인공 지능 뒤에 있는 사람과 프로세스 – @shutterstock | Zapp2사진
인공지능은 일자리를 없애고 인간 노동자를 대체한다는 부정적인 인식을 갖고 있습니다. 일부 분야에서는 이러한 인식이 사실이지만, 특히 데이터 정제 및 처리 분야에서는 인공지능이 새로운 일자리를 창출하는 데 앞장서고 있습니다.
' 데이터 라벨링 및 어노테이션'은 인공지능(AI)에서 파생된 급성장하는 산업 분야입니다. 카메라나 소셜 미디어 같은 비정형 데이터셋이나 데이터베이스 같은 정형 데이터셋에 라벨을 붙이고, 태그를 지정하고, 색을 입히거나 강조 표시를 하여 개인 간의 차이점과 유사점을 드러냅니다. 예를 들어, 기계가 정지 표지판을 인식하도록 훈련시키려면 사람이 거리 카메라 영상 속으로 들어가 사진 속 모든 정지 표지판에 태그를 지정합니다. 그런 다음 기계에 수천 장의 이미지를 식별한 데이터를 입력합니다. 시간이 지남에 따라 태그가 지정된 데이터를 처리하면서 시스템은 정지 표지판을 인식하는 정확도를 높일 수 있습니다. 이처럼 시스템이 더 많은 데이터를 입력받을수록 정확도가 향상되는 머신러닝 방식을 딥러닝이라고 합니다.
알고리즘이 핵심 기능을 정확하게 실행하려면 데이터 라벨링 과정이 필수적이기 때문에, 데이터 라벨링 산업은 향후 5년간 매우 중요한 위치를 차지하게 될 것입니다. 인공지능 및 머신러닝 데이터 준비 시장(데이터에 수동으로 라벨을 붙이는 작업에 크게 의존하는 과정)은 2018년 5억 달러 규모였습니다. 코그닐리티카(Cognilytica) , 이 시장은 2023년까지 두 배 이상 성장하여 12억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 제3자 공급업체들은 같은 기간 동안 시장 규모가 1억 5천만 달러에서 10억 달러로 크게 증가할 것으로 전망하고 있습니다. 데이터 라벨링은 객체 및 이미지 인식, 자율 주행 차량, 텍스트 및 이미지 주석과 같은 인공지능 애플리케이션에 특히 중요합니다.
인공지능은 일자리를 없애고 인간 노동자를 대체한다는 부정적인 인식을 갖고 있습니다. 일부 분야에서는 이러한 인식이 사실이지만, 특히 데이터 정제 및 처리 분야에서는 인공지능이 새로운 일자리를 창출하는 데 앞장서고 있습니다.
데이터 라벨링 및 어노테이션은 인공지능(AI)에서 탄생한 급성장하는 산업입니다. 카메라나 소셜 미디어 데이터와 같은 비정형 데이터셋 또는 데이터베이스와 같은 정형 데이터셋에 사람이 라벨을 붙이고, 표시하고, 색을 입히거나 강조 표시를 하여 차이점과 유사점을 나타냅니다. 예를 들어, 기계에게 정지 표지판을 학습시키려면 사람이 거리의 카메라 영상에서 정지 표지판을 일일이 표시해야 합니다. 그런 다음 기계에 이러한 이미지 수천 장을 입력하여 데이터를 제공합니다. 시간이 지남에 따라 시스템은 라벨링된 데이터를 처리하면서 정지 표지판을 더욱 정확하게 식별할 수 있게 됩니다. 이처럼 시스템에 더 많은 데이터를 입력할수록 정확도가 높아지는 머신러닝 방식을 딥러닝이라고 합니다.
알고리즘이 핵심 기능을 정확하게 수행하는 데 필수적인 데이터 라벨링 프로세스로 인해 데이터 라벨링 산업은 향후 5년간 급성장할 것으로 예상됩니다. 2018년 AI 및 머신러닝 데이터 준비 시장 규모는 5억 달러였으며, 이 시장은 주로 사람이 수동으로 데이터를 라벨링하는 작업에 의존합니다. Cognilytica , 이 시장은 2023년까지 두 배 이상 성장하여 12억 달러에 이를 것으로 전망됩니다. 제3자 서비스 제공업체들은 같은 기간 동안 시장 규모가 1억 5천만 달러에서 10억 달러로 크게 증가할 것으로 예상하고 있습니다. 데이터 라벨링은 특히 객체 및 이미지 인식, 자율 주행 차량, 텍스트 및 이미지 주석과 같은 AI 분야에 필수적입니다.
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