데이터 라벨링 알바 후기 (신종 인형 눈알 붙이기) 및 데이터 라벨링 현실 2가지 버전
본 포스팅에서는 데이터 라벨링 알바, 즉 데이터 라벨링 알바 후기 및 데이터 라벨링 현실에 대해 다룰 건데요. 어느덧 부업의 아이콘으로 자리잡힌 데이터 라벨링이란 무엇인지 알아보고 과연 그동안 광고에서 말한 것처럼 비교적 쉽게 월 몇백을 벌 수 있는 부업인지 살펴보겠습니다.
I. 데이터 라벨링이란?
데이터 라벨링이란 사람이 만든 사진이나 문서 등의 데이터를 인공지능이 학습할 수 있는 형태로 가공하는 작업인데, 강아지 사진과 동영상에 ‘강아지’라는 라벨을 붙이는 것이 데이터 라벨링의 한 예시입니다. 이렇게 라벨링된 데이터를 인공지능이 학습을 하고 다음에 유사한 형태의 이미지를 강아지로 구분할 수 있게 됩니다. 인공지능이 학습하기 위해서는 많은 양의 데이터가 필요하고, 라벨링은 수작업으로 진행해야 하기 때문에 최근에는 데이터 라벨링을 부업으로 하는 사람이 늘어나는 추세입니다.
II. 데이터 라벨러 되는 법
데이터 라벨링(Data Labeling)을 하는 사람을 데이터 라벨러(Data Labeler)라고 하며 데이터 라벨러 10명중 4명은 부업으로 라벨링을 하고 있습니다. 즉, 정규직 데이터 라벨러가 되려면 어느정도 전문지식과 관련분야 지식도 많아야 하는데요. 본 포스팅에서는 부업으로서 데이터 라벨러가 되는 법에 대해 간단히 알려드리겠습니다.
1. 내일배움카드 신청하기
먼저 어느정도 관련 기초지식이 필요해서 관련 전문 교육을 받아야 합니다. 문제는 이 비용이 적지 않다는 건데요. 배우고 싶어도 강의료가 비싸면 약간 망설여질 수 있는데 다행히 데이터 라벨링 관련해서 국비지원이 됩니다. 데이터 라벨러를 구하는 AI 회사중 하나인 크라우드웍스의 경우 국비지원 데이터라벨링 교육 커리큘럼을 온라인으로 제공하며 내일배움카드 신청을 통해 100% 국비지원을 받을 수 있습니다. 따라서 내일배움카드가 없다면 이를 먼저 신청해야 합니다.
2. 수업 신청하기
내일배움카드 신청후 고용노동부 HRD-Net에서 ‘크라우드웍스’라고 검색을 합니다. 그러면 ‘데이터 라벨링 기초’ 및 ‘데이터 라벨링 심화’ 수업이 있을텐데 이 두가지 모두 신청을 합니다. 만약 모집인원이 마감되었다면 모집 중인 회차로 수강신청을 합니다. 수강신청을 하기 전에 크라우두웍스 홈페이지에서 먼저 크라우드웍스 회원가입을 합니다.
3. 데이터 라벨링 기초 & 데이터 라벨링 심화
데이터 라벨링은 ‘작업자-검수자-관리자’ 협업 구조로 이뤄져 있습니다. 데이터 라벨링 기초 수업은 작업자 양성과정이고 총 15시간의 수업으로 이뤄져 있는데 작업자가 전체 라벨러의 90% 이상을 차지한다고 합니다. 데이터 라벨링 심화 수업은 검수자 양성과정이며 총20시간이 걸립니다.
커리큘럼 내용을 보면 마냥 쉽지는 않다는 것을 알 수 있을텐데요. 무턱대고 도전하기에는 어느정도 장벽도 있고 강의를 다 들었다고 바로 일감이 생기는 것은 아니며 수시로 프로젝트가 나는지 계속 확인을 해봐야 합니다. 데이터 라벨링 현실에 대해서는 아래에서 다루겠습니다.
III. 데이터 라벨링 알바 후기 (좋은점)
1. 증가하는 데이터 라벨링 수요
결국 데이터 라벨링은 AI 산업의 한 부분이며 AI 분야의 성장과 같이 가게 돕니다. 자연스레 국내 데이터 라벨링 시장 또한 커지면서 마이크라우드, 에미모, 스타마타, 캐시미션, 나초스, 크라우드웍스등과 같은 데이터 라벨링 사이트 또한 증가하며 데이터 라벨링 직군에 대한 수요 또한 늘어나고 있습니다.
업계에 따르면 데이터 라벨러 10명중 4명이 데이터 라벨링 알바라고 합니다. 즉, 전업이 아니라 부업으로 데이터 라벨링 알바가 있는데요. 이 데이터 라벨링 알바는 부업의 개념이 강해서 대부분 재택으로 많이 진행되지만, 좀 중요한 프로젝트의 경우에는 엄격한 감독이 필요해서 출퇴근을 하기도 합니다.
2. 데이터 라벨링 방법
데이터 라벨링 방법은 크게 강아지나 자동차와 같은 이미지 수집과 영상, 음성 수집으로 구분할 수 있으며 전자의 경우, 다시 세분화하면 i)강아지를 찾아 크기에 맞게 네모 박스를 치거나 ii)특정 부위(관절 또는 눈코입 경계)를 체크한다든가 이미지 속 사람이 화난 건지, 웃는지 체크하거나 iii)여러 개의 문장이 같은 의미인지 여부를 구분하는 것 등이 있습니다.
따라서 혹자는 데이터 라벨링을 ‘디지털 인형 눈알 붙이기 알바’라고 하기도 합니다. 머리를 쓰지 않는 단순노동인 점을 보고 그렇게 부르는 건데, 이는 프로젝트 난이도에 따라 상이하기에 단순 인형 알바라고 보기에는 무리가 있습니다. 실제로 난이도 있는 프로젝트에 투입시 2시간이 넘는 공통교육을 받고 차후 개별 교육 그리고 몇 단계의 테스트를 통과해야만 실제 투입이 됩니다. 은근히 이 과정에서 많이들 방출되니 마냥 쉬운 작업은 아닙니다. 하지만 비교적 쉬운 업무가 있을 수 있는데, 이런 경우는 아무래도 데이터 라벨링 알바 페이가 낮을수 밖에 없습니다.
3. 데이터 라벨링 알바 사이트 TOP 4
4. 데이터 라벨링 알바 후기
A. 인하우스 VS 재택
위에서 언급했듯, 데이터 라벨링 작업은 마냥 쉽지만은 않습니다. 일단 데이터 라벨링 알바는 크게 인하우스 작업자 (출퇴근+재택) 그리고 재택 작업자(자율근무)로 나뉘는데요. 먼저 인하우스 검수자는 월급제이며 최저시급 이상의 급여가 보장되는 장점이 있습니다. 대신 회사에 출퇴근을 해야하는 압박감과 역량이 만약 뛰어난 편이면 재택 검수자보다 수익이 적을 수 있습니다. 그리고 재택 검수자의 경우에는 건당 지급을 받는데 장점이자 단점이 바로 하는 만큼 벌어간다는 것입니다.
B. 남녀노소 누구나
위에서 언급했듯 데이터 라벨링은 ‘작업자-검수자-관리자’ 협업 구조로 이뤄져 있습니다. 보통 관리자는 회사 소속 직원입니다. 데이터 라벨링 알바들이 하는 분야는 작업자 내지 검수자인데, 위에서 말했듯 관련 교육을 미리 수강해야 라벨링 프로젝트에 투입이 될 수 있습니다. 실제로 크라우드웍스 회사에 출근한 사람에 의하면 출퇴근 데이터 라벨링 알바 연령대는 평균적으로 30대가 가장 많지만 20대부터 50대까지 다양하며 성비 비율도 반반입니다. 즉, 컴퓨터 사용이 익숙한 남녀노소 누구가 할 수 있는 작업이라고 보시면 됩니다.
5. 데이터 라벨링 알바 후기팁
먼저 단가가 높은 프로젝트를 하시는 것이 좋습니다. 약간 작업이 더 까다로워서 기피할 수도 있는데, 단가 낮은 프로젝트를 여러개 하는 것보다 단가가 높은 것을 하나하는 것이 더 짧은 시간으로 고수익이 가능합니다. 둘째로는 라벨링 작업중에 외국어 텍스트 작업이 많은데 영어와 일본어가 가장 흔합니다. 이런 프로젝트는 보통 단가가 높은데, 본인의 언어 실력을 어학성적 제출 같은 것을 하면서 어필해도 좋습니다. 그리고 데이터 라벨링에는 이미지, 음성, 텍스트등 다양한 유형이 존재하는데, 본인에게 가장 잘 맞는 것을 골라서 효율성 있게 하면 좋습니다.
6. 데이터 라벨링 알바 수입
데이터 라벨링 알바 수입의 경우, 인하우스 작업자는 월급제이기에 포인트 상한이 정해져 있습니다. 보통 주5일에 9 to 6라서 주40시간 근무를 하게 됩니다. 크라우드웍스의 경우 이런 경우에 약 230만원정도를 급여로 지급한 것이 괜찮은 데이터 라벨링 현실입니다.
반면 재택 작업자의 경우 하는 만큼 벌어가는 구조이며 일한 시간이 아니라 건당으로 벌어가는데, 작업 단가에 따라 그리고 작업자 역량에 따라 그 수익이 다르겠지만 크라우드웍스의 경우 재택으로 약 50시간 일할 시 100만원정도가 가능한 걸로 나왔습니다. 따라서 만약 능력이 충분하고 9 to 6로 재택근무시 광고처럼 월 400만원도 가능하다고 이론상 결론이 납니다. 시급으로 환산시 약 2만원 ~ 2.5만원, 눈과 손이 빠르면 3만원까지도 가능합니다.
IV. 데이터 라벨링 현실
(현실 직시하기!)
그런데 위에 언급한 경우는 프로젝트가 쏟아져 나와서 일감이 많은 경우에다 나름 적성이 맞는 경우가 합쳐진 경우로 저것이 데이터 라벨링 현실이라고 일반화하기는 약간 무리는 있습니다. 즉, 데이터 라벨링 현실 잘 풀린 버전이라고 보시면 되는데요. 그럼, 대다수의 데이터 라벨링 부업 도전자들이 겪는 데이터 라벨링 현실은 이렇습니다.
먼저 교육을 수료해도 직접 프로젝트를 찾아야 합니다. 즉, 관련 교육 수료했다고 바로 일감이 떨어지는 것이 아니라 성수기와 비수기가 나뉘어서 수입도 기간별 차이가 날 수 있습니다. 그리고 컴퓨터 모니터를 보면서 고도의 집중력이 요구되는 노가다성 작업이 반복될 수 있는데다가 검수자가 반려하면 다시 작업을 해야 하는 나름 악바리 근성이 있어야 해서 이도 적성에 좀 맞아야 합니다. 또 전문성을 요구하는 프로젝트가 많으면 막상 본인이 참여하기가 힘들 수 있습니다. 문제는 초급과정뿐만 아니라 중급과정까지 이수해도 막상 참여할 프로젝트가 별로 없다는 것이 데이터 라벨링 현실입니다.
물론 이런 식으로 현실을 파고들면 이 세상에서 할 수 있는 일은 사실 없다고 봐야 하는데요. 왜냐하면 이렇게 보면 전문직도 힘들기 때문이죠. 따라서 일단 추천드리는 방법은 어차피 크라우드웍스 과정 자체는 국비지원 100%이며 전체 과정도 30시간이 좀 넘는 수준이니 이수를 해놓습니다. 그리고 항상 어떤 프로젝트가 있나 주시하되 특히 국가에서 주도하는 프로젝트가 쏟아지는 성수기때 프로젝트에 참여하면 괜찮은 데이터 라벨링 현실이 펼쳐질 것입니다.
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