모든 사람은 진화하는 AI 시장의 엄청난 범위를 알고 이해합니다. 그렇기 때문에 오늘날 기업은 AI로 앱을 개발하고 그 혜택을 누리고자 합니다. 그러나 대부분의 사람들은 AI 모델의 기술을 이해하지 못합니다. 성공적인 AI 앱을 구축하려면 수천 개의 훈련된 데이터 세트를 사용하는 복잡한 알고리즘을 생성해야 합니다.
AI 앱을 구축하기 위해 올바른 AI 훈련 데이터를 사용해야 할 필요성은 여전히 과소 평가되고 있습니다. 비즈니스 소유자는 종종 AI 교육 데이터 개발을 쉬운 작업으로 간주합니다. 불행히도 모든 AI 모델에 대한 관련 AI 교육 데이터를 찾는 것은 어렵고 시간이 필요합니다. 일반적으로 올바른 AI 교육 데이터를 획득하고 평가하는 프로세스에는 4단계가 포함됩니다.
데이터 정의
일반적으로 AI 애플리케이션 또는 모델에 입력하려는 데이터 유형을 정의합니다.
데이터 정리
불필요한 데이터를 제거하고 더 많은 데이터가 필요한지 결론을 내리는 과정입니까?
데이터 축적
이것은 AI 애플리케이션을 위해 수동으로 또는 프로그래밍 방식으로 수집하는 실제 데이터입니다.
데이터에 레이블 지정
마지막으로 수집된 데이터는 교육 단계에서 AI 모델에 정확하게 제공되도록 레이블링됩니다.
AI 교육 데이터는 정확하고 성공적인 AI 애플리케이션을 만드는 데 중요합니다. 올바른 품질의 교육 데이터가 없으면 개발된 AI 프로그램은 거짓되고 부정확한 결과로 이어져 결국 모델의 실패로 이어집니다. 따라서 프로그램에 나쁜 품질의 데이터를 사용하는 것을 피하는 것이 필요합니다.
- 더 높은 유지보수 필요성과 비용.
- 훈련된 AI 모델의 부정확하거나 느리거나 관련 없는 결과.
- 귀하의 제품에 대한 신뢰도가 낮습니다.
- 재정 자원의 더 높은 낭비.
교육 데이터를 평가할 때 고려해야 할 요소
나쁜 데이터로 AI 모델을 훈련시키는 것은 확실히 나쁜 생각입니다. 그러나 문제는 잘못된 AI 교육 데이터와 올바른 AI 교육 데이터를 평가하는 방법입니다. 다양한 요소가 AI 애플리케이션에 대한 옳고 그른 데이터를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다음은 이러한 요인 중 일부입니다.
데이터 품질 및 정확성
무엇보다도 모델 교육에 사용할 데이터의 품질이 가장 중요합니다. 잘못된 데이터를 사용하여 알고리즘을 훈련하면 데이터 캐스케이드(개발 파이프라인의 표준 이하 효과) 및 결과의 부정확성이 발생합니다. 따라서 항상 다음과 같이 식별할 수 있는 고품질 데이터를 사용하십시오.- 데이터를 수집, 저장 및 책임감 있게 사용합니다.
- 정확한 결과를 생성하는 데이터.
- 유사한 응용 프로그램에 재사용 가능한 데이터.
- 경험적이고 자명한 데이터.
데이터 대표
데이터 세트가 절대적일 수 없다는 것은 알려진 사실입니다. 그러나 우리는 쉽게 예측하고 정확한 결과를 제공할 수 있는 다양한 AI 데이터 개발을 목표로 해야 합니다. 예를 들어, 사람의 얼굴을 식별하기 위해 AI 모델을 만들었다면 정확한 결과를 제공할 수 있는 상당한 양의 다양한 데이터가 입력되어야 합니다. 데이터는 사용자가 제공한 모든 분류를 나타내야 합니다.
데이터의 다양성과 균형
데이터 세트는 공급된 데이터의 양에서 적절한 균형을 유지해야 합니다. 프로그램에 제공되는 데이터는 다양해야 하며 서로 다른 언어와 방언을 사용하는 남성과 여성, 서로 다른 커뮤니티, 소득 수준 등 다양한 지역에서 수집해야 합니다. 다양한 데이터를 추가하지 않으면 일반적으로 훈련 세트에 과적합 또는 과소적합이 발생합니다. .이는 AI 모델이 너무 구체적이 되거나 새 데이터가 제공될 때 제대로 수행할 수 없음을 의미합니다. 따라서 필요한 결과를 얻기 위해 팀과 함께 프로그램에 대한 예제와 함께 개념적 토론을 항상 해야 합니다.
현재 작업과의 관련성
마지막으로 좋은 교육 데이터를 얻으려면 데이터가 AI 프로그램과 관련이 있는지 확인하십시오. 당면한 작업과 직간접적으로 관련된 데이터만 수집하면 됩니다. 애플리케이션 관련성이 낮은 불필요한 데이터를 수집하면 애플리케이션의 비효율이 발생할 수 있습니다.
무엇보다도 모델 교육에 사용할 데이터의 품질이 가장 중요합니다. 잘못된 데이터를 사용하여 알고리즘을 훈련하면 데이터 캐스케이드(개발 파이프라인의 표준 이하 효과) 및 결과의 부정확성이 발생합니다. 따라서 항상 다음과 같이 식별할 수 있는 고품질 데이터를 사용하십시오.
데이터 세트는 공급된 데이터의 양에서 적절한 균형을 유지해야 합니다. 프로그램에 제공되는 데이터는 다양해야 하며 서로 다른 언어와 방언을 사용하는 남성과 여성, 서로 다른 커뮤니티, 소득 수준 등 다양한 지역에서 수집해야 합니다. 다양한 데이터를 추가하지 않으면 일반적으로 훈련 세트에 과적합 또는 과소적합이 발생합니다. .
마지막으로 좋은 교육 데이터를 얻으려면 데이터가 AI 프로그램과 관련이 있는지 확인하십시오. 당면한 작업과 직간접적으로 관련된 데이터만 수집하면 됩니다. 애플리케이션 관련성이 낮은 불필요한 데이터를 수집하면 애플리케이션의 비효율이 발생할 수 있습니다.
[또한 읽기: 기계 학습에서 훈련 데이터란?]
교육 데이터 평가 방법
AI 프로그램에 적합한 데이터를 선택하려면 올바른 AI 훈련 데이터를 평가해야 합니다. 이것은 다음과 같이 할 수 있습니다.
- 향상된 정확도로 고품질 데이터 식별:
양질의 데이터를 식별하려면 제공된 콘텐츠가 애플리케이션 컨텍스트와 관련이 있는지 확인해야 합니다. 또한 수집된 데이터가 중복되고 유효한지 파악해야 합니다. Cronbach's alpha test, gold set method 등 데이터를 통과할 수 있는 다양한 표준 품질 테스트가 있어 좋은 품질의 데이터를 제공할 수 있습니다. - 데이터 대표성 및 다양성 평가를 위한 도구 활용
위에서 언급했듯이 데이터의 다양성은 데이터 모델에서 필요한 정확도를 달성하는 데 핵심입니다. 자세한 예측을 생성하고 다차원 수준에서 데이터 결과를 추적할 수 있는 도구가 있습니다. 이를 통해 AI 모델이 다양한 데이터 세트를 구별하고 올바른 출력을 제공할 수 있는지 식별할 수 있습니다. - 교육 데이터 관련성 평가
교육 데이터에는 AI 모델에 의미 있는 정보를 제공하는 속성만 포함되어야 합니다. 올바른 데이터 선택을 위해 AI 모델이 이해해야 하는 필수 속성 목록을 작성하십시오. 모델을 해당 데이터 세트에 친숙하게 만들고 해당 특정 데이터 세트를 데이터 라이브러리에 추가하십시오.
AI 모델에 적합한 교육 데이터를 선택하는 방법은 무엇입니까?
AI 모델을 교육할 때 데이터가 최고라는 것은 분명합니다. 프로그램에 적합한 AI 교육 데이터를 찾는 방법에 대해 블로그 초반에 논의했습니다. 그것들을 살펴봅시다:
- 데이터 정의: 첫 번째 단계는 프로그램에 필요한 데이터 유형을 정의하는 것입니다. 다른 모든 데이터 옵션을 분리하고 한 방향으로 안내합니다.
- 데이터 축적: 다음은 찾고 있는 데이터를 수집하고 필요에 맞는 여러 데이터 세트를 만드는 것입니다.
- 데이터 정리: 그런 다음 중복 확인, 이상값 제거, 구조적 오류 수정 및 누락된 데이터 간격 확인과 같은 관행을 포함하여 데이터를 철저히 정리합니다.
- 데이터 라벨링: 마지막으로 AI 모델에 유용한 데이터에 적절한 레이블이 지정됩니다. 라벨링은 오해의 위험을 줄이고 AI 교육 모델에 더 나은 정확도를 제공합니다.
이러한 사례 외에도 제한적이거나 편향된 교육 데이터를 처리할 때 몇 가지 고려 사항을 고려해야 합니다. 편향된 데이터는 잘못된 잘못된 가정을 기반으로 AI가 생성한 출력입니다. 편향을 줄이는 데 매우 유용한 데이터 확대 및 데이터 마크업과 같은 방법이 있습니다. 이러한 기술은 기존 데이터의 약간 수정된 복사본을 추가하고 데이터 세트의 다양성을 개선하여 데이터를 정규화하기 위해 만들어졌습니다.
[또한 읽기: AI 프로젝트에 필요한 최적의 훈련 데이터 양은 얼마입니까??]
결론
AI 교육 데이터는 성공적인 AI 애플리케이션의 가장 중요한 측면입니다. 그렇기 때문에 AI 프로그램을 개발할 때 가장 중요하고 의미가 부여되어야 합니다. 올바른 AI 훈련 데이터가 있으면 프로그램이 다양한 입력을 받아들이고 여전히 올바른 결과를 생성할 수 있습니다. AI 교육 데이터에 대해 알아보고 프로그램을 위한 고품질 AI 데이터를 생성하려면 Shaip 팀에 문의하세요.
