쉽게 할 수 있는 데이터 라벨링 알바 어플 추천 : Aiworks


최근 데이터 라벨링 알바가 평범한 직장인, 주부, 학생들에게 N 잡러 알바로 주목을 받고 있다.
이 포스팅에서는 데이터 라벨링이 무엇인지 알아보고 쉽게 데이터 라벨링 알바를 접할 수 있는 Aiwork라는 어플을 소개해보겠다.

데이터 라벨러란?

데이터 라벨링이란 무엇인가?


데이터 라벨링이랑, AI가 사물을 인지하고, 학습할 수 있도록 이름표 ( 태그)를 붙여주는 일을 말한다.
쉽게 예를 들면, AI라는 어린아이에게 마트에 진열장에 있는 물건들 무엇인지 인지할 수 있도록 태그를 붙여주는 일이다.
이 데이터 라벨링이 가장 주목받기 시작한 분야가 테슬라의 자율 주행 분야이다.
자동차가 자율주행을 하기 위해서는 도로 위에 벌어지는 수많은 이미지를 분석하고, 어떤 상황인지 판단을 해야 한다.
그렇게 하기 위해 도로 위에 수많은 이미지를 수집하는데, 최초의 AI는 수집되는 이미지가 어떤 건지 모른다.
그렇기에 AI가 사물의 이미지가 어떤 물체인지 학습시켜줘야 하는데, 그 학습자료가 데이터 라벨링이다.
최초에는 이런 데이터 라벨링을 일일이 사람이 해주었지만, 최근에는 슈퍼 컴퓨터가 인터넷에 있는 수많은 이미지를 분석하여 스스로 라벨링 하는 수준까지 이르었다.

- 이전 글 참조 : OPEN AI는 무엇인가? DALL-E2 ( 달리 2)

OPEN AI는 무엇인가? 창조의 영역을 넘보는 AI 파도의 시작?

GTP-3 및 DALL-E 2 (달리 2) OPEN AI. 인간의 창조의 영역을 AI의 대중화. OPEN AI는 어떤 회사인가? 오픈 AI(OPEN AI)는 2015년 일론 머스트의 AI에 대한 우려로 시작되었다. 2016년 구글의 AI 알파고와 이세돌 9단

bluenavig.tistory.com

데이터 라벨링 알바의 시작 : Aiworks


이런 데이터 라벨링을 체험하고 돈도 벌 수 있는 어플이 있다. 금액은 크지 않지만 소소하게 알바를 하면서 돈도 벌 수 있다.

최근 'N 잡러' 개념으로 부수입을 창출하는 것이 새로운 트렌드로 자리 잡고 있는데, 이런 어플로 'N 잡러'에 한번 도전 해보는 것도 좋을 듯하다.
Aiwors란?
테스트 웍스라는 데이터 수집 업체의 협업 어플로 크라우드-소싱 방식의 인공지능 학습용 데이터 수집 가공 전문 플랫폼이다.


- 안드로이드 플레이 스토어 다운로드 링크 :

aiworks - 에이아이웍스 인공지능 데이터 수집 가 - Google Play 앱

돈도 벌고 1365봉사도 할 수 있는 AI플랫폼?! 국내 유.일.한 ‘사회적기업이 만든 인공지능 플랫폼’ aiworks!

play.google.com

- 2022년 12월 평점은 3.6으로 버그들이 아직 있어 평점이 낮다.

 

Aiworks 가입법 및 사용법.


1. AIWORKS는 회원가입을 해야 프로젝트에 참석이 가능하다. (휴대폰 본인 인증까지 마쳐야 한다.)


2. 회원을 가입 후에는 다양한 프로젝트에 참여 가능하다.

- 어플에 들어가서 가입하면 쉽게 사진을 찍어 참석할 수 있는 프로젝트들이 많이 있다.
- 가스레인지 사진 수집, 커피포트 사진 수집, 에어컨 사진 수집 등 간단한 사진 등을 어플에 올리고 포인트를 받는 방식이다. (보통 한건당 100포인트를 주며, 프로젝트마다 총 획득 가능한 포인트가 정해져 있다.)
(현재 171개의 프로젝트가 진행되고 있다)


- 프로젝트에 참석하기 전에 작업 가이드를 자세히 꼭~~~ 읽고 참석해야 실수를 줄일 수 있다.

- 한건당 돈으로 주는 데이터 라벨링 알바도 지원 가능하다.

- 데이터 라벨링에 대한 간단한 강의도 들을 수 있다.

이미지 : aiwoks 홈페이지

결론: 이렇게 모인 데이터는 어디에 사용되나?

헬스케어, 감성인지, 핀 테크, 드론, 통역 번역, 자율주행 기술 등 수많은 데이터 산업에 사용이 된다.
미래의 ai 기술은 이런 data를 기반으로 발전 되게 될 것이다.
이런 어플로 시작하여, 어학 등의 능력을 활용하여 더 고가의 데이터 라벨링 알바도 할 수 있을 것이다.
쉽게 라벨링을 체험하고 싶은 유저들에게 추천할만한 어플이다.
(단점은 아직 버그가 많아, 천천히 가입을 추천 합니다.)
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