우리 모두는 인공 지능(AI) 모듈의 성능이 훈련 단계에서 제공되는 데이터 세트의 품질에 전적으로 의존한다는 것을 알고 있습니다. 그러나 일반적으로 피상적인 수준에서 논의됩니다. 온라인 리소스의 대부분은 AI 교육 데이터 단계에서 품질 데이터 수집이 필수적인 이유를 지정하지만 품질과 불충분한 데이터를 구별하는 지식 측면에서 격차가 있습니다.
데이터 세트를 더 깊이 파고들면 종종 간과되는 수많은 복잡성과 미묘함을 알게 될 것입니다. 우리는 이러한 덜 언급된 주제에 대해 밝히기로 결정했습니다. 이 기사를 읽고 나면 데이터 수집 중에 저지르는 몇 가지 실수와 AI 교육 데이터 품질을 최적화할 수 있는 몇 가지 방법에 대한 명확한 아이디어를 얻게 될 것입니다.
시작하자.
AI 프로젝트의 구조
초심자에게는 AI 또는 ML(머신러닝) 프로젝트가 매우 체계적입니다. 선형이며 견고한 워크플로를 가지고 있습니다.
예를 들어 다음과 같이 일반적인 의미에서 볼 수 있습니다.
- 개념의 증거
- 모델 검증 및 모델 스코어링
- 알고리즘 개발
- AI 훈련 데이터 준비
- 모델 배포
- 알고리즘 훈련
- 배포 후 최적화
통계에 따르면 모든 AI 프로젝트의 거의 78%가 배포 단계에 도달하기 전에 한 지점 또는 다른 지점에서 중단되었습니다. 일면에 큰 허점, 논리적 오류 또는 프로젝트 관리 문제가 있지만 프로젝트에 대규모 고장을 일으키는 미묘한 오류와 실수도 있습니다. 이 포스트에서 우리는 가장 일반적인 미묘함을 탐구하려고 합니다.
데이터 바이어스
데이터 편향은 결과를 특정 결과에 대해 불리하게 왜곡하는 요인이나 요소의 자발적 또는 비자발적 도입입니다. 불행히도 편견은 AI 훈련 공간에서 골치 아픈 문제입니다.
이것이 복잡하게 느껴진다면 AI 시스템에는 자신의 마음이 없다는 것을 이해하십시오. 따라서 윤리, 도덕 등과 같은 추상적인 개념은 존재하지 않습니다. 그것들은 설계에 사용된 논리적, 수학적, 통계적 개념만큼 똑똑하거나 기능적입니다. 따라서 인간이 이 세 가지를 개발할 때 분명히 일부 편견과 편애가 내재되어 있을 것입니다.
편향은 AI와 직접 관련되지 않고 AI를 둘러싼 다른 모든 것과 관련된 개념입니다. 이는 인간의 개입에서 비롯되며 주어진 시점에 도입될 수 있음을 의미합니다. 가능한 솔루션을 위해 문제가 해결될 때, 데이터 수집이 발생할 때 또는 데이터가 준비되어 AI 모듈에 도입될 때일 수 있습니다.
편견을 완전히 없앨 수 있습니까?
편견을 제거하는 것은 복잡합니다. 개인적인 취향이 완전히 흑백은 아닙니다. 그것은 회색 영역에서 번성하며 그것이 주관적인 이유이기도 합니다. 편견으로 인해 모든 종류의 전체론적 공정성을 지적하기가 어렵습니다. 게다가, 마음이 무의식적으로 특정 신념, 고정 관념 또는 관행에 기울어질 때 편향을 발견하거나 식별하기가 어렵습니다.
그렇기 때문에 AI 전문가는 잠재적 편향을 고려하고 조건과 컨텍스트를 통해 제거하는 모듈을 준비합니다. 올바르게 수행하면 결과 왜곡을 최소한으로 유지할 수 있습니다.
데이터 품질
데이터 품질은 매우 일반적이지만 자세히 살펴보면 몇 가지 미묘한 계층을 찾을 수 있습니다. 데이터 품질은 다음으로 구성될 수 있습니다.
- 예상 데이터 볼륨의 가용성 부족
- 관련성 있고 상황에 맞는 데이터의 부재
- 최근 또는 업데이트된 데이터의 부재
- 사용할 수 없는 방대한 데이터
- 필수 데이터 유형 부족 - 예를 들어 이미지 대신 텍스트, 비디오 대신 오디오 등
- 편견
- 데이터 상호 운용성을 제한하는 조항
- 잘못 주석 처리된 데이터
- 부적절한 데이터 분류
AI 전문가의 거의 96%가 데이터 품질 문제로 어려움을 겪고 있어 기계가 효과적으로 최적의 결과를 제공할 수 있도록 품질을 최적화하는 데 추가 시간이 소요됩니다.
비정형 데이터
데이터 과학자와 AI 전문가는 완전한 데이터보다 비정형 데이터에 대해 더 많이 작업합니다. 결과적으로 비정형 데이터를 이해하고 기계가 이해할 수 있는 형식으로 컴파일하는 데 상당한 시간을 할애합니다.
비정형 데이터는 특정 형식, 모델 또는 구조를 따르지 않는 모든 정보입니다. 무질서하고 무작위적입니다. 비정형 데이터는 비디오, 오디오, 이미지, 텍스트가 있는 이미지, 설문조사, 보고서, 프레젠테이션, 메모 또는 기타 형태의 정보가 될 수 있습니다. 비정형 데이터 세트에서 가장 관련성이 높은 통찰력을 식별하고 전문가가 수동으로 주석을 달아야 합니다. 비정형 데이터로 작업할 때 두 가지 옵션이 있습니다.
- 데이터 정리에 더 많은 시간을 할애합니다.
- 편향된 결과 수용
신뢰할 수 있는 데이터 주석을 위한 SME 부족
오늘 논의한 모든 요소 중에서 신뢰할 수 있는 데이터 주석은 우리가 중요하게 제어할 수 있는 미묘함입니다. 데이터 주석은 AI 개발에서 무엇을 어떻게 배워야 하는지를 지시하는 중요한 단계입니다. 부적절하거나 잘못 주석 처리된 데이터는 결과를 완전히 왜곡할 수 있습니다. 동시에 정확하게 주석이 달린 데이터는 시스템을 신뢰할 수 있고 기능적으로 만들 수 있습니다.
그렇기 때문에 데이터 주석은 도메인 지식이 있는 SME 및 베테랑이 수행해야 합니다. 예를 들어, 의료 데이터는 해당 부문의 데이터로 작업한 경험이 있는 전문가가 주석을 달아야 합니다. 따라서 모델이 인명 구조 상황에 배포되면 기대에 부응합니다. 부동산, 핀테크 전자 상거래 및 기타 틈새 공간의 제품도 마찬가지입니다.
최대 포장
이러한 모든 요소는 한 방향을 가리키고 있습니다. 독립형 단위로 AI 개발을 시작하는 것은 바람직하지 않습니다. 대신 모든 분야의 전문가가 함께 모여 하나의 완벽한 솔루션을 출시해야 하는 협업 프로세스입니다.
그래서 우리는 연락하는 것이 좋습니다 데이터 수집 과 주석 Shaip과 같은 전문가가 귀사의 제품과 솔루션을 더욱 기능적으로 만들 수 있도록 도와드립니다. 우리는 AI 개발과 관련된 미묘함을 알고 있으며 의식적인 프로토콜과 품질 검사를 통해 이를 즉시 제거합니다.
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