AI 도메인에 들어가면 '합성 데이터'라는 용어를 자주 접하게 됩니다. 간단히 말해서, 합성 데이터는 실제 세계 데이터를 복제하도록 설계된 인공적으로 생성된 데이터입니다.
반면, 인간이 생성한 데이터는 인간에 의해 수집된 전통적인 데이터로, 소셜 미디어 상호작용, 자금 거래, 특정 소프트웨어와의 상호작용, 두 사람 대화, 송장 데이터 세트, 이미지 수집 등 다양할 수 있습니다.
고품질 데이터에 대한 수요가 증가함에 따라 우리는 두 가지 추세를 목격하고 있습니다. 사람들은 AI 기계가 인간이 생성한 데이터에 최대한 가까운 합성 데이터를 생성하도록 요구하고 있으며, 어떤 사람들은 인간이 생성한 데이터가 표현력과 현실성이 있다고 믿기 때문에 인간이 생성한 데이터를 고집하고 있습니다.
따라서 이 글에서는 인간이 생성한 데이터와 합성 데이터에 대해 알아야 할 모든 것을 살펴보겠습니다.
인간이 생성한 데이터 또는 실제 데이터란 무엇인가?
우선, 이 기사를 읽고 있는 당신은 이 웹사이트에서 얼마나 많은 시간을 보내는지 Google에서 학습하고 있으며, 이는 SEO와 전반적인 사용자 경험을 개선하는 데 사용될 것입니다. 다시 말해, 인간이 생성한 데이터는 소셜 미디어 상호작용, 전자 상거래 거래, 설문 조사, 센서 입력 등 다양한 활동을 통해 사람들로부터 수집된 데이터에 불과합니다.
인간이 생성한 데이터의 가장 중요한 부분은 실제 세계의 행동, 의견, 패턴을 나타내며, 이는 종종 자연환경에서 포착된다는 것입니다.
인간이 생성한 데이터의 출처는 다음과 같습니다.
- 인터넷 활동: 사람들이 소셜 미디어 게시물, 클릭, 검색, 리뷰에 어떻게 반응하는지.
- 구매 내역: 온라인 쇼핑 기록, 지출 패턴 등
- 센서 데이터: 스마트 기기, IoT 시스템, 웨어러블 기기.
- 의견 : 설문조사, 제품 리뷰, 인터뷰, 콜센터 대화, 여론조사.
인간이 생성한 것의 장단점
장점 :
- 실제 데이터: 인간이 생성한 데이터는 개인이 실제 상황에서 어떻게 생각하고, 행동하고, 결정을 내리는지에 대한 진정한 표현을 제공합니다. 이러한 진정성은 매우 귀중하며, 자연스러운 사용자 상호작용과 선호도를 이해하는 것이 의미 있고 매력적인 경험을 만드는 데 필수적입니다.
- 컨텍스트: 인간이 생성한 데이터의 장점은 문화적, 시간적, 상황적 뉘앙스를 포함한 맥락을 제공한다는 것입니다.
- 확인: 데이터는 실제 데이터이므로 정확성을 위해 다른 데이터와 쉽게 교차 확인할 수 있습니다(합성 데이터에서는 불가능합니다).
단점 :
- 비용 및 확장성: 이것이 인간이 생성한 데이터의 가장 큰 단점입니다. 신뢰할 수 있는 소스에서 데이터를 수집하는 데는 비용이 많이 들고, 머신 러닝과 같은 데이터 중심 작업에 맞게 확장할 수 없습니다.
- 개인 정보 : 인간이 생성한 데이터는 민감하고 개인적일 수 있습니다. 제대로 처리하지 않으면 수백 명의 사람들의 개인 생활에 영향을 미칠 수 있습니다.
- 편견: 인간은 편향되어 있고, 그들이 생성한 데이터도 마찬가지입니다. 인간이 생성한 데이터는 사회적 편향을 반영할 수 있으며 다양성이 부족할 수 있습니다.
실제 세계 데이터의 응용 프로그램
의료
환자 치료 과정, 치료 준수 및 건강 결과에 대한 통찰력을 제공합니다.
금융 서비스
실제 고객 거래 데이터를 활용해 위험 평가, 신용 평가, 사기 감지를 추진합니다.
자율 시스템
실제 시나리오, 도로 상황, 교통 패턴을 처리하기 위해 자율주행 차량을 훈련하는 데 사용됩니다.
소매 및 소비자 행동
개인화된 마케팅을 위해 실제 고객 상호작용, 구매 추세, 선호도를 추적합니다.
합성 데이터란 무엇입니까?
이름에서 알 수 있듯이 합성 데이터는 특정 시나리오에 따라 인위적으로 생성됩니다. 예를 들어, 다음과 같은 폼 애플리케이션을 테스트하기 위해 무작위 이름 목록에 대한 합성 데이터를 만들 수 있습니다.
| 성함 | 연령 |
| 앨리스 | 25 |
| 단발 | 30 |
| 백인 | 22 |
| 다이아나 | 28 |
| 에단 | 35 |
합성 데이터를 생성하는 방법은 다음과 같습니다.
- 규칙 기반 생성: 미리 정의된 규칙과 매개변수를 제공하여 합성 데이터를 생성합니다.
- 통계 모델: 여기에서는 실제 데이터의 통계적 특성을 복제하여 합성 데이터 세트를 만듭니다.
- AI 기반 기술: 이 접근 방식에서는 GAN이나 변이 자동 인코더와 같은 최신 AI 기술을 사용하여 복잡한 합성 데이터를 생성합니다.
합성 데이터의 응용
AI 모델 훈련
지금까지 이것이 합성 데이터의 가장 중요한 사용 사례입니다. AI 모델을 훈련시키기 위해 확장 가능한 대량의 데이터가 필요하기 때문입니다.
자치 차량
합성 데이터를 사용하면 다양한 시나리오에 맞춰 자율주행차를 훈련할 수 있는 시뮬레이션 환경을 만들 수 있습니다.
데이터 보강
합성 데이터는 더 나은 머신 러닝 결과를 위해 기존 데이터 세트를 향상시키는 데에도 사용됩니다.
합성 데이터의 장단점
장점 :
- 개인 정보 보호 : 합성 데이터는 인간에 대한 실제 정보 없이 생성되며 실제 식별자를 포함하지 않기 때문에 개인 정보 보호에 친화적입니다.
- 사용자 지정 : 합성 데이터는 특정한 매개변수와 규칙에 따라 생성될 수 있으므로, 특정 요구 사항에 맞춰 사용자 정의가 매우 쉽습니다.
- 확장성: 이는 인간이 생성한 데이터에 비해 합성 데이터의 또 다른 큰 장점으로, 필요에 따라 합성 데이터의 크기를 조정할 수 있습니다.
- 비용 효율성 : 컴퓨터를 통해 생성이 가능하며 대량의 데이터를 생성할 수 있으므로 인간이 생성한 데이터에 비해 비용 효율성이 매우 높은 것으로 간주됩니다.
단점 :
- 현실 세계의 관점 부족: 합성 데이터를 사용하는 데 있어 가장 큰 단점은 설계가 부족한 데이터는 실제 세계를 잘 표현하지 못한다는 것입니다.
- 엄격한 테스트: 정확한 합성 데이터를 생성하려면 엄격한 테스트를 수행하여 생성된 데이터를 실제 데이터 패턴과 일치시켜야 합니다.
- 기술 전문성 : 인간이 생성한 데이터와 달리, 정확한 합성 데이터를 생성하려면 고급 기술과 도구가 필요합니다.
인간이 생성한 데이터와 합성 데이터의 주요 차이점
인간이 생성한 데이터와 합성 데이터의 주요 차이점은 다음과 같습니다.
| 아래 | 인간이 생성한 데이터 | 합성 데이터 |
| 출처 | 인간의 활동과 상호작용 | 알고리즘 및 AI 기반 모델 |
| 비용 | 수집 및 라벨링 비용이 많이 듭니다. | 규모에 따른 비용 효율성 |
| 편견 | 현실 세계의 편견을 반영합니다 | 생성 중 제어됨 |
| 개인정보보호 | 데이터 침해 위험 | 본질적으로 익명 |
| 확장성 | 인간 활동에 의해 제한됨 | 쉽게 확장 가능 |
| 사용 사례 다양성 | 가용성에 따라 제한됨 | 틈새 시장의 요구에 맞게 사용자 정의 가능 |
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