AI 데이터 수집 솔루션 – 데이터 소싱 시작 전 알아야 할 것

인공지능 데이터 수집 솔루션을 통한 데이터 소싱 준비하기

AI 데이터 수집은 인공 지능을 개발 기업에게 가장 중요한 과제 중 하나입니다. 그 원인은 여러 가지가 있는데요, 원하는 사용 사례에 필요한 데이터가 부족하거나, 딥 러닝이 많은 데이터를 요구하거나, 필요한 데이터를 얻기 위한 올바른 접근 방식이 없기 때문일 수 있습니다. 이 중 어떤 이유던지, 정확하고 확장 가능한 AI 데이터 수집 솔루션의 중요성은 점점 커지고 있습니다.

 

AI 데이터 수집 시 고려해야 할 것

  1. 어떤 종류의 데이터가 필요한가요?
    해결하고자 하는 문제에 따라 필요한 데이터의 종류가 다릅니다. 예를 들어, 음성 인식 모델을 만드는 경우, 고객의 다양한 언어, 억양, 연령 및 특성을 포괄하는 화자의 음성 데이터가 필요합니다.
  2. 데이터 소싱은 어디서 하나요?
    먼저 내부에서 사용 가능한 데이터가 있는지 확인하고, 그 데이터가 문제 해결에 사용될 수 있는지 파악합니다. 데이터가 부족하다면 온라인 데이터 소스를 활용하거나 데이터 파트너와 협력하여 데이터를 생성할 수 있습니다. 단, 지속적인 데이터 제공이 필요한 경우도 함께 고려해야 합니다.
  3. 얼마나 많은 데이터가 필요한가요?
    데이터 양은 문제와 예산에 따라 다르지만, 일반적으로 머신러닝 모델을 훈련할 때 데이터가 부족하면 모든 사용 사례를 다루기 어렵기 때문에 “최대한 많은” 데이터를 수집하는 것이 좋습니다. 
  4. 데이터 품질을 어떻게 보장할 수 있나요?
    데이터를 학습하기 전에 먼저 데이터셋을 정리해야 합니다. 불필요한 데이터를 제거하고 정확한 레이블을 지정하는 것이 중요합니다. 데이터 어노테이션 작업에는 전문가와 협력하여 품질을 높이는 것이 도움이 됩니다.

위와 같은 질문에 대한 답을 찾으면 데이터 수집 파이프라인을 효율적으로 구축하는 데 도움이 됩니다.

데이터 소싱 시작 전 알아야 할 것

 

AI 데이터 보안 관리

윤리적 AI는 데이터에서 출발합니다. 데이터 소싱은 책임감 있는 AI 관점에서 윤리적으로 진행돼야 합니다. 특히 의료 기록과 같이 안전하고 기밀한 정보를 다룰 때에는 데이터 보안의 중요성이 더욱  강조됩니다. 해당 지역과 업계의 데이터 보호 법률을 준수하고 데이터 파트너를 신중하게 선택하여 데이터가 안전하게 처리될 수 있도록 하세요. 데이터 보안은 귀사와 데이터 파트너가 모두 철저하게 신경 써야 하는 부분임을 잊지 마세요.

 

데이터 수집 솔루션 인사이트

AI 기술의 발전으로 우리의 일상에는 더 많은 AI 시스템과 상호 작용이 생겨났습니다. 이에 따라 데이터 수집 솔루션의 중요성과 AI의 편견을 줄이기 위해 데이터의 다양성이 강조되고 있죠. 이러한 AI 목표를 달성하기 위한 인사이트를 공유합니다.

데이터 포용성

데이터 수집은 AI의 편견을 완화하고 모델의 정확도를 향상하는 데 중요한 역할을 합니다. 다양화된 크라우드를 통해 데이터를 수집하면 AI의 품질을 높일 수 있습니다. 데이터는 사람에 의해 수집되므로 데이터의 다양성과 대표성을 보장하는 것이 중요합니다. 이를 통해 단순한 데이터 샘플보다 높은 ROI를 얻을 수 있습니다.

사용자 중심 설계

데이터 수집은 사용자 경험과 깊은 관련이 있습니다. 프로젝트 초대, 자격, 실험 경험, 신뢰 및 안전 등의 모든 측면에서 사용자 중심 접근 방식을 채택해야 합니다. 때로는 프로젝트를 작업자는 실험의 핵심입니다. 사용자 흐름을 고려하지 않으면 데이터 품질과 프로젝트 활용도에 영향을 미칠 수 있습니다. 프로젝트를 개선하기 위해 실험을 직접 테스트하고 사용자의 의견을 듣는 것이 중요합니다.

할당량 연동

할당량 연동은 데이터 포인트에 대한 할당량을 조절하는 것으로 프로젝트 성공을 보장하는 데 도움이 됩니다. 가격을 책정하거나 프로젝트를 작업할 때 이를 고려하고, 무의미한 특성 조합을 최소화하기 위한 연동 매트릭스를 만들어 활용도를 최대화할 수 있습니다.

인센티브의 중요성

마지막으로, 사용자에 대한 인센티브를 고려해야 합니다. 사용자는 고품질 데이터를 생성하는 데 핵심 역할을 합니다. 인센티브를 줄 경우 데이터 품질과 활용도가 향상되며 장기적으로 비용 절감에도 도움이 됩니다.

 

에펜의 AI 데이터 수집 솔루션

에펜은 고품질 데이터 수집 서비스를 통해 대규모 머신러닝을 개선합니다. 전 세계 라벨링 작업자를 활용하여 다양한 유형의 고품질의 데이터를 제공하고 데이터 수집 요구 사항에 따라 최적의 솔루션을 제공합니다. 저희 에펜과 함께 귀사의 AI 프로젝트를 성공적으로 구축하고 데이터 파이프라인을 최적화하세요. 에펜의 AI 데이터 수집 솔루션에 대해 더 알아보고 싶으시다면 지금 바로 문의주세요!

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