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공부 및 교육/IT용어& 활동

크라우드 웍스 데이터 라벨링 본격적으로 실습 프로젝트 진행하기

by whooops 2022. 8. 8.
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크라우드 웍스 데이터 라벨링 입문 과정

크라우드 웍스 데이터 라벨링 입문 강의를 지난 시간부터 계속 듣고 있습니다.

 

 

 

 


크라우드 웍스 데이터 라벨링 입문 강의 신청과 내일 배움 카드 신청이 궁금하시다면 아래 글을 참고하시길 바랍니다.

 

 

크라우드 웍스 데이터 라벨링 교육신청하기

- 크라우드 웍스 크라우드 웍스는 데이터베이스 및 온라인 정보 제공업으로 등록되어 있는 중소기업으로 데이터베이스와 온라인 정보 제공 등 데이터베이스 및 온라인 정보 제공을 하는 업체입

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크라우드웍스 데이터라벨링 입문 과정 수강 시작

크라우드 웍스 데이터 라벨링 수강 시작 회원가입을 다 끝마치고 난 뒤 8월 5일 드디어 수강을 할 수 있는 시간이 다가왔습니다. 크라우드 웍스 데이터 라벨링 입문 교육을 8월 5일부터 8월 18일까

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본격적으로 데이터라벨링이 무엇인지, 어떻게 하는지 배워보는 강의를 들어보도록 하겠습니다.

이미지 데이터 라벨링
이미지 데이터 라벨링

 

 

[ 2. 데이터라벨링 기초 이론 ]

본격적으로 데이터 라벨링을 하기 위한 수업입니다.

- 데이터 라벨링의 이해

10분 내외의 강의로 본격적으로 데이터 라벨링이 필요한 이유, 프로젝트 유형, 프로젝트 운영절차, 워크스페이스 사용방법에 대한 내용입니다.
프로젝트 유형(이미지, 영상, 텍스트, 음성)/ 작업유형 : 태깅, 키포인트 추출, OCR, 얼굴 랜드마크 등

 

 

 

 

 

- 데이터 라벨링 플랫폼 이용법

15분 내외의 강의로 크라우드 웍스 워크스페이스 사용법 및 메뉴 설명, 수익금 지급 절차(5,000 포인트 이상부터 1,000원 단위로 신청 가능, 1주일에 1회 신청 가능), 프로젝트 참여과정에 대한 내용을 알 수 있습니다.

 

- 데이터 라벨링 플랫폼 이용법 자기 학습

크라우드 웍스 작업자용 워크스페이스 매뉴얼 PDF 자료를 보실 수 있습니다.
위와 같은 내용을 알 수 있으며, 3강으로 구성되어 있습니다.

 

 

[ 3. 이미지 분류/ 판별 입문 ]

실제로 데이터 라벨링 작업 실습을 해볼 수 있는 강의입니다. 데이터 라벨링의 여러 가지 유형 중 이미지 데이터 라벨링을 어떻게 하는지 보고 직접 작업해보는 강의입니다.

 

 

 


 

- 세상의 길을 안내하는 AI

다비오의 어스 아이가 무엇인지, 어스 아이의 활용, 어스 아이의 주요 기능을 알 수 있으며, 7분 이내의 강의입니다.

- 실습 프로젝트 가이드
- 실습 프로젝트 가이드 자기 학습
- 실습 프로젝트

실제 크라우드 웍스 홈페이지로 들어가서 35개의 작업을 진행합니다.

 

 

[ 4. 텍스트 수집 ]

텍스트를 데이터 라벨링 하는 작업 실습을 해볼 수 있는 강의입니다. 데이터 라벨링의 여러 유형 중 텍스트 데이터의 데이터 라벨링을 어떻게 하는지 가이드를 보고 직접 작업해보는 강의 내용입니다.

 

 

 

 

- 글로 쓰는 나만의 웹툰

8분 이내의 강의로 툰 스퀘어의 튜닝이 무엇인지, 어떻게 활용되는지, 데이터 라벨링을 어떤 식으로 해야 되는지에 대한 내용을 담고 있습니다.

- 실습 프로젝트 가이드

텍스트 수집에 대한 실습 프로젝트를 어떻게 하는지 가이드를 제시해 줍니다.


- 실습 프로젝트 가이드 자기 학습
- 실습 프로젝트

실제 크라우드 웍스 홈페이지에서 15개의 작업을 진행합니다.

 

[ 5. 음성 분류/판별 ]

음성 데이터를 이용해 데이터 라벨링 하는 방법직접 실습을 해볼 수 있는 강의입니다.

 

- 인공지능을 넘어 감정지능으로

휴멜로의 TTS가 무엇인지, 프로 소디가 무엇인지, 휴멜로의 TTS 기술 소개, 기존의 TTS 기술을 보완한 점에 대한 내용을 15분 내외의 강의로 들을 수 있습니다.

- 실습 프로젝트 가이드

음성 데이터 라벨링 실습 프로젝트를 어떻게 하는지 예시와 가이드 제시합니다.

 

- 실습 프로젝트 가이드 자기 학습

- 실습 프로젝트

음성 데이터 라벨링 실습 프로젝트 40개를 수행합니다.

 

 

 

2022년 8월 5일부터 수강하여 총 5개의 강의를 들었습니다. 짧게 강의가 구성되어 있어 틈틈이 듣고 실습 작업도 그렇게 길지 않아서 시간이 많이 걸리지는 않습니다.

이미지, 텍스트, 음성을 어떻게 데이터 라벨링 하는지, 그리고 데이터 라벨링을 왜 하는지, 그 후에 어떻게 활용되는지도 이해할 수 있었습니다.

 

다음 남은 강의로는 영상 분류/ 판별, 바운딩, 텍스트 분류/ 판별에 대한 강의가 있습니다. 

다음 시간에는 나머지 강의를 다 듣게 되면 포스팅하겠습니다.

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