AI, 빅 데이터 및 기계 학습은 전 세계의 정책 입안자, 기업, 과학, 미디어 하우스 및 다양한 산업에 지속적으로 영향을 미치고 있습니다. 보고서에 따르면 AI의 전 세계 채택률은 현재 35에서 2022의 % – 4년 대비 무려 2021% 증가. 추가로 42%의 기업이 비즈니스를 위한 AI의 많은 이점을 모색하고 있는 것으로 알려졌습니다.
많은 AI 이니셔티브를 지원하고 기계 학습 솔루션은 데이터입니다. AI는 알고리즘에 데이터를 공급하는 만큼만 우수할 수 있습니다. 낮은 품질의 데이터는 낮은 품질의 결과와 부정확한 예측을 초래할 수 있습니다.
ML 및 AI 솔루션 개발에 많은 관심이 있었지만 품질 데이터 세트의 자격이 무엇인지에 대한 인식이 누락되었습니다. 이 기사에서는 타임라인을 탐색합니다. 양질의 AI 훈련 데이터 데이터 수집 및 교육에 대한 이해를 통해 AI의 미래를 파악합니다.
AI 훈련 데이터의 정의
ML 솔루션을 구축할 때 교육 데이터 세트의 양과 품질이 중요합니다. ML 시스템에는 많은 양의 동적이고 편향되지 않은 귀중한 교육 데이터가 필요할 뿐만 아니라 많은 양이 필요합니다.
그러나 AI 교육 데이터는 무엇입니까?
AI 교육 데이터는 정확한 예측을 위해 ML 알고리즘을 교육하는 데 사용되는 레이블이 지정된 데이터 모음입니다. ML 시스템은 패턴을 인식 및 식별하고, 매개변수 간의 관계를 이해하고, 필요한 결정을 내리고, 학습 데이터를 기반으로 평가합니다.
예를 들어 자율주행차를 예로 들어보자. 자율 주행 ML 모델의 교육 데이터 세트에는 자동차, 보행자, 도로 표지판 및 기타 차량의 레이블이 지정된 이미지와 비디오가 포함되어야 합니다.
즉, ML 알고리즘의 품질을 향상시키려면 잘 구조화되고 주석이 추가되고 레이블이 지정된 교육 데이터가 대량으로 필요합니다.
양질의 훈련 데이터의 중요성과 진화
고품질 교육 데이터는 AI 및 ML 앱 개발의 핵심 입력입니다. 데이터는 다양한 출처에서 수집되어 기계 학습 목적에 부적합한 비정형 형태로 제시됩니다. 레이블이 지정되고 주석이 지정되고 태그가 지정된 품질 교육 데이터는 항상 체계적인 형식으로 되어 있어 ML 교육에 이상적입니다.
품질 교육 데이터를 사용하면 ML 시스템이 개체를 인식하고 미리 결정된 기능에 따라 분류하기가 더 쉬워집니다. 분류가 정확하지 않으면 데이터 세트에서 잘못된 모델 결과가 나올 수 있습니다.
AI 교육 데이터의 초기 시대
AI가 현재 비즈니스 및 연구 세계를 지배하고 있음에도 불구하고 ML이 지배하기 전 초기 인공 지능 사뭇 달랐다.
AI 교육 데이터의 초기 단계는 모델을 보다 효율적으로 만드는 새로운 규칙을 지속적으로 고안하여 모델 출력을 평가하는 인간 프로그래머에 의해 구동되었습니다. 2000~2005년 기간에 첫 번째 주요 데이터 세트가 생성되었으며 매우 느리고 리소스 의존적이며 비용이 많이 드는 프로세스였습니다. 이로 인해 교육 데이터 세트가 대규모로 개발되었으며 Amazon의 MTurk는 데이터 수집에 대한 사람들의 인식을 바꾸는 데 중요한 역할을 했습니다. 동시에 인간의 레이블 지정 및 주석도 시작되었습니다.
다음 몇 년은 프로그래머가 아닌 사람들이 데이터 모델을 만들고 평가하는 데 집중했습니다. 현재 고급 훈련 데이터 수집 방법을 사용하여 개발된 사전 훈련된 모델에 중점을 두고 있습니다.
품질보다 수량
예전에 AI 교육 데이터 세트의 무결성을 평가할 때 데이터 과학자들은 다음 사항에 중점을 두었습니다. AI 교육 데이터 수량 품질 이상.
예를 들어 대규모 데이터베이스가 정확한 결과를 제공한다는 일반적인 오해가 있었습니다. 데이터의 양은 데이터의 가치를 나타내는 좋은 지표로 여겨졌습니다. 수량은 데이터 세트의 가치를 결정하는 주요 요인 중 하나일 뿐이며 데이터 품질의 역할이 인식되었습니다.
인식 데이터 품질 데이터 완전성, 신뢰성, 타당성, 가용성 및 적시성에 의존합니다. 가장 중요한 것은 프로젝트에 대한 데이터 적합성이 수집된 데이터의 품질을 결정했다는 것입니다.
훈련 데이터 부족으로 인한 초기 AI 시스템의 한계
고급 컴퓨팅 시스템의 부족과 결합된 열악한 교육 데이터는 초기 AI 시스템의 여러 약속이 이행되지 않은 이유 중 하나였습니다.
품질 교육 데이터의 부족으로 인해 ML 솔루션은 신경 연구 개발을 지연시키는 시각적 패턴을 정확하게 식별할 수 없었습니다. 많은 연구자들이 음성 언어 인식의 가능성을 확인했지만 음성 인식 도구의 연구 또는 개발은 음성 데이터 세트의 부족으로 인해 결실을 맺지 못했습니다. 고급 AI 도구 개발의 또 다른 주요 장애물은 컴퓨터의 계산 및 저장 기능 부족이었습니다.
품질 훈련 데이터로의 전환
데이터 세트의 품질이 중요하다는 인식에 현저한 변화가 있었습니다. ML 시스템이 인간의 지능과 의사 결정 기능을 정확하게 모방하려면 대량의 고품질 교육 데이터에서 번성해야 합니다.
ML 데이터를 설문조사로 생각하세요. 데이터 샘플 크기, 더 나은 예측. 샘플 데이터에 모든 변수가 포함되어 있지 않으면 패턴을 인식하지 못하거나 부정확한 결론을 내릴 수 있습니다.
AI 기술의 발전과 더 나은 훈련 데이터의 필요성
AI 기술의 발전으로 양질의 교육 데이터에 대한 필요성이 높아지고 있습니다.더 나은 교육 데이터가 신뢰할 수 있는 ML 모델의 가능성을 높인다는 이해는 더 나은 데이터 수집, 주석 및 레이블 지정 방법론을 낳았습니다. 데이터의 품질과 관련성은 AI 모델의 품질에 직접적인 영향을 미쳤습니다.
AI 기술의 발전으로 양질의 교육 데이터에 대한 필요성이 높아지고 있습니다.데이터 품질 및 정확성에 대한 관심 증가
ML 모델이 정확한 결과를 제공하기 시작하려면 반복적인 데이터 정제 단계를 거치는 고품질 데이터 세트에 공급됩니다.
예를 들어, 인간은 품종에 소개된 후 며칠 내에 사진, 비디오 또는 직접 만나서 특정 품종의 개를 인식할 수 있습니다. 인간은 자신의 경험과 관련 정보를 활용하여 이 지식을 기억하고 필요할 때 끌어옵니다. 그러나 기계에서는 쉽게 작동하지 않습니다. 기계는 연결을 만들기 위해 특정 품종과 다른 품종의 수백 또는 수천 개의 명확한 주석과 레이블이 지정된 이미지를 입력해야 합니다.
AI 모델은 훈련된 정보와 현실 세계. 학습 데이터에 관련 정보가 포함되어 있지 않으면 알고리즘이 쓸모 없게 됩니다.
다양하고 대표적인 훈련 데이터의 중요성
데이터 다양성이 증가하면 역량이 향상되고 편견이 줄어들며 모든 시나리오의 공평한 표현이 향상됩니다. AI 모델이 동종 데이터 세트를 사용하여 훈련된 경우 새 애플리케이션이 특정 목적을 위해서만 작동하고 특정 모집단에 서비스를 제공할 것임을 확신할 수 있습니다.데이터 세트는 특정 인구, 인종, 성별, 선택 및 지적 의견에 편향되어 부정확한 모델로 이어질 수 있습니다.
주제 풀 선택, 큐레이션, 주석 및 레이블 지정을 포함한 전체 데이터 수집 프로세스 흐름이 적절하게 다양하고 균형을 이루며 모집단을 대표하는지 확인하는 것이 중요합니다.
데이터 다양성이 증가하면 역량이 향상되고 편견이 줄어들며 모든 시나리오의 공평한 표현이 향상됩니다. AI 모델이 동종 데이터 세트를 사용하여 훈련된 경우 새 애플리케이션이 특정 목적을 위해서만 작동하고 특정 모집단에 서비스를 제공할 것임을 확신할 수 있습니다.AI 교육 데이터의 미래
AI 모델의 미래 성공은 ML 알고리즘을 교육하는 데 사용되는 교육 데이터의 품질과 양에 달려 있습니다. 데이터 품질과 양 사이의 이러한 관계는 작업에 따라 다르며 명확한 답이 없다는 점을 인식하는 것이 중요합니다.
궁극적으로 교육 데이터 세트의 적합성은 구축된 목적에 대해 안정적으로 잘 수행할 수 있는 능력으로 정의됩니다.
데이터 수집 및 주석 기술의 발전
ML은 공급된 데이터에 민감하기 때문에 데이터 수집 및 주석 정책을 간소화하는 것이 중요합니다. 데이터 수집 오류, 큐레이션, 허위 진술, 불완전한 측정, 부정확한 콘텐츠, 데이터 중복 및 잘못된 측정은 데이터 품질 부족에 기여합니다.
데이터 마이닝, 웹 스크래핑, 데이터 추출을 통한 자동화된 데이터 수집은 더 빠른 데이터 생성을 위한 길을 열어주고 있습니다. 또한 사전 패키징된 데이터 세트는 빠른 수정 데이터 수집 기술로 사용됩니다.
Crowdsourcing은 데이터 수집의 또 다른 획기적인 방법입니다. 데이터의 진실성을 보증할 수는 없지만 공공 이미지를 수집하는 데는 훌륭한 도구입니다. 마지막으로 전문 데이터 수집 전문가는 또한 특정 목적을 위해 데이터 소스를 제공합니다.
교육 데이터에서 윤리적 고려 사항에 대한 강조 증가
AI의 급속한 발전으로 인해 특히 훈련 데이터 수집에서 몇 가지 윤리적 문제가 발생했습니다. 교육 데이터 수집에서 일부 윤리적 고려 사항에는 정보에 입각한 동의, 투명성, 편향 및 데이터 프라이버시가 포함됩니다.이제 데이터에는 얼굴 이미지, 지문, 음성 녹음 및 기타 중요한 생체 인식 데이터의 모든 것이 포함되므로 비용이 많이 드는 소송과 평판 손상을 방지하기 위해 법적 및 윤리적 관행을 준수하는 것이 매우 중요해지고 있습니다.
향후 더 나은 품질과 다양한 훈련 데이터의 잠재력
에 대한 엄청난 잠재력이 있습니다 고품질의 다양한 훈련 데이터 미래에. 데이터 품질에 대한 인식과 AI 솔루션의 품질 요구 사항을 충족하는 데이터 공급자의 가용성 덕분입니다.
현재 데이터 제공업체는 획기적인 기술을 사용하여 방대한 양의 다양한 데이터 세트를 윤리적이고 합법적으로 소싱하는 데 능숙합니다. 또한 다양한 ML 프로젝트에 대해 사용자 정의된 데이터에 레이블을 지정하고 주석을 달고 표시하는 사내 팀이 있습니다.
AI의 급속한 발전으로 인해 특히 훈련 데이터 수집에서 몇 가지 윤리적 문제가 발생했습니다. 교육 데이터 수집에서 일부 윤리적 고려 사항에는 정보에 입각한 동의, 투명성, 편향 및 데이터 프라이버시가 포함됩니다.결론
데이터 및 품질에 대한 정확한 이해를 바탕으로 신뢰할 수 있는 공급업체와 파트너 관계를 맺는 것이 중요합니다. 고급 AI 모델 개발. Shaip은 AI 프로젝트 요구 사항과 목표를 충족하는 맞춤형 데이터 솔루션을 제공하는 데 능숙한 최고의 주석 회사입니다. 우리와 협력하고 우리가 테이블에 제공하는 역량, 약속 및 협업을 탐색하십시오.
