말레이시아 이주기

데이터 라벨링과 자격증 데이터 라벨링은 인공지능이 작업을 가능하게 하는 재료를 가공하는 작업이다. 인공지능이란 하나의 기계이며 프로그램일 뿐이다. 이 자체가 알아서 작업을 할 수는 없다. 작업을 하기 위한 재료가 필요한데, 그 재료를 가공하는 작업이 '데이터라벨링'이다. 따라서 가공된 자료의 완성도가 높을수록 인공지능의 작업 결과 또한 완성도가 높을 것이다. 이에 따라 작업을 주는 입장에서는 검증된 작업자를 찾으려 할 것이다. 검증되었다는 것은, 작업에 참여한 경험이 있거나, 자격증을 취득한 사람일 것이다. 이제 막 데이터라벨링 시작을 시작한 사람에게는 경험을 쌓을 기회가 주어지지 않는다. 작업에 참여하는데 자격증이 필수는 아니지만, 경험을 얻기 위한 자격으로 자격증을 따야 하는 이유다. 자격증을 따기 ..

1. 인공지능을 개발할 때 소요되는 시간 인공지능을 개발할 때 가장 많은 시간을 필요로 하는 것은 데이터이다. 전체의 80%를 차지하고 있다. 한 분야의 인공지능을 개발하기 위해서는 필요한 데이터가 어떤 종류의 것이어야 하는지를 분석하는 식별 작업을 거치다. 이렇게 정의 내려진 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 필요에 맞게 가공, 분류하는 작업을 거친 후 데이터 라벨링 작업에 들어간다. 데이터 라벨링은 기계가 데이터를 이해할 수 있는 상태로 작업하는 것이다. 테이터 증강은 부족한 부분의 보완과 잘못된 부분의 수정을 말한다. AI 알고리즘부터 배포까지는 전문가들의 영역이지만 수집부터 증강까지는 비전문가들도 참여할 수 있는 분야이다. 아무리 뛰어난 AI 알고리즘을 개발하다고 해도 처리할 데이터가 없으면 A..