집에서 시작하는 데이터 라벨링 부업: 입문자를 위한 가이드와 장단점 까지
시작하는 법 기초 지식 습득: 먼저, AI와 머신러닝, 데이터 라벨링에 대한 기본적인 이해가 필요합니다. AI는 인간의 지능을 모방하는 기계나 소프트웨어를 의미하며, 머신러닝은 그런 AI의 한 분야로, 기계가 데이터를 통해 학습하고 예측하는 알고리즘을 개발하는 분야입니다. 데이터 라벨링은 AI 모델을 학습시키기 위해 필요한 데이터에 대해 라벨(즉, 의미있는 태그나 정보)을 붙이는 과정입니다. 이는 모델이 예측, 분류, 인식 등의 작업을 수행하는 데 필요한 패턴을 학습하는 데 도움을 줍니다. 필요한 스킬 향상: 데이터 라벨링은 주로 이미지, 텍스트, 오디오 등의 데이터에 라벨을 붙이는 작업이므로, 해당 데이터를 정확하게 해석하고 분류할 수 있는 능력이 중요합니다. 이를 위해서는 관련된 도메인 지식이 필요할..
2023. 5. 11.
온라인 클래스 부업의 시작: 기회와 도전이 공존하는 세상, 시작하는 법과 장단점 비교
시작하는 법 주제선정: 어느 부문이든 상관없이 가지고있는 나만의 전문지식을 바탕으로 주제를 선정합니다. 물론 시장에서 수요가 있으며, 경쟁자들과 차별화되는 것이어야 합니다. 목표설정: 클래스를 통해 어떤 학습 목표를 제공할지를 결정합니다. 학습목표는 기간에 따라 구체적이고 달성 가능한 수준으로 설정해야 합니다. 콘텐츠 개발: 강의 계획서를 작성하고, 강의 자료를 준비합니다. 온라인 플랫폼 선택: 온라인 클래스를 제공할 플랫폼을 선택합니다. 크몽, 클래스 101, 탈잉, 인프런, 패스트 캠퍼스 등 다양한 플랫폼이 있습니다. 플랫폼의 수수료, 지원 서비스, 마케팅 기회 등을 고려하여 선택해야 합니다. 콘텐츠 업로드 및 설정: 선택한 플랫폼에 콘텐츠를 업로드하고, 클래스 설명, 가격, 수강 기간 등을 설정합니..
2023. 5. 10.