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데이터 품질: 고품질 데이터 수집 방법
데이터가 정확하지 않다면, AI 모델은 제대로 작동하지 않습니다. 즉, 데이터 품질이 낮다면 현재 진행 중인 모델이 완성되더라도 의도한 대로 작동하지 않을 가능성이 있습니다. 데이터 품질은 머신러닝 모델 학습에서 가장 중요한 측면 중 하나입니다. 모델에 많은 양의 데이터를 제공한다 해도, 데이터 품질이 낮다면 성능에는 큰 차이가 없습니다. 다시 말해, 품질이 낮은 데이터는 시간과 예산의 낭비일 뿐입니다. 품질이 낮은 데이터를 사용하는 것은 미완성된 비행기를 타는 것과 같습니다. 그러므로 AI 프로젝트에서도 데이터에 동일한 논리를 적용해 보는 것이 중요합니다.
저희 에펜은 AI 라이프사이클 데이터를 제공하는 선도업체로서, 매년 AI 및 머신러닝 현황에 관한 보고서를 발표하고 있습니다. 올해 보고서의 두 번째 주요 주제는 데이터 품질에 대한 것입니다. 조사 결과에 따르면 응답자의 절반 이상이 AI의 성공에 있어 데이터 품질이 중요하다고 답했습니다. 이러한 결과를 중심으로 저희는 데이터 품질이 AI 프로젝트의 성패를 좌우하는 핵심적인 역할을 하는 것으로 분석하고 있습니다.
중요성
질적으로 풍부한 데이터는 더 나은 모델 출력과 일관된 처리 및 의사 결정을 제공하므로 데이터 정확성은 AI 및 ML 모델의 성공에 매우 중요합니다. 좋은 결과를 얻으려면 데이터셋이 정확하고 포괄적이며 확장 가능해야 합니다.
CTO 윌슨 팡
기술이 지속적으로 새로운 기능과 혁신으로 업데이트되고 있음에 따라 머신러닝 모델에 대한 수요도 증가하고 있습니다. 이러한 모델은 신속하고 정확하게 학습되어야 하며, 이는 데이터가 초기 단계부터 고품질이어야 함을 의미합니다. 이는 데이터 소싱 단계, 즉 AI 수명주기의 첫 번째 단계입니다. 데이터의 품질이 높지 않으면 모델이 부정확하게 학습되거나 실패할 수 있습니다. 따라서 데이터의 품질을 최우선 과제로 고려하는 것이 중요합니다.
특징
- 데이터가 정확하고 품질 목표를 충족합니다.
- 머신러닝 모델에 필요한 정보가 포함되어 있습니다.
- 데이터셋이 완전하고 누락된 값이 없습니다.
가장 간단한 방법으로 위 기준을 충족하는지 확인하는 방법은 데이터가 수집되고 학습되는 동안 데이터를 주기적으로 확인하는 것입니다. 점검 시스템을 도입하면 데이터가 특정 라벨링 표준을 준수하고 필요한 모든 정보가 완전하게 포함되어 있는지 확인할 수 있습니다. 프로젝트의 각 단계에서 정기적인 점검이 이루어져야 하며, 이를 통해 고품질의 데이터를 제공할 수 있는 새로운 데이터를 빠르게 수집할 수 있습니다. 이는 프로세스의 투명성을 높이고, 모델의 신뢰성을 확보하는 데에 도움이 됩니다.
문제 해결 방법
고품질 데이터셋을 확보하는 것은 쉽지 않습니다. 설문조사에 참여한 51%의 응답자는 데이터 정확성이 AI 사용 사례에 매우 중요하다고 인식하며, 46%는 데이터 정확성이 중요하다고 동의하면서도 이를 개선할 수 있다고 언급했습니다.
데이터의 품질을 유지하는 것은 어려운 도전일지라도, 올바른 데이터로 모델을 훈련시키기 위한 검사 시스템을 도입하는 것은 AI의 성공에 결정적인 역할을 합니다. 만약 기업이 이러한 기능을 보유하지 않았다면, 타사 공급업체를 활용하여 데이터를 소싱 할 수 있습니다. 저희 에펜은 고객의 요구에 따라 고품질 데이터를 수집하고 어노테이션할 수 있는 능력을 갖추고 있으며, 예산과 프로젝트 일정을 준수하고 고품질 데이터를 확보해 드립니다.
설문 조사 결과에 따르면, 데이터를 준비하고 관리하는 데 소요되는 시간이 2021년의 53%에서 2022년에는 47.4%로 감소하는 추세를 보였습니다. 이는 많은 기업이 AI 프로젝트를 시작할 때 엄격한 조치를 취하고 있음을 나타냅니다. 이러한 노력으로 초기부터 고품질의 데이터를 확보하고자 하는 움직임이 강조되고 있으며, 결과적으로 대다수가 데이터 수집과 준비를 위해 외부 전문가를 활용하여 저품질의 데이터 가능성을 감소시키고 있습니다.
데이터 품질 더 알아보기
데이터 품질에 대한 더욱 자세한 내용을 원하신다면, AI 현황 보고서에서 다뤄지는 모든 주제에 대한 깊이 있는 토론을 제공하는 웨비나를 시청해 보세요. 현장 전문가들의 의견과 현안에 대한 통찰력을 얻을 수 있으며, 데이터 품질이 AI 및 ML의 발전에 어떻게 영향을 미치는지 알아볼 수 있습니다.
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