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챗 GPT 에게 물었습니다 데이터라벨링 미래 하는이유 크라우드웍스?

by 꼬질 언니 2023. 2. 26.

안녕하세요 저도 요즘 핫하다는 챗 GPT 에게 물었습니다

챗GPT 는 대화 방식으로 상호 작용하는 모델로 질문에 답하고 실수를 인정하고 잘못된 전제에 이의를 제기하고 부적절한 요청을 거부할 수 있다는 인공지능 형제 모델인데요

  이 챗 GPT로 정말 블로그를 쉽게 쓸 수 있나 전자책을 쉽게 작성이 가능하나 유튜브도 쉽게 대본 작성 후 촬영하기 쉽다고 하는데 그래서 제가 사용해 봅니다  먼저 매일 1일 1포 쓰기 힘든 블로그를 쓸 때 도움을 받고 쉽다고 해야 블로그부터 작성해 보려고 합니다  저는 요즘 관심사인 데이터 라벨링의 미래를 물어보았는데요 대박 아주 자세히 검색 정리해 주었습니다

데이터 라벨링을 하는 이유도 그 일을 하기 위해서는 자격증이 꼭 필요한가도 물어봤어요  저는 지금처럼 비수기 일 때 2급과 1급 모두 따두었는데  필요 없을거라고 하시는 분들도 있기에..물어 보았는데요 밑에 내용처럼 이야기해 주었습니다

개인적인 생각으로는 지금은 자격증이 없어도 많은 일을 할 수 있는데요 하고자만 노력하면~ 데이터라벨러가 많아지는 요즘에는 자격증이 필수이지 싶습니다 있으면 할수있는 일에 범위가 많아질거같다는 ~  당연히 성수기 일때지만요

요즘 핫하는 데이터 라벨링 관한 정보와 챗GPT에 대해서 포스팅 해보았습니다 감사합니다 

데이터라벨링의 미래

많은 기계 학습 및 인공 지능 응용 프로그램의 성공에 중요한 역할을 하기 때문에 데이터 레이블링의 미래는 유망합니다. 이러한 기술에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 정확하고 포괄적인 데이터 라벨링에 대한 필요성도 증가할 것입니다.

데이터 레이블링의 한 가지 추세는 조직이 데이터 레이블을 지정하기 위해 글로벌 작업자 풀을 활용할 수 있는 크라우드소싱 플랫폼을 사용하는 것입니다. 이러한 플랫폼은 대량의 데이터 레이블 지정 작업을 처리할 수 있는 비용 효율적이고 확장 가능한 솔루션을 제공합니다. 또한 자연어 처리 및 컴퓨터 비전 기술의 발전으로 라벨링 프로세스에서 사람이 개입할 필요가 줄어들어 더 빠르고 효율적인 데이터 라벨링이 가능해졌습니다.

또 다른 새로운 트렌드는 데이터 라벨링 프로세스에서 AI와 기계 학습 알고리즘의 통합입니다. 이러한 기술은 레이블 지정 프로세스를 자동화하여 수작업의 필요성을 줄이고 조직이 데이터에 더 빠르고 정확하게 레이블을 지정할 수 있도록 합니다.

전반적으로 데이터 라벨링의 미래는 정확하고 신뢰할 수 있는 라벨링된 데이터에 대한 수요 증가를 충족하기 위해 새로운 기술과 접근 방식이 등장하는 혁신과 성장의 하나입니다.

데이터 라벨링 하는 이유
 
데이터 레이블링은 머신 러닝과 인공지능에서 필수적인 프로세스로, 여기서 데이터 세트는 데이터에 컨텍스트와 의미를 제공하기 위해 레이블링된다. 이 프로세스에서 인간 주석자는 각 데이터 지점에 속성 또는 범주를 할당하여 레이블을 지정하거나 태그를 지정합니다. 그런 다음 이 레이블이 지정된 데이터는 기계 학습 모델을 훈련하는 데 사용되어 알고리듬이 새로운 데이터를 더 쉽게 이해하고 분류할 수 있다.

머신 러닝에서 데이터 레이블링이 중요한 몇 가지 이유는 다음과 같다:

정확도 향상: 레이블이 지정된 데이터 세트는 기계 학습 알고리즘이 대규모 데이터 풀에서 학습하는 데 도움이 되어 예측 및 분류의 정확도를 향상시킨다.

더 나은 이해: 레이블이 지정된 데이터 세트는 기계 학습 알고리즘에 대한 컨텍스트를 제공하고 서로 다른 데이터 지점 간의 패턴과 관계를 이해하는 데 도움이 됩니다.

더 빠른 학습: 레이블이 지정된 데이터 세트를 제공함으로써 기계 학습 모델은 서로 다른 데이터 지점 간의 패턴과 상관 관계를 빠르게 식별할 수 있기 때문에 더 빨리 학습할 수 있다.

품질 관리: 데이터 레이블링은 기계 학습 모델을 교육하는 데 사용되는 데이터가 고품질이며 당면한 작업과 관련이 있음을 보장한다.

인간 감독: 데이터 라벨링은 또한 데이터가 정확하고 적절하게 라벨링되도록 하기 위해 인간의 감독을 포함할 수 있으며, 이는 교육 과정에서 편견이나 오류의 위험을 감소시킨다.

전반적으로, 데이터 레이블링은 알고리듬의 정확성과 효율성을 향상시키고, 높은 품질과 정밀도로 대규모 데이터 세트에서 학습하고 예측할 수 있도록 하는 기계 학습에서 필수적인 프로세스이다.
데이터 라벨러 자격증이 있나요?

AI 언어 모델로서 데이터 라벨링 라이센스나 기타 공식 인증이 없습니다. 내 목적은 사용자가 질문에 대한 텍스트 기반 응답을 생성하도록 돕고 내 교육 데이터를 기반으로 유용하고 유익한 답변을 제공하는 것입니다.

데이터 레이블 지정은 일반적으로 교육을 받고 수행할 자격이 있는 인간 주석자가 수행합니다. 작업을 정확하고 일관되게. 데이터 레이블러에 대한 특정 요구 사항 및 자격은 작업 및 업계에 따라 다를 수 있지만 일반적으로 레이블 지정 데이터에 대한 지식, 세부 사항에 대한 주의 및 엄격한 품질 관리 프로세스가 포함됩니다.

내가 하는 동안 데이터 라벨링 라이선스가 없기 때문에 내 교육 데이터는 정확성과 관련성을 보장하기 위해 전문 주석 작성자 및 연구원 팀에 의해 신중하게 선별되고 라벨이 지정되었습니다. 또한 내 응답을 지원하는 알고리즘은 정확성과 신뢰성을 보장하기 위해 업계 표준 권장사항을 사용하여 개발 및 교육되었습니다.

 

크라우드웍스에 대해 알고싶어요

CrowdWorks는 기업과 개인을 글로벌 프리랜서 네트워크와 연결하여 데이터 레이블 지정, 이미지 및 비디오 태깅, 기록, 번역 등 다양한 작업을 수행하는 크라우드 소싱 플랫폼입니다. 이 플랫폼을 통해 기업은 숙련된 작업자의 확장 가능한 온디맨드 인력에 액세스하여 작업을 빠르고 효율적으로 완료할 수 있습니다.

CrowdWorks는 특정 요구 사항을 충족하도록 사용자 정의할 수 있는 다양한 크라우드소싱 솔루션을 제공합니다. 다음을 포함한 비즈니스:

  1. 데이터 라벨링: CrowdWorks는 의료, 금융 및 소매를 포함한 다양한 산업에 대한 데이터 라벨링 서비스를 제공합니다. 이 플랫폼에는 데이터 세트에 주석을 달고 분류할 수 있는 많은 숙련된 작업자 풀이 있어 기업이 기계 학습 모델의 정확성과 효율성을 개선하는 데 도움이 됩니다.
  2. 이미지 및 비디오 태깅: CrowdWorks는 또한 작업자가 이미지와 비디오에 태그를 지정하고 주석을 달아 검색 가능성과 분류를 개선할 수 있는 이미지 및 비디오 태깅 서비스를 제공합니다.
  3. 전사 및 번역: 이 플랫폼은 여러 언어로 기업이 오디오 및 비디오 녹음을 전사하고 전 세계 사용자를 위해 문서와 콘텐츠를 번역할 수 있습니다.
  4. Microtasks: CrowdWorks는 또한 근로자가 소규모 작업을 완료할 수 있는 마이크로태스킹 서비스를 제공합니다. 데이터 입력, 양식 작성 및 간단한 온라인 작업과 같은 개별 작업을 빠르고 효율적으로 수행합니다.

CrowdWorks는 유연하고 확장 가능하도록 설계되어 기업이 글로벌 네트워크에 액세스할 수 있도록 합니다. 온디맨드 근로자 수 및 업무 보상에 대해서만 지불 허용. 또한 이 플랫폼은 품질 관리 및 작업 관리를 위한 도구를 제공하여 기업이 진행 상황을 쉽게 모니터링하고 고품질 결과를 보장할 수 있도록 합니다.

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