[2019.12.19] 꼬리표 - 라벨링

jack8831(72)
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연어입니다.


프로 스포츠는 이제 데이터의 보고(寶庫)입니다. 한 경기가 끝날 때마다 선수, 구단, 시즌, 그리고 종목 전체의 기록이 공식 저장되지요.

후스코어드닷컴(WhoScored.com)](https://www.whoscored.com/) 같은 축구 통계 사이트에는 경기 선수들의 스탯과 평점이 매 기록되고 있습니다. 바야흐로 손흥민 같은 선수의 평점에 온 국민이 관심을 갖는 시대가 열렸죠.


세상이 온통 데이터로 축적되고 있습니다. 데이터는 기록이기에 잘 저장해야 하고, 자료이기에 잘 분류해야 합니다.

이렇게 자료를 분류하는 방법 중에 데이터 라벨링(data labeling)이 있답니다. 고양이인지 강아지인지 대상을 구별하고 꼬리표를 붙여두는 식이죠. 굳이 이런 작업을 왜 하나 싶은데 빅데이터를 활용하는 AI산업에 요긴하게 쓰이기 때문이랍니다. 음. 그렇군요.

앞으론 어찌될지 모르지만 아직 데이터 라벨링에는 많은 작업이 사람의 손을 거쳐야 하나 봅니다. 이건 또 크라우드 소싱(crowd sourcing)이라고 하는군요. 워낙 방대한 작업이라 인력도 많이 필요하니 값싼 노동력이 필요한가 봅니다. 관련 기사가 떴네요.

아직은 사람이 선생님인 셈이군요. 그러나 데이터 라벨링마저 인공지능이 스스로 할 수 있는 시대가 오면 이런 직종마저도 사라지지 않을까하는 생각이 들었습니다. 어느 지점이 되면 더 이상 사람의 구별이 필요하지 않을만큼 인공지능의 인지력이 발전해 있을테니 말입니다.

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