데이터라벨러 2022년 고용노동부 직업사전 공식등재
데이터라벨러? 한 번쯤은 들어본 말 아닌가요?
4차 산업혁명이 도래하면서 인공지능과 빅데이터 분석이 기업과 산업 전반에 걸쳐 중요한 역할을 맡게 되었습니다. 최근 서빙로봇, 챗GTP등 인공지능이 이슈로 자리 잡았습니다. 이에 따라 “데이터 라벨러”라는 새로운 직업이 등장하였으며, 2022년에는 국가직무능력표준(NCS)에 ‘데이터 라벨링’이 공식 등록되었고, 고용노동부 직업사전에도 정식으로 등재되었습니다. 데이터 라벨러는 왜 인공지능과 함께 주목받고 있는 것일까요?
이 글에서는 4차 산업혁명 시대의 떠오르는 신생 직업인 데이터 라벨러의 역할과 중요성에 대해 알아보고, 이 직업의 성장 전망을 탐구해보도록 하겠습니다.
데이터라벨링의 개념과 중요성
데이터 라벨링은 인공지능이 특정 데이터를 스스로 학습할 수 있도록 데이터를 알맞게 수집하고 가공하는 작업을 말합니다. 이는 인공지능 모델의 학습과 성능 향상에 필수적인 과정으로, 정확하고 충분한 라벨링을 통해 모델이 데이터를 올바르게 이해하고 예측할 수 있게 됩니다. 데이터 라벨러는 이러한 작업을 수행하는 신생 직업으로, 데이터를 수집하고 가공하는 역할을 맡습니다.
데이터라벨러의 역할과 분류
데이터 라벨러는 작업자와 검수자로 구분됩니다. 작업자는 주어진 데이터를 수집하고 필요한 정보를 정확하게 라벨링하여 데이터의 품질을 향상시킵니다. 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 형태의 데이터 라벨링을 수행할 수 있습니다. 반면, 검수자는 작업자가 수행한 작업을 확인하고 데이터의 정확성과 일관성을 검증하여 최종 결과물의 품질을 보장합니다. 따라서 검수자는 작업자가 수행하는 작업 가이드라인과 검수의 기준이 되는 검수 가이드라인을 모두 상세히 숙지하고 검증하도록 합니다.
데이터라벨러의 성장 전망
데이터 라벨링은 인공지능 데이터 산업의 성장과 밀접한 관련이 있습니다. 인공지능 모델의 학습과 성능은 고품질의 라벨링 데이터에 크게 의존하기 때문에 데이터 라벨러의 수요가 지속적으로 증가할 것으로 예상됩니다. 또한, 인공지능 기술의 확대와 함께 데이터 라벨링의 영역은 IT뿐 아니라 다른 산업으로도 확장될 것으로 전망되며, 이에 따라 데이터 라벨러의 산업 성장 기대치는 연평균 19.8%로 예상되고 있습니다. 따라서 디지털 노마드 세계의 블루오션이라고 불리는 것이죠.
인공지능과 데이터 라벨러의 상호관계
인공지능과 데이터 라벨러는 상호보완적인 관계를 가지고 있습니다. 인공지능 모델은 정확하고 신뢰성 있는 라벨링된 데이터를 필요로 하며, 데이터 라벨러는 인공지능 모델의 학습에 필요한 데이터를 수집하고 라벨링하여 모델의 성능 향상을 도모합니다. 따라서 데이터 라벨러는 인공지능의 성공적인 구현과 활용에 중요한 역할을 담당하고 있습니다.
데이터 라벨러의 역할 변화와 협력
인공지능 기술의 발전과 함께 데이터 라벨러의 역할도 변화하고 있습니다. 초기에는 주로 수작업으로 라벨링 작업을 수행했지만, 현재는 기계 학습 및 자동화 도구를 활용하여 효율적인 라벨링이 가능해졌습니다. 데이터 라벨러는 이러한 도구와 기술을 적극적으로 활용하여 작업의 효율성과 정확성을 향상시키고 있습니다. 또한, 데이터 라벨러는 인공지능 모델과의 원활한 협력을 위해 피드백과 소통을 통해 모델의 개선을 이끌어내는 역할도 수행하고 있습니다. 이러한 협력은 더욱 발전된 인공지능 시스템의 구현과 현실 세계에서의 적용을 가능하게 합니다.
4차 산업혁명 시대에 데이터 라벨러는 중요한 신생 직업으로 떠오르고 있습니다. 데이터를 올바르게 수집하고 가공하여 인공지능 모델의 학습과 성능 향상을 도모하는 역할은 기업과 산업 전반에서 필수적입니다. 데이터 라벨러의 성장 전망도 밝으며, IT뿐 아니라 전 산업으로 사업 영역이 확대될 것으로 예상됩니다. 이에 따라 데이터 라벨러는 최신 기술과 협력을 통해 더 나은 데이터 라벨링 서비스를 제공하며, 인공지능의 발전과 현실 세계에서의 적용을 이끌어내는 주요한 역할을 수행할 것입니다.
다음 글에서는 데이터라벨러가 데이터 라벨링을 하는 방법과 데이터라벨링 작업의 종류 등에 대해 알아보고, 데이터라벨러가 되는 방법에 대해 포스팅하도록 하겠습니다.