반응형
데이터 라벨러 / AI 트레이너란?
AI(인공지능)를 똑똑하게 만들기 위해선 양질의 학습 데이터가 필요합니다.
그 학습 데이터를 정리하고 설명(라벨링) 해주는 사람이 바로
데이터 라벨러(Data Labeler), 또는 AI 트레이너(AI Trainer) 입니다.
쉽게 말해, AI가 세상을 더 잘 이해할 수 있도록
"이건 고양이야", "이건 긍정적인 말이야", "이건 손톱 사진이야"
…이런 식으로 태그를 붙여주는 사람이라고 보면 됩니다.
주요 용어 정리
- 라벨(Label): 데이터의 '정답', 즉 분류된 정보
(예: 사진에 ‘강아지’라는 라벨 붙이기) - 주석(Annotation): 텍스트, 이미지, 영상 등에 설명을 붙이는 작업
(예: 문장에서 욕설이 들어간 단어에 표시하기)
무슨 일을 하나요?
1. 이미지 라벨링
- 예: 고양이, 강아지, 자동차 등의 객체 인식
- 얼굴, 눈, 손 등을 박스나 점으로 표시 (bounding box, keypoint)
2. 텍스트 라벨링
- 예: "이 문장은 긍정이다/부정이다" → 감정 분석
- 예: "이건 욕설이다/스팸이다" → 필터링 학습용 데이터 제작
3. 영상 라벨링
- 예: CCTV, 자율주행 영상에서 보행자, 차량 움직임 표시
4. 대화형 AI 학습 데이터 구축
- 예: ChatGPT처럼 질문-답변 예시 제작
- 답변의 품질, 정확성 체크 및 피드백도 포함됨
실제 작업 도구 예시
- 이미지: Labelbox, CVAT, Supervisely
- 텍스트: Prodigy, Doccano, LightTag
- 대화형 AI: OpenAI Evals, Scale AI 플랫폼 등
필요한 역량
어떻게 시작할 수 있나요?
1. 무료 교육 프로그램 활용
- [AI 데이터 라벨링 교육 (K-Digital Training)]
- [국가인적자원개발컨소시엄 – 데이터 라벨러 과정]
2. 크라우드소싱 플랫폼 가입
- 크라우드웍스, Scale AI, 라벨러즈, 클라우드브레인 등
→ 초보자도 가능한 소규모 프로젝트부터 참여 가능
3. 포트폴리오 만들기
- 내가 작업한 예시, 스크린샷, 정확도 기록 등을 정리하면 좋아
앞으로의 전망은?
한줄 정리
데이터 라벨러/AI 트레이너는 AI에게 '세상 보는 법'을 알려주는 선생님 같은 역할입니다.
지금부터 시작해도 충분히 기회 있습니다.
반응형