일반적인 이유 AI 제품이 잘못된 데이터로 인해 실패합니다.

인공 지능 (AI)은 다양한 산업에 혁명을 일으켜 혁신적인 솔루션과 효율성을 제공했습니다. 그러나 많은 AI 제품은 종종 데이터 품질이 좋지 않아 약속을 전달하지 못합니다. 데이터와 관련된 일반적인 함정을 이해하면 조직이 위험을 완화하고 AI 이니셔티브의 성공을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI 개발에서 데이터의 중요성

데이터는 AI 모델의 기초 역할을하며 성능과 신뢰성에 직접 영향을 미칩니다. 고품질, 관련성 및 다양한 데이터를 통해 AI 시스템은 효과적으로 학습하고 정확한 예측을 할 수 있습니다. 반대로, 잘못된 데이터는 편견, 부정확 또는 유해한 결과로 이어질 수 있습니다.

AI 프로젝트의 일반적인 데이터 관련 함정

1. 데이터 품질이 충분하지 않습니다

저품질 데이터에 대한 교육을받은 AI 모델은 종종 신뢰할 수없는 결과를 낳습니다. 여기에는 시끄럽거나 불완전하거나 일관성이없는 데이터가 포함됩니다. 예를 들어, AI 시스템이 수많은 오류 또는 결 측값이있는 데이터에 대한 교육을받는 경우 정확한 예측을하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

2. 데이터의 편향

훈련 데이터의 편견은 기존의 사회적 편견을 영속하거나 증폭시키는 AI 시스템으로 이어질 수 있습니다. 이 문제는 특히 얼굴 인식 또는 고용 알고리즘과 같은 응용 프로그램에서 관련이 있으며, 편향된 데이터는 특정 그룹의 불공정 한 처리를 초래할 수 있습니다. 주목할만한 예는 Microsoft의 챗봇 테이로 편향된 교육 데이터로 인해 편향된 행동을 보였습니다. (fortune.com)

3. 데이터 다양성 부족

균질 한 데이터 세트에 대한 교육을받은 AI 모델은 다양한 실제 시나리오로 일반화하지 못할 수 있습니다. 교육 데이터가 강력한 AI 시스템을 개발하는 데 광범위한 시나리오와 인구 통계가 포함되도록합니다.

4. 데이터 과적으로 데이터

과적은 AI 모델이 새로운 데이터의 모델의 성능에 부정적인 영향을 미치는 정도까지 교육 데이터의 세부 사항과 노이즈를 배우는 경우에 발생합니다. 이것은 종종 훈련 데이터가 너무 구체적이거나 더 넓은 맥락을 대표하지 않을 때 발생합니다.

5. 데이터 부족

경우에 따라 효과적인 AI 모델을 훈련시키기 위해 데이터가 충분하지 않을 수 있습니다. 이러한 부족은 AI 응용 프로그램의 개발, 특히 데이터 수집이 어려운 전문 분야에서 개발을 방해 할 수 있습니다.

데이터 관련 문제를 완화하기위한 전략

1. 강력한 데이터 수집 프로세스를 구현하십시오

포괄적 인 데이터 수집 프로토콜을 설정하면 AI 모델 교육에 사용되는 데이터가 정확하고 완전하며 관련성이 높습니다. 여기에는 명확한 데이터 요구 사항 및 표준 정의가 포함됩니다.

2. 정기적 인 데이터 감사를 수행하십시오

데이터를 정기적으로 검토하고 감사하는 것은 편견, 불일치 또는 부정확성과 같은 문제를 식별하고 수정하는 데 도움이됩니다. 이 사전 예방 접근 방식은 AI 개발 수명주기 전체에서 데이터 품질을 유지합니다.

3. 데이터 다양성을 보장합니다

다양한 인구 통계와 시나리오를 반영하는 다양한 데이터 세트를 통합하면 AI 모델의 일반화 기능이 향상됩니다. 이 관행은 공정하고 편견없는 AI 시스템을 구축하는 데 도움이됩니다.

4. 데이터 확대 기술을 적용하십시오

데이터 확대는 회전, 스케일링 또는 뒤집기와 같은 변환을 적용하여 기존 데이터에서 새로운 데이터 포인트를 생성하는 것이 포함됩니다. 이 기술은 데이터 부족을 극복하고 모델 견고성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

5. 모니터 및 주소 모델 드리프트

생산에서 AI 모델을 지속적으로 모니터링하면 기본 데이터 패턴의 변화로 인해 모델의 성능이 시간이 지남에 따라 모델의 성능이 저하되는 모델 드리프트를 감지하고 주소합니다. 정기적 인 업데이트 및 신선한 데이터로 재교육하면이 문제가 완화 될 수 있습니다.

결론

AI 제품의 성공은 개발에 사용 된 데이터의 품질과 복잡하게 연결되어 있습니다. 공통 데이터 관련 함정을 인식하고 해결함으로써 조직은 AI 솔루션의 효과와 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다. 정확하고 공정한 AI 시스템을 구축하는 데 강력한 데이터 관리 관행을 구현하는 것이 필수적입니다.

AI 및 데이터 품질에 대한 자세한 내용은 다음 리소스를 탐색하는 것을 고려하십시오.

• Unmasking A.I.’s Bias Problem
• Over half of Fortune 500 companies cite AI as a business risk
• Many corporate boards have no experience or expertise with AI

이러한 과제를 적극적으로 해결함으로써 비즈니스는 실질적인 가치를 제공하고 대중의 신뢰를 유지하는 성공적인 AI 제품 배포를위한 길을 열 수 있습니다.