최근 "N잡러"라는 단어를 자주 접한다.
나는 올해 7월을 기준으로 퇴사를 하고 지금 데이터 직무로 취업을 희망하는 교육생으로 공부를 하고 있지만 미래는 알 수 없는 법이다.
데이터 분석기 부트캠프를 수료하고 나서도 오랜 기간 데이터 직무로 취직을 못한다면 경제적 여건상 다른 일자리라도 알아봐야 한다.
따라서 나만의 보험(?)을 들기로 했는데 데이터 분야이면서 N잡으로 할 수 있는 일이 뭐가 있을지 찾아봤고
데이터 라벨링을 알게 되었다.
"데이터 라벨링?"
데이터 라벨링은 인공 지능 분야에서 모델이 패턴을 학습하고 정확한 예측을 하는 데 필요한 필수 과정 중 하나이다.
AI가 스스로 학습할 수 있는 형태로 데이터를 가공하는 작업으로 수집한 데이터에서 의미 있는 데이터를 찾아
각각의 위치, 크기, 대상에 대한 정보와 같은 것을 달아주는 작업이다.
데이터 유형별로 라벨링 방법이 다른데 본 글에서는 가볍게 다루기만 하겠다.
- 이미지 데이터
- 바운딩: 마우스를 드래그해서 작업 대상에 박스를 그리는 작업
- 감정 분석: 사진 속 사람의 표정을 보고 어떤 감정 상태일지를 추론하는 작업
- 키포인트: 작업 대상의 특정 지점에 마우스를 클릭하여 점을 찍는 작업
- 얼굴 랜드마크: 마우스를 클릭하여 점을 찍는 작업으로 점의 위치는 얼굴 주요 부위에 해당하는 작업
- OCR(Optical Character Recognition): 이미지 속의 글자를 바운딩 한 후 태깅이나 전사하는 작업
- 폴리곤: 작업 대상의 외곽선을 따라 점을 찍어 점으로부터 시작해서 선의 형태로 이어져 빈 공간 없이 대상을 검출하는 작업
- 폴리라인: 선을 라벨링할 때 주로 선택하는 작업 방식으로 작업 대상을 따라 여러 개의 점을 연속적으로 그리는 작업
- 영상 데이터
- 바운딩: 영상 속에서 작업 대상을 박스에 넣어주는 작업
- 스켈레톤 추출: 작업 대상의 행동 패턴을 부선하기 위해 특정 부위에 점을 찍어주는 작업
- 시멘틱 세그멘테이션: 폴리곤, 폴리라인, 브러쉬 등을 사용하여 경계를 나눠 분할함으로써
이미지 내의 모든 대상의 위치 및 모양 등을 영역으로 분류하는 작업 - 특정 구간 추출: 작업 대상이 사전에 제시된 기준에 해당하는 말이나 행동 등을 할 때의 구간을 선택해 추출하는 작업
- 텍스트 데이터
- 문장 의미 비교: 주어진 문장들의 의미가 같은것인지 여부를 태깅하는 작업
- 감정 태깅: 제시된 글을 읽었을 때 느껴지는 감정을 선택하는 작업
- 키워드 찾기: 대화 내용 속에서 핵심이 되는 키워드를 찾는 작업
- 문장 요약: 글을 읽고 핵심이 되는 내용을 요약하는 작업
- 음성 데이터
- 화자 구분: 제시 된 음성을 모두 듣고, 동일한 사람의 목소리인지를 판단해서 태깅하는 작업
- 음성 받아쓰기: 주어진 음성을 듣고 받아쓰는 작업
"AIDE 자격증이란?"
AIDE 자격증은 한국인공지능 협회에서 발급하는 민간자격증으로 공인자격증은 아니다.
AIDE 2급의 경우 작업자, AIDE 1급의 경우 작업자의 작업물을 검수하는 검수자로 데이터 라벨링 프로젝트에 참여할 수 있다.
자격검정시험은 매주 수, 토 진행되며 응시료는 7만 원으로 부담스러운 금액이다.
- 자격검정시험: 매주 수, 토 응시 가능 (온라인 시험)
- 시험 사전점검: 듀얼 모니터X, 시험 화면 공유, 응시자의 부정행위를 감시할 수 있도록 카메라 개방 등
- 시험 문항: 문제 50문항 (이론 20문항, 실습 30문항)
- 합격 조건: 60점 이상(100점 만점)
- 시험 응시: 크라우드웍스 홈페이지의 자격검정센터
"AIDE 2급 공부 방법"
나는 크라우드 아카데미에서 교육 수강과 시험 응시를 한 번에 할 수 있는 AIDE 2급 올인원 패키지를 구매했는데
가격은 183,000원에서 신규 유저 쿠폰 2만 원을 할인받아 163,000원에 온라인 강의 + 자격증 시험을 응시하였다.
엄청나게 비싸다..
전 직장 덕에 AI 분야에 기초 지식이 있던 편이라 인공지능 이론 강의가 나에겐 큰 도움이 되진 않았는데
라벨링 실습을 해볼 수 있어서 결과적으로는 자격증 취득을 원하는 사람이라면 강의 구매는 필수가 아닐까 싶다.
자격증 시험 문제 중 기억나는 것들만 적어보면 아래와 같다.
이론
- 인공지능의 발전 단계
- 퍼셉트론 관련 내용
- 지도학습, 비지도 학습, 강화 학습 구분
- 신경망의 구조
- 딥러닝 구조
- epochs, loss, accuracy
- 인공지능 객체 검출 방법
- GAN(생성적 적대 신경망)
- 딥러닝 동작 원리
- 빅데이터의 특징(3V)
- 등등
실습
- 이미지 바운딩
- 이미지 분류
- 얼굴 랜드마크
- OCR
- 텍스트 요약
- 등등
이 정도로 정리해 볼 수 있을 것 같다.
"후기"
AIDE 2급 자격증의 난이도는 개인적으로 쉬운 편에 속한다고 생각한다.
AIDE 1급 자격증도 취득해서 검수자로도 라벨링 프로젝트에 참여해 볼까 고민 중이다.
다만, 비싼 강의료와 응시 비용으로 망설여지기는 하지만 나중에 작업자로 라벨링을 진행해 보고 충분한 흥미를 느끼게 된다면
그때 1급을 따보도록 하겠다.
다음 자격증 시험으로는 SQLD를 준비해 보도록 하겠다.
