4차산업시대에 HoT한 일자리(데이터라벨러)

현장에서의 일들이 점점 5년 안에 없어질 순간에 크게 도래해 있는 가운데 코로나가 크게 커졌을 때부터 각광받고 있던

데이터 라벨링을 작업하는 데이터 라벨러에 대해 소개하려 합니다.

(이미지 라벨링 텍스트 분류 객체감지 감정 분석 시계열 데이터 라벨링 멀티클래스 분류) 이런 작업들을 소화하는 유망한 직렬이라 할 수 있습니다.

 

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데이터 라벨러 전망 

앞으로 인공지능 및 기계학습기술의 적용범위가 계속 확장되고 있습니다. 자율 주행자동차 의료진단 자연어 처리등 다양한 분야에서 데이터 라벨링이 필수적이며 이에 따라 데이터 라벨러의 수요도 증가할 것으로 크게 예상됩니다.

또한 데이터 라벨링 작업의 자동화 기술이 발전하고 있습니다. 이는 일부 반 자동화 도구나 기술들이  데이터 라벨러의 작업을 보조하거나 효율성을 높여주는 역할을 할 수 있음을 의미합니다.

이 같은 요인들을 통해 데이터 라벨러의 수요는 미래에도 계속해서 증가할 수 것으로 예상됩니다.

따라서 데이터 라벨러로 일하는 것은 기계 학습 및 딥 러닝 분야에서 지속적으로 중요한 역할을 수행하는 작업 중 하나로 뽑힙니다.