직접 경험한 재택부업 시리즈 2편입니다.
1편 원고작성 알바 편 (https://myview1776.tistory.com/52)
오늘은 데이터 라벨링 알바 했었던 이야기를 적어보려고 합니다.
일단 이 단어가 생소한 사람도 많을 것 같은데요.
[목차]
1. 데이터 라벨링이란
2. 부업 난이도
3. 장점
4. 단점
5. 그래서 얼마나 벌 수 있냐
6. 데이터 라벨링 부업 구하는 방법
데이터 라벨링이란?
데이터 라벨링이란 주어진 데이터(이미지, 텍스트, 음성 등)에 특정한 의미를 부여하는 작업을 의미합니다.
쉽게 이야기하면 AI 학습을 위해 과제를 만들어주는 작업이라고 생각하면 됩니다.
AI가 어떤 것을 추론하려면 예시가 있어야 하겠죠.
이 작업은 AI의 학습을 위해 예시문을 만들어주는 것이라고 보면 됩니다.
대표적인 데이터 라벨링 방식
- 이미지 태깅: 사진 속 객체를 분류하거나 경계 상자를 그리는 작업.
- 텍스트 분류: 감정 분석, 개체명 인식(NER) 등을 위해 특정 단어에 의미를 부여하는 작업.
- 음성 데이터 처리: 음성 파일을 텍스트로 변환하거나 특정 음향을 분류하는 과정.
저 같은 경우 동영상을 설명하는 작업을 했었습니다.
그러니까 AI에게 동영상의 배경이나 상황을 설명하는 작업을 맡겨야 한다면,
예시가 있어야 하겠죠.
업체에서 여러 동영상을 의뢰하면 제가 동영상에서 보이는 사물이나 상황에 대한
설명문을 작성하는 것이었습니다.
부업 난이도
크게 어렵지 않습니다. 컴퓨터, 인터넷만 있으면 쉽게 할 수 있으니까요.
업체에서 프로그램을 마련해주는데, 그것을 이용해서 작업하면 됩니다.
저는 데이터메이커라는 프로그램을 이용했던 것 같습니다.
데이터 라벨링 알바의 장점
1. 재택근무 가능
대부분의 데이터 라벨링 업무는 온라인으로 진행되므로, 집에서 편안하게 진행할 수 있습니다.
출퇴근 부담이 없고, 장소에 구애받지 않아 유연한 근무 환경을 원하는 이들에게 적합합니다.
2. 비교적 쉬운 접근성
기본적인 컴퓨터 활용 능력만 있으면 쉽게 배울 수 있는 업무입니다.
사전 교육이 제공되는 경우도 많아, 초보자도 도전할 수 있습니다.
3. AI 학습 과정 이해
데이터 라벨링을 수행하며 AI가 데이터를 학습하는 과정을 자연스럽게 익힐 수 있습니다.
특히 AI 기술과 데이터 분석에 관심이 있는 사람에게 좋은 실무 경험이 될 수 있습니다.
4. 유연한 일정 조정
작업 시간이 자유로워 학업이나 다른 일과 병행하기에도 적합한 업무입니다.
개인 일정에 맞춰 진행할 수 있어 부담이 적습니다.
데이터 라벨링 재택부업의 단점
장점이 있으면 단점도 있겠죠.
1. 반복적인 작업
데이터 라벨링은 일정한 기준에 따라 데이터를 분류하는 단순 작업이므로 반복적인 업무가 많습니다.
장시간 집중이 필요한 경우 지루함을 느낄 수 있습니다.
제가 했던 일의 경우 동영상을 보고 설명문을 작성하는데, 비슷한 동영상이 많아서 지루했었습니다.
2. 비교적 낮은 수익
아르바이트 중에서도 급여가 낮은 편에 속합니다.
이것도 건당 급여를 지불하는데요. 손이 빠르고 눈치가 빠르다면 일을 빠르게 처리할 수 있지만,
눈썰미가 나쁘거나 손이 느리면 그만큼 일의 속도가 늦어지겠죠.
게다가 1건당 급여도 많은 편이 아닙니다.
오히려 재택부업 1편, 원고작성 알바보다 급여가 더 적습니다.
3. 높은 정확도 요구
데이터 라벨링의 품질이 AI 성능에 직접적인 영향을 미치므로, 세밀한 작업이 필수적입니다.
기준을 잘못 적용하면 작업이 무효 처리될 수 있어 꼼꼼한 태도가 필요합니다.
동영상 설명문을 예로 들면,
단순히 동영상에서 보이는 것을 설명하는 것이 아니라 객관적으로 보이는 것을 작성해야 합니다.
예를 들어볼까요?
이미지에서 보이는 것을 설명문으로 작성하시오.
[조건]
500자 수준으로 (500자~600자 수준으로 적어야 합니다.)
미사여구를 포함하면 안되면 객관적으로 보이는 것만 적어야 합니다.
여기서 500자 수준이라고 하면 "에이~쉽잖아" 라고 생각하는 사람이 많을 것 같습니다.
저도 그랬으니까요.
하지만 막상 500자가 적은 편이 아닙니다. 생각보다 눈에 보이는 것을 500자 이상으로 작성하기가 쉽지 않습니다.
미사여구를 포함하면 어떻게든 꾸며낼 수 있지만, 객관적으로 묘사하려면 막막하게 느껴지죠.
눈에 보이는 요소가 많은 동영상이라면 쉽게 작성할 수 있는데, 이렇게 해변 사진이나 나무밖에 보이지 않는
동영상의 경우 설명문 작성하기가 힘들었습니다.
그래서 얼마나 벌었냐
부업 시리즈에서 가장 중요한 요소입니다.
생각하면 소득이 큰 편이 아닙니다.
오히려 난이도, 작업 시간 대비 원고작성 알바가 더 편하고 소득도 더 많았습니다.
한 달 정도 일하고 48만 원 정도 벌었던 것 같습니다.
창의성이 좋고 눈썰미가 좋은 사람이라면 더 빠르게 작업하고 더 많이 벌 수 있겠죠.
데이터 라벨링 알바 구하는 방법
데이터 라벨링 아르바이트를 찾는 방법에는 다양한 경로가 있습니다.
1. 크라우드소싱 플랫폼 활용
크라우드소싱 플랫폼에서는 다양한 데이터 라벨링 업무를 제공합니다.
대표적인 사이트는 다음과 같습니다.
- 아마존 MTurk: 글로벌 크라우드소싱 플랫폼으로 다양한 데이터 태깅 작업을 제공.
- 크라우드웍스: 국내에서 활발하게 운영되는 데이터 라벨링 플랫폼.
- 마이닝마인드: AI 데이터 구축 프로젝트를 진행하는 사이트.
- 플리토: 번역 및 데이터 라벨링을 수행할 수 있는 곳.
2. 기업 공고 확인
AI 개발 기업에서는 데이터 라벨링을 위한 인력을 모집하는 경우가 많습니다.
채용 공고 사이트(잡코리아, 사람인 등)나 기업 홈페이지에서 관련 정보를 찾을 수 있습니다.
저 같은 경우 알바몬에서 구했습니다.
3. 대학 및 연구소 프로젝트 참여
대학 연구소에서 AI 연구 프로젝트를 진행할 때 데이터 라벨링 작업이 필요할 수 있습니다
학교 게시판이나 연구실 공고를 참고하면 관련 아르바이트 기회를 찾을 수 있습니다.
저도 대학교에서 진행하는 작업에 참여했었죠.
AI 발전을 위한 필수적인 과정이며, 관련 아르바이트 기회도 지속적으로 증가하고 있는데요.
재택근무가 가능하고 일정 조정이 자유롭다는 장점이 있지만, 반복적인 작업과 비교적 낮은 수입이라는 단점도 존재합니다.
단순한 노가다 작업도 있고 눈썰미나 판단력을 요구하는 작업도 있습니다.
적성이 맞는다면 즐겁게 일할 수도 있겠죠.
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