요즘에 디지털 분야에 다양한 아르바이트가 생기고 있습니다.
그중에서도 ‘데이터 라벨링’이라는 아르바이트를 보게 되면서 이 ‘데이터 라벨링’이라는 것이 어떤 것이고 어떠한 목적으로 하는 일인지, 데이터 라벨링과 인공지능과 상관관계에 대해서 알아보았습니다.
데이터 라벨링에 대표적인 아르바이트의 형태는 아래와 같은 이미지에 영역을 표시하여 태그나 레벨을 붙여 컴퓨터가 이해하고 분류할 수 있도록 도와주는 작업입니다.
그럼, 도대체 이런 일은 왜 하는 걸까요? 그리고 이건 도대체 어떠한 용도일까요?
데이터 라벨링은 인공지능과 머신러닝 분야에서 핵심적인 요소입니다.
다양한 형태의 데이터를 이미지, 텍스트, 음성등에 태그나 라벨을 붙여, 컴퓨터가 이해하고 분류할 수 있도록 도와주는 역할을 합니다.
예를 들어 자율주행차의 경우 카메로 촬영한 이미지에 차량, 보행자, 신호등 등에 라벨을 붙여서 차량이 이런 사물을 정확하게 구분하고 적절하게 동작을 취할 수 있도록 합니다.
위에서 언급했듯이 이미지에만 데이터 라벨링이 활용되는건 아닙니다.
텍스트 데이터에 라벨을 붙여 언어 번역기의 정확성을 높이거나, 음성 데이터에 라벨을 붙여 음성 인식 시스템을 개선하는 것도 이에 속합니다.
또한, 의료 분야에서도 질병의 종류나 치료 방법에 대한 라벨링된 데이터를 활용하여 더 정확한 진단과 치료가 가능하도록 도와줍니다.
이렇게 다양한 분야에서 활용되는 데이터 라벨링은 AI와 머신러닝 알고리즘의 ‘학습 데이터’로 사용됩니다. 즉, 라벨링된 데이터를 통해 기계는 학습을 하고, 이를 바탕으로 더 정확하고 다양한 작업을 할 수 있게 되는것이죠. 이러한 이유로 데이터 라벨링 작업은 AI 기술의 발전을 기여하고, 그 결과로 우리 일상 생활의 편의성을 높이는 중요한 역할을 하고 있습니다.
최근에는 이런 데이터 라벨링 작업을 하는 아르바이트가 점점 늘고 있다는건 AI와 머신러닝 기술이 점점 더 복잡하고 다양해지면서, 그에 따라 더 많은 학습 데이터가 필요하기 때문입니다. 따라서 데이터 라벨링은 앞으로도 계속해서 중요성을 높일 것으로 예상되며, 이를 통해 우리의 삶은 더욱 다양하고 편리해질 것입니다.
PS. AI의 기능과 성능이 뛰어나다고 해도, 그 기반이 되는 데이터는 인간이 하나하나 정교하게 라벨링해야 가능하다는 것을 새삼 깨닫게 되었네요.
AI가 아무리 발전해도 그 시작점은 인간의 노동과 지식에 의존한다는 것을 재확인하는 계기가 되었습니다.