크레마클럽

누구나! 컴퓨터 하나로! 원하는 시간에! 능력에 따라 고수입 가능! AI 시대 스마트한 돈벌이, 데이터 라벨링에 주목하라! 한번 배우면 평생 써먹는 데이터 라벨링 고수입 노하우 대공개! 세상과 기술의 변화는 언제나 새로운 일자리를 만든다. 현재는 ChatGPT로 대변되는 인공지능(AI)의 시대다. 기업은 물론 국가가 나서 AI 산업 육성을 위한 적극적인 투자에 나서고 있다. AI 산업이 향후 국가의 미래 경쟁력을 결정하는 핵심이기 때문이다. AI 산업 발전을 위해 꼭 필요한 것이 바로 데이터 라벨링(Data Labeling)이다. AI가 학습할 데이터를 사람의 손으로 만드는 작업이 필요하다. 특정 데이터가 무엇인지 사람이 라벨을 붙여주면 AI가 비로소 학습을 할 수 있다. 성장하는 AI 산업의 데이터 수요을 충족하기 위해 데이터 라벨러(Date Labeller)가 반드시 필요하다. 시대 흐름상 데이터 라벨링은 더욱 주목받을 수밖에 없다. 데이터 라벨링이 부업·투잡을 찾는 사람들에게 특별한 이유는 무엇일까? 높은 접근성은 기본이다. 데이터 라벨링은 컴퓨터만 있으면, 컴퓨터를 잘 하지 못해도, 언제, 어디서나, 본인이 원하는 시간에 작업할 수 있다. 더 큰 장점은 자신이 한 만큼, 자신의 능력에 따라 더 많은 돈을 벌 수 있다는 것이다. 능력에 따라 월 천만 원 이상의 수입이 가능하다. 데이터 라벨링을 부업이 아닌 전업으로 하며 대기업 이상의 연봉을 얻는 사람도 많다. 실제 이 책에는 전업주부로 2022년 7,000만 원의 소득을 올린 현직 라벨러의 인터뷰를 담았다. 이렇게 본인 의지에 따라 고수입을 올릴 수 있다는 점에서 데이터 라벨링은 최고의 부업 아이템이다. 〈데이터 라벨링으로 돈 잘 버는 N잡러 되기〉는 데이터 라벨링을 전문적으로 다뤘다는 점에서 매우 특별하다. 더욱 주목할 점은 입문부터 고수입까지, 데이터 라벨러로 성공적으로 정착하고 많은 돈을 벌기 위한 고수들의 노하우를 체계적으로 담았다는 점이다. 데이터 라벨링 입문 초기 시행착오를 줄이고 빠르게 수입을 늘릴 수 있는 디테일한 노하우를 제시한다. ▲작업 효율을 높이기 위한 프로그램 사용과 기법별 실전 노하우 ▲돈 되는 프로젝트 선별을 위한 시급 계산법과 작업기록 노하우 ▲수입 높은 프로젝트를 선택하는 기준 잡기 ▲대표 데이터 라벨링 플랫폼별 저작도구 사용법 등 실제 작업에서 고수입을 올리기 위한 고수들의 노하우와 인사이트를 가감 없이 공개했다. 데이터 라벨링 수입과 관련한 정보를 얻기 힘든 상황에서 다른 어느 곳에서도 볼 수 없는 고급 실전 정보를 한 권에 모두 담았다. 무엇보다 전업과 부업으로 활동하고 있는 저자 2인을 비롯해 전업주부, 60대 은퇴자, 투잡하는 직장인 등 데이터 라벨링으로 높은 수입을 얻고 있는 현직 데이터 라벨러 4인의 노하우를 공개하는 인터뷰는 이 책의 백미다. 새로운 수입원을 찾는 사람, 데이터 라벨링에 관심은 있지만 아직 진입하지 못한 사람, 데이터 라벨러로 활동하고 있지만 의미 있는 수입을 얻지 못하고 있는 사람이라면 이 책이 새로운 길을 열어주는 최고의 선택이 될 것이다.

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작가의 말 - 성공하는 데이터 라벨러의 길을 열어드립니다 1장 데이터 라벨링 : 인공지능 시대, 누구나 쉽게 시작할 수 있는 N잡 1. 새로운 온라인 유망 일자리 ‘데이터 라벨링’ 1) 성장하는 인공지능 산업의 기초, 데이터 라벨링 2) 디지털 노매드가 되는 가장 빠른 지름길, 데이터 라벨러 2. 무한한 가능성을 보유한 데이터 라벨링 산업 3. 데이터 라벨러는 얼마를 벌까? 2장 시행착오 없이 데이터 라벨러 입문하기 1. 한눈에 보는 데이터 라벨링 필수 용어 2. 입문자가 알아야 할 데이터 라벨링 작업 방식 1) 인공지능에 눈을 부여하는 작업 : 컴퓨터 비전(Computer Vision) 2) 사람 목소리를 이해시키기 위한 작업 : 음성 분야 3) 글에 대한 독해력과 이해력을 불어넣는 작업 : 자연어 처리(NLP) 3. 데이터 라벨링 생태계 이해의 핵심, 정부와 민간사업 1) 대규모 예산이 투입되는 ‘기회의 땅’ 정부 사업 2) 꾸준한 작업 기회가 주어지는 민간사업 3장 데이터 라벨링 수입 활동을 위한 기초 쌓기 1. 데이터 라벨러로 수입 내기 워밍업 1) 데이터 라벨링의 시작점, 크라우드소싱 플랫폼 2) 더 많은 프로젝트를 찾기 위한 여정, 채용공고 검색 3) 정보의 메카, 데이터 라벨링 커뮤니티 탐색 4) 두려움은 돈 벌 기회만 날린다, 채용공고 지원하기 5) 레벨업을 위한 데이터 라벨링 전문 교육 학습 2. 데이터 라벨링을 위한 필수 작업 도구 세팅하기 1) 원활한 작업을 위한 최소한의 컴퓨터 세팅 2) 작업 효율 극대화하는 모니터 선택 3) 능력 있는 데이터 라벨러의 ‘유능한 손’ 마우스 3. 성공 정착을 위한 데이터 라벨러 마인드셋 1) 바람직한 데이터 라벨러의 기본 소양, 직업윤리 2) 올바른 생태계 조성을 위한 노력, 다른 데이터 라벨러 배려하기 3) 기업이 선호하는 라벨러 되기, 데이터 라벨링 기업과의 관계 구축법 4. 데이터 라벨링 주요 협업툴 이해하고 활용하기 1) 익숙하지만 헷갈리는 카카오톡 사용법 2) 데이터 라벨링 주요 협업툴 ‘슬랙’ 한 번에 이해하기 5. 데이터 라벨링 주요 플랫폼 따라잡기 1) 크라우드웍스 : 데이터 라벨러를 양성하는 국내 1위 데이터 플랫폼 2) 에이모 라벨러스 : 우수한 저작도구를 보유한 데이터 가공 플랫폼 3) 레이블러 : 원활한 소통으로 다양한 기회를 제공하는 플랫폼 4) 라벨온 : 많은 라벨러에게 작업 기회를 주는 플랫폼 5) 테스트웍스 : 사회적 가치를 실천하는 플랫폼(aiworks) 6) AI-Studio : 프로젝트별 트레이닝을 제공하는 플랫폼 4장 데이터 라벨링으로 고수입 창출하기 -이론 편- 1. 꾸준함이 최고, 고수입을 위한 마음 관리 1) 고수입 달성을 위해 필요한 마음가짐 2) 고수입을 만드는 지름길, 명확한 목표 세우는 방법 3) 높은 수입을 위한 최적의 작업 환경 만들기 2. 고수입 달성 핵심 포인트, 시급과 작업기록 1) 돈 되는 프로젝트 선별을 위해 반드시 알아야 할 시급 계산법’ 2) 체계적인 프로젝트 관리로 고수입 만드는 작업기록 노하우 3. 본격적인 고수입 만들기, 프로젝트 선택과 진입 1) 수입 높은 프로젝트를 선택하는 기준 잡기 2) 고수입 필수 조건! 여러 프로젝트에 동시 참여하는 법 4. 프로젝트에 완료 후 놓치지 말아야 할 노하우들 1) 시급 높이고 작업 속도 올려주는 가이드 분석법 2) 작업 효율을 극대화하는 전략적인 질문 방식 3) 고수입 가르는 결정적 디테일, 작업 효율 높이는 법 5장 데이터 라벨링으로 고수입 창출하기 -실전 편- 1. 고수입을 위해 꼭 써야 하는 필수 프로그램들 １) 작업 속도를 높이는 가장 손쉬운 방법, 한 손 키보드 ２) 폴리곤의 친구 Numpad 클릭 ３) 아는 만큼 작업 시야가 넓어지는 브라우저 확장 프로그램 ４) 바운딩 박스 정확도 높이는 십자선 프로그램 ５) 다양한 프로젝트에서 활용 가능한 효과 만점 확대 프로그램 2. 고수입 라벨러의 기법별 실전 노하우 １) 바운딩 박스(Bounding Box) 빠르게 작업하는 비결 ２) 폴리곤(Polygon)으로 탄탄하게 기초 다지기 ３) 세그멘테이션(Segmentation) 난이도를 낮추는 작업 순서 ４) 확장 프로그램으로 키포인트(Key Point) 작업 쉽게 하기 ５) 점군 데이터(Point Cloud) 작업을 위한 점군 눈에 익히기 3. 작업 시간 줄여주는 저작도구 사용법 1) 기본 기능에 충실한 크라우드웍스 저작도구 2) 작업 효율이 뛰어난 에이모 라벨러스 저작도구 3) 직관적 인터페이스를 가진 레이블러 저작도구 4) 초보자도 쉽게 사용 가능한 라벨온 저작도구 5) 다양한 기능으로 활용도 높은 테스트웍스 저작도구(blackolive) 6) 오토 세그멘테이션 기능을 지원하는 AI-STUDIO 저작도구 7) 간편한 라벨링 연습 OK! 접근성 높은 Labelme 저작도구 8) 다양한 기능 체험이 가능한 온라인 기반 CVAT 저작도구 6장 저자 노하우 대공개, 저자 2인의 데이터 라벨링 Talk 1. 데이터 라벨링 전업으로 대기업 연봉 받는 저자 심정우 2. 학업과 병행하며 시급 3만 원 부업 하는 저자 박민영 7장 각자의 방법으로 성공한 현직 데이터 라벨러 4인의 노하우 Talk 1. 데이터 라벨링으로 연 소득 7,000만 원, 절정 고수 주부 김안나 님 2. 아이 돌보며 데이터 라벨링 부업 하는 주부 정재윤 님 3. 은퇴 후 데이터 라벨러로 성공 정착한 60대 박수길 님 4. 데이터 라벨링으로 본업만큼 버는 회사원 김원제 님 8장 기업 관계자 Talk : 데이터 라벨링 산업 전망과 기업이 선호하는 데이터 라벨러 1. 크라우드웍스 TA/PI팀 김예원 님 2. 에이모 교육 매니저 정진수 님 3. 레이블러 HI팀 운영 매니저 일레븐 님 4. 라벨온 AI 플랫폼 사업부 카리나 님

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저자 소개 (2명)

저 : 심정우

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현재 4년 차 전업 데이터 라벨러로, 2020년 입문 이후 백만 건 이상의 데이터를 가공했다. 1400여 명 규모의 카카오톡 오픈채팅방 ‘라벨러 쉼터’ 운영자로, 여러 기업에서 데이터 가공 의뢰를 받으며 활발히 활동 중이다. 현재 4년 차 전업 데이터 라벨러로, 2020년 입문 이후 백만 건 이상의 데이터를 가공했다. 1400여 명 규모의 카카오톡 오픈채팅방 ‘라벨러 쉼터’ 운영자로, 여러 기업에서 데이터 가공 의뢰를 받으며 활발히 활동 중이다.

저 : 박민영

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인문대 박사과정 수료와 더불어 코로나19가 유행하면서 재택 일을 찾다 부업으로 데이터 라벨링을 시작했다. 현재 3년 차 데이터 라벨러로, 문과 전공을 살려서 텍스트 데이터 가공에 주력하고 있다. 카카오톡 오픈채팅방 ‘라벨러 쉼터’ 부운영자로도 활동하고 있다. 인문대 박사과정 수료와 더불어 코로나19가 유행하면서 재택 일을 찾다 부업으로 데이터 라벨링을 시작했다. 현재 3년 차 데이터 라벨러로, 문과 전공을 살려서 텍스트 데이터 가공에 주력하고 있다. 카카오톡 오픈채팅방 ‘라벨러 쉼터’ 부운영자로도 활동하고 있다.

출판사 리뷰

AI 시대, 스마트한 돈벌이 '데이터 라벨링' 나도 할 수 있을까? 어떻게 해야 시행착오 없이 시작하고 고수입을 얻을 수 있을까? 고민이 무엇이든 그 해답이 여기 있습니다 데이터 라벨링으로 꾸준히 의미 있는 수입을 올릴 수 있을까? 데이터 라벨링으로 전업도 가능할까? 부업을 한다면 어떻게 얼마나 할 수 있을까? 컴퓨터를 잘 몰라도 제대로 일을 할 수 있을까? 데이터 라벨링에 관심을 가진 사람이라면 가질 수 있는 질문이다. 당신의 질문이 무엇이든 데이터 라벨링에 대해 궁금한 것이 있다면 이 책을 펼쳐보자. 『데이터 라벨링으로 돈 잘 버는 N잡러 되기』의 저자 2인은 현직 데이터 라벨러로 국내 대표 데이터 라벨러 커뮤니티 '라벨러 쉼터'를 운영하고 있다. 우연한 계기에 데이터 라벨링 세계에 진입한 후 3년 이상 꾸준히 작업을 이어오고 있다. 심정우 저자는 전업 데이터 라벨러로 활동 중이다. 현재 데이터 라벨러 4년 차로 직장인 연봉 수준의 수입을 꾸준히 얻고 있다. 지난해 월 최고 수입은 900만 원으로 작업 효율을 높이는 자신만의 노하우 개발로 작업 시간 대비 수입을 극대화하고 있다. 심정우 저자의 모든 노하우, 특히 전업으로 데이터 라벨링 활동을 하기 위한 전략과 인사이트를 아낌없이 이 책에 담았다. 또 다른 저자인 박민영 저자는 대학원을 다니며 부업으로 데이터 라벨링을 하고 있다. 학업에 집중해야 할 때와 데이터 라벨링에 집중해야 할 때를 전략적으로 선택해 수입을 극대화하는 방식으로 일하고 있다. 지난해 12월 한 달에만 900만 원을 벌 정도로 단순한 부업 이상의 수입을 올리고 있다. 박민영 저자는 본업을 하면서 작업 시간을 확보하며 자신이 좋아하는 작업을 중심으로 수입을 높이는 전략을 제시한다. 부업이라도 처한 상황에 따라 여건이 다르다. 다양한 상황에서 자신만의 방법으로 실제 고수입을 올리고 있는 현직 데이터 라벨러들의 노하우도 제시한다. 집안일을 병행하며 한 해 7,000만 원을 번 절정 고수 전업주부, 은퇴 후 데이터 라벨러 새로운 삶에 안착한 60대 은퇴자, 직장을 다니며 가용 시간에 작업하는 직장인 라벨러의 인사이트와 조언은 당신이 어떤 상황이든, 당신에게 필요한 정보와 용기를 줄 것이다. 성장하는 산업에서 개인 능력에 따라 높은 소득을 올리고 싶은 사람이라면 데이터 라벨링이 희망이자 그 방법이 될 수 있다. 그 시작과 성장을 데이터 라벨러 고수들의 작업 실행법과 노하우를 담은 이 책과 함께 한다면 곧 성공한 데이터 라벨러로 발돋움한 당신을 만나게 될 것이다.

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