데이터 라벨링

AI 경쟁 우위 핵심은 양질의 데이터를 확보하는 것이다. 
특히 AI는 사람들이 수집하고 가공한 데이터를 바탕으로 
학습한 결과물의 품질을 높이려면 양질의 학습 데이터가 중요하다. 

어떠한 데이터를 어떻게 사용했는지에 따라 
모델의 편향성이나 정확도에 영향을 주기 때문에 
AI 시장이 성장할수록 숙련된 데이터 라벨러의 
수요는 증가할 수밖에 없다.

데이터 라벨링은 
이미지나 문서, 음성, 영상 등의 데이터를 
AI가 학습할 수 있도록 가공하는 작업을 뜻한다. 

자율주행 분야에서 AI가 학습할 수 있도록 수많은 도로 사진을 수집한 후 
사진에서 무엇이 도로이고 무엇이 장애물인지 입력하는 작업이다. 
AI는 라벨링이 된 데이터를 반복 학습하면서 
도로와 장애물을 구분하게 된다.

이러한 데이터 라벨링 시장에서 ‘크라우드 소싱’이라는 
획기적인 방식으로 성장 가도를 달리는 기업이 있다. 

데이터를 기업 내부 인력으로 직접 수집하고 가공할 경우 
비용과 시간이 많이 들 수 밖에 없는데, 
정상적인 교육을 받고 자격을 획득한 
아웃소싱 데이터 라벨러들을 활용하면 비용과 시간을 크게 절감할 수 있다.

AI의 품질을 보장하기 힘들다는 인력 소싱의 한계를 극복하기 위해 
180여개 기술 특허를 통해 뛰어난 데이터 품질을 유지하고 있다. 
우수한 인력을 확보한 크라우드웍스는 약 50만 명의 크라우드소싱 작업자들 
덕분에 후발주자들이 따라올 수 없을 정도로 압도적인 데이터를 가지고 있다.

AI 경쟁 우위 핵심은 양질의 데이터를 확보하는 것이다. 
특히 AI는 사람들이 수집하고 가공한 데이터를 바탕으로 
학습한 결과물의 품질을 높이려면 양질의 학습 데이터가 중요하다. 

어떠한 데이터를 어떻게 사용했는지에 따라 
모델의 편향성이나 정확도에 영향을 주기 때문에 
AI 시장이 성장할수록 숙련된 데이터 라벨러의 
수요는 증가할 수밖에 없다.

데이터 라벨링은 
이미지나 문서, 음성, 영상 등의 데이터를 
AI가 학습할 수 있도록 가공하는 작업을 뜻한다. 

자율주행 분야에서 AI가 학습할 수 있도록 수많은 도로 사진을 수집한 후 
사진에서 무엇이 도로이고 무엇이 장애물인지 입력하는 작업이다. 
AI는 라벨링이 된 데이터를 반복 학습하면서 
도로와 장애물을 구분하게 된다.

이러한 데이터 라벨링 시장에서 ‘크라우드 소싱’이라는 
획기적인 방식으로 성장 가도를 달리는 기업이 있다. 

데이터를 기업 내부 인력으로 직접 수집하고 가공할 경우 
비용과 시간이 많이 들 수 밖에 없는데, 
정상적인 교육을 받고 자격을 획득한 
아웃소싱 데이터 라벨러들을 활용하면 비용과 시간을 크게 절감할 수 있다.

AI의 품질을 보장하기 힘들다는 인력 소싱의 한계를 극복하기 위해 
180여개 기술 특허를 통해 뛰어난 데이터 품질을 유지하고 있다. 
우수한 인력을 확보한 크라우드웍스는 약 50만 명의 크라우드소싱 작업자들 
덕분에 후발주자들이 따라올 수 없을 정도로 압도적인 데이터를 가지고 있다.

데이터 라벨링의 데이터 구축 기술은 
미래 AI 학습 및 AI 산업 발전에 많은 영향을 미치게 될 것으로
주목할만한 전망있는 기술분야로 관심있는 많은 분들에게 소개하고 있다.