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IT 공부/데이터 라벨러 - AIDE(완)6

데이터 라벨링 작업 마스터 과정 이수 후기 오늘자로, 미뤄놨던 모든 작업을 완료하고,작업 마스터 배지를 획득했다. 이제, 실제 라벨링 쪽 비즈니스가 어떻게 돌아가는 지 경험해 볼 일만 남았다.첫번째 목표는, 단순 라벨링 생태계 업무 경험이고, 두번째 목표는, 이거 해본다고 들인 돈을 회수하는 것, 세번째 목표는, 부업으로써, 이 일이 ROI가 나올 수 있는 일인지이며,네번째 목표는, 향후 업무적으로 AI 프로덕트를 만들기 위해서 라벨링이 필요할 수 있는데, 무엇을, 어떻게 현업에서 지원할 수 있을까 고민해 보는 일이다.   혹시, ROI가 나온다 싶으면, 많은 라벨러들이 그러하듯이, 검수자 쪽으로 방향을 틀 수도 있는 일이니까.작업을 하게되면, 뭐 가능한 열심히 해볼까 싶다. 이왕이면, 처음 프로젝트는 적정 난이도에 적절한 분량을 가져가서 소화하.. 2024. 6. 9.
데이터 라벨링 마스터 과정 수강 중에 느낀점 6월 중에는, 한 번 실제 데이러 라벨링에 참여해 봐야겠다란 생각을 했다.인공지능 프로덕트를 만드는 회사는 '무얼' 만들고자 '어떤 데이터'가 필요한지 궁금하기도 했고,중간 '데이터 감수자' 또는 '관리 용역사'들은 어떤 식으로 업무를 하는지도 궁금했다.  데이터 라벨링 작업 공고가 나오는 사이트가 여럿 있는 것은 알지만, 굳이 여기저기 찾아다니는 게 귀찮기도 하고, 익숙치 않은 데를 익숙하게 만드는 데 시간 쓰기도 아까워서크라우드웍스만 뒤적였다.그리고! 구글 쪽에서 데이터를 모은다는 공고였는데, 보지 못한 자격요건이 있었다. '작업 마스터 배지 보유자' 왜인지 AIDE 2급은 너무 쉽단 생각을 했다. '15년전 학부생 때 본 자율주행 학습 데이터도 이렇게 만들 수는 없는데?'라고 생각했었는데 음.. 그.. 2024. 6. 5.
AIDE 2급 시험 후기 AIDE 2급 시험 후기를 남겨보려고 한다.   시험 예약 및 강의 크라우드웍스에서 강의+시험 패키지를 구매해서 진행했다.구매 시 부터, 시험 날짜가 정해지므로 예약이 필요 없었다.일정이나 신청 과정에 크게 신경쓸 필요가 없다는 게 좋았다. 강의를 구매할 때, 4주 정도 강의 및 시험 준비하는 시간으로 생각하고 구매했다. 강의 자체가 길지 않으므로,본인의 시간을 집중할 수 있다면, 1주 이후 보는 일정도 무리는 아닐 것 같다. 나의 경우는 시험 보기 2주전부터 이미 강의는 다 들었어서,시험까지 시간이 매우 길게 남았다.   강의는 초반 몇 강은, 데이터와 AI 전반에 대한 이론에 대해서 설명한다. 이 분야에 평소 관심이 있었다면, 상식에 가까운 내용이라, 키워드나, 시험에 어떻게 나올지 생각하면서 들었다.. 2024. 5. 25.
AIDE 공부하게 된 이유 1.23년은 나에게 여러 자극들이 들어온 해였다. 동생은 학부 시절 갖은 노력을 겪더니, AI 대학원 랩실에 들어가는 게 거의 확실시 되었다.공대생 출신으로서의 경쟁심이랄까, 나의 지적허영심을 굉장히 자극하는 사건이었다.  또, 연초에는 CHATGPT3.0이 대중에게 공개되며, 세계가 들썩였다. 기존의 챗봇 등의 서비스와는 완전히 격이 다른 고객경험을 제공할 수 있다는 점에서,이제는 말 뿐인 게 아니라, 정말 비즈니스의 세계로 들어오겠구나 확신이 들었다.  2. 23년부터 웹 시스템 기획 업무 과정에서,클라우드 아키텍쳐에 대한 의사결정을 해야 했다. 바로 직전해에, HTML, CSS 기본 문법을 공부한 내용들이, 실제 디자인팀과 이야기하는 데 얼마나 도움이 되는지 경험했기 때문에,23년에도 마찬가지로 클.. 2024. 5. 12.
AIDE 2급 내용 정리_2 빅데이터란1. 대량의 모든 데이터2. 데이터 가치와 결과분석기술3. 빅데이터 플랫폼의 등장 4. 대규모의 데이터 관리 기술  예시 )15분 기준 1분에구글 2백만건 데이터 검색 ; 유튜브 72시간 비디오 생성  ; 트위터 72만건 트윗 생성 비정형 데이터가 점점 증가 중 시대에 따른 데이터 소스원의 변화70-80 ;메인프레임 컴퓨터80-00; 개인 PC00-10; 인터넷과 모바일 > 빅데이터 시대에 진입 20~ ; 인공지능  등  빅데이터 특징 1. 초기 빅데이터 특징 3V ; Voulum + Variety + Velocity 2. 4V = 3V+ veracity(정확성)3. 5V = 4V + Value (가치)- 규모 ; 데이터 크기 / 수십테라규모 이상 / - 속도 ; 실시간 처리 및 분석 / 스트림.. 2024. 5. 4.
AIDE 2급 내용 정리_1 4차 산업혁명 중요한 내용 : 데이터 정보 3D프린팅 IoT 인공지능 서비스 개요- 데이터 획득 : IoT 모바일 M2M 등에서 데이터 수집  - 데이터 가공 : 라벨링 - AI 학습할 수 있는 형태로 가공 - 모델 생성 : 모델 개발 > 데이터 입력 > 데이터 학습 > 모델 수정 - 실시간 서비스  : 수치화된 정보로만 결과가 나온다 > 이것을 사람이 인식하게 재작업 인공지능 발전 3단계1. 60-70년대 AI 1차 붐 : AI 개념 - 엘런 튜링 : 인공지능에 대한 가능성 제기 2. 80-90년대 AI 2차 붐 : 전문가 시스템 3. 00~ AI 3차 붐 : (빅데이터) 머신러닝 딥러닝  인공지능의 원리1. 초기 퍼셉트론 구조 - 뉴런을 모방하여 만든 것 ; 57년 프랑코 로젠블라트 / 딥러닝 기원 .. 2024. 5. 1.
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