 이때 머신러닝, 딥러닝이라는 기술이 접목되어 기계가 스스로 학습하고 학습한 데이터를 다른 문제에 재활용하는 단계로 발전되었습니다.
머신러닝 딥러닝
머신러닝은 스스로 학습하여 인공지능의 성능을 향상하는 기술을 말하며 그중에서도 딥러닝은 인간의 뉴런과 비슷한 인공 신경망을 이용한 학습방법으로 머신러닝의 한계를 뛰어넘는 기술입니다. 딥러닝은 기계가 자동으로 학습하여 데이터를 특징하고나 추출하여 스스로 학습하는 방법으로 이때 딥러닝에 제공되는 데이터가 아주 중요한데 이 데이터를 가공처리하는 것이 데이터라벨링입니다.
데이터라벨링
데이터라벨링은 사람이 만든 사진, 영상, 음성, 문서 등의 데이터를 인공지능이 학습할 수 있는 형태로 가공하는 작업을 말합니다. 이렇게 가공된 데이터는 검수라는 과정을 거쳐 개발하고자 하는 영역에 맞는 모델로 발전하고 그 모델이 맞는지 무수히 검증하면서 수정보완 작업을 거쳐 인공지능이 발전하는데 쓰입니다.
인공지능이 개발되는 과정을 보면 1차 데이터획득, 2차 데이터 가공(전처리), 3차 모델의 생성, 4차 생성된 모델을 바탕으로 개발된 서비스구현으로 나눌 수 있습니다. 모든 과정이 다 중요하겠지만 AI를 발전시키기 위해서는 현대와 같이 정보가 넘쳐나는 시대에도 그 정보를 취합하고 필터링해서 좋은 정보만을 모아서 AI에게 주입시키는 데이터처리 즉 데이터라벨링이 매우 중요합니다. 오염되거나 잘 처리되지 못한 정보는 오히려 AI 발전을 저해하는 요소입니다. 이에 데이터의 검수 또한 매우 중요한 과정이며 수많은 검수과정을 거쳐 최종 인공지능에 제공됩니다.
데이터라벨링일을 할 수 있는 곳
국내에서 대표적으로 크라우드웍스라는 곳이 있고 그 외에도 레이블러, 캐시미션, 에이모, 메트웍스, 마이크라우드, 라벨온 등 많은 사이트가 있으며 크라우드웍스에서는 인공지능 관련 교육과 인공지능데이터전문가 AIDE 1급, 2급 자격증취득을 통해 자격에 맞는 일거리를 제공하고 있으니 관심이 있으신 분들은 사이트에 직접 접속해 보시는 것도 좋을 것 같습니다.
AI에 필요한 모든 데이터 솔루션 | 크라우드웍스
크라우드웍스는 데이터 중심의 인공지능 기술을 통해 사람과 인공지능이 함께 성장하는 새로운 미래를 만들어갑니다.
www.crowdworks.kr
위와 같이 앞으로 인공지능 AI는 우리 실생활에는 없어서는 안 될 기술이 될 것입니다. 이에 인공지능에 대한 기본개념을 이해하고 관련된 일자리나 데이터라벨링에도 관심을 가져 보시기 바랍니다.
