데이터셋(Dataset)이란?
데이터셋의 정의
AI 데이터셋은 인공지능(AI) 모델을 훈련, 검증 및 테스트하는 데 사용되는 구조화된 데이터의 집합입니다. 이는 모든 머신 러닝 프로젝트의 핵심 구성 요소로서 텍스트, 이미지, 음성, 동영상, 3D 등 다양한 형태로 존재하며, AI 알고리즘이 패턴을 인식하고, 결정을 내리고, 예측을 수행할 수 있도록 돕습니다. 데이터셋은 일반적으로 라벨링 된 데이터와 라벨링되지 않은 데이터로 구분되며, 라벨링 된 데이터는 각 데이터 포인트에 대한 명확한 설명이나 정답이 포함되어 있어 모델의 학습 정확도를 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 충분한 양의 라벨링 된 데이터가 있으면 추세와 숨겨진 패턴을 분석하고 데이터 세트를 기반으로 올바른 의사결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 프로세스는 간단해 보일 수 있지만 실제로 데이터 작업은 더 복잡합니다. 데이터 세트를 사용하는 목적을 정확히 정의하고 실제로 사용할 수 있도록 라벨링 된 데이터를 준비하는 것까지의 프로세스를 정확하게 처리해야 원하는 용도의 AI 모델을 구축할 수 있습니다.
데이터셋의 중요성
데이터셋은 AI 모델의 성능과 정확성에 직접적인 영향을 미칩니다. 품질과 다양성이 높은 데이터셋은 인공지능 모델이 다양한 상황에서 일관되고 정확한 예측을 할 수 있도록 돕습니다. 반대로, 부정확하거나 편향된 데이터셋은 모델의 성능을 낮추고, 예측의 신뢰성을 떨어뜨릴 수 있습니다. 때문에 데이터 수집 및 준비 단계는 인공지능 라이프사이클에서 가장 중요하고 시간이 많이 걸리는 작업이기도 합니다. 실제 설문조사에 따르면 대부분의 데이터 사이언티스는 AI 구축 과정에서 데이터셋 분석에 70%의 시간을 사용한다고 답했습니다.
데이터셋의 종류
정형 데이터 vs. 비정형 데이터
- 정형 데이터: 정해진 형식과 구조를 가진 데이터로, 예측 가능한 방식으로 구성된 데이터이거나 라벨링 된 데이터를 말합니다. 예를 들어, 엑셀 파일과 같이 행과 열로 구성된 데이터나 CSV 파일 등과 같은 파일이 정형 데이터에 포함됩니다. 이러한 데이터는 검색 및 분석이 쉽고 일관성을 갖고 있다는 특징이 있습니다.
- 비정형 데이터: 정해진 형식이 없는 데이터로 형태가 자유롭고 예측 가능성이 낮습니다. 이는 이메일이나 동영상, 소셜 미디어 게시물 등 다양한 형식으로 존재하며, 이러한 데이터를 분석 및 처리하기 위해서는 복잡한 데이터 처리 기술이 필요합니다. 비정형 데이터는 처리하기 번거로울 수 있으나 그만큼 유용한 정보를 포함하고 있는 경우도 많습니다.
공공데이터 vs. 프라이빗 데이터
- 공공데이터: 누구나 접근하고 사용할 수 있도록 공개된 데이터로 AI 관련 종사자들에게 아주 유용한 데이터입니다. 이러한 데이터는 사회적, 경제적 가치 창출을 위해 자유롭게 사용, 재배포, 재사용될 수 있습니다. 또한 데이터의 출처와 수집 과정이 투명하게 공개됩니다.
- 프라이빗 데이터: 개인 또는 기업이 직접 생산하고 관리하는 데이터로 그 외의 사람들의 접근이 제한되고 엄격하게 보호되는 자산입니다. 이러한 데이터는 개인정보 보호법이나 기밀 유지 협약 등에 따라 보호됩니다.
학습 데이터 vs. 검증 데이터 vs. 테스트 데이터
- 학습데이터(Training Data): AI 모델을 훈련하는 데 사용되는 라벨링 된 데이터입니다. 전체 데이터셋의 약 70%를 차지하는 학습데이터는 AI 모델이 다양한 패턴과 특징을 학습하여 보다 정확한 예측을 할 수 있도록 합니다. 때문에 정확하게 라벨링 된 학습데이터는 성능이 좋은 인공지능 모델을 구축하는데 필수적입니다.
- 검증 데이터(Validation Data): 모델의 성능을 지속적으로 모니터링하고 파인튜닝하는 데 사용되는 데이터로 전체 데이터셋의 약 20%를 차지합니다. 학습 과정 중 모델이 과적합(overfitting)되지 않고 최적의 하이퍼파라미터를 찾기 위해 사용됩니다.
- 테스트 데이터(Test Data): 최종 모델의 성능을 평가하는 데 사용되는 데이터입니다. 이 데이터는 전체 데이터셋의 약 10%를 차지하며 모델이 학습 및 검증 과정에서 전혀 사용되지 않은 새로운 데이터로 구성됩니다.
데이터 유형 별
데이터셋 구축 프로세스
- 데이터 수집: 인공지능 모델 훈련을 위해 필요한 데이터를 수집합니다. 이때, 가장 먼저 해야 할 일은 데이터 수집을 위한 소스를 결정하는 것입니다. 일반적으로 오픈 소스 데이터셋, 인터넷, AI 데이터 공급 업체 등 다양한 소스들 중에서 해당 프로젝트에 가장 적합한 소스를 결정합니다. 다양한 데이터셋 사이트에 대한 정보가 필요하시다면 이 글을 확인해 보세요.
- 데이터 전처리: 수집된 데이터에서 사용하고자 하는 목적에 맞게 오류나 불필요한 부분을 제거하고, 일관된 형식으로 변환합니다.
- 데이터 라벨링: 데이터를 분류하고, 각 데이터 포인트에 대한 라벨링을 추가합니다. 데이터 라벨링은 사내에서 직접 팀을 구축하는 것이 많은 리소스가 사용되기 때문에 많은 기업들은 저희 에펜과 같은 데이터 라벨링 전문 기업에 아웃소싱하여 작업 효율성을 높이는 경우가 많습니다.
- 데이터 및 모델 평가: 데이터셋의 정확성과 편향성을 평가하여 모델이 관련성 높고 고품질의 데이터를 기반으로 학습되도록 보장합니다. 맞춤형 평가 및 품질 보증 가이드라인을 통해 AI 모델을 더욱 세부적으로 조정할 수 있습니다.
데이터셋 활용 산업
- 자동차 산업: 운전자와 보행자의 안전을 책임지는 자동차 산업에서 AI 데이터셋의 품질은 무엇보다 중요합니다. 차량 내 음성 시스템부터 자율주행 기술까지, 승용차·상용차·농기계 등 다양한 교통 수단의 안전성과 효율성을 높이는 데에 고품질 데이터가 필요합니다.
- 기술 산업: 소셜 미디어 콘텐츠 개인화, 가상 비서, 로봇 청소기, 스마트 TV 등 다양한 AI 기술에 데이터셋이 필요합니다. 저희 에펜은 세계 유수의 기업들과 25년간 협력하여 쌓아온 노하우로 데이터 수집, 라벨링, 대규모 언어 모델(LLM) 서비스 등을 제공합니다.
- 광고 산업: AI 기반 광고는 정밀한 타겟팅과 높은 전환율을 위해 고품질 데이터가 필수입니다. 고품질 데이터셋은 추천 시스템부터 광고 타겟팅 모델까지, 마케팅 및 광고 플랫폼이 맞춤형 AI 모델을 구축하고 성과를 극대화할 수 있도록 돕습니다.
- 전자상거래: 많은 전자상거래 기업들이 챗봇, 제품 추천, 데이터 분석 등 AI 솔루션을 업무에 적극 도입하고 있습니다. 에펜은 감정 분석을 위한 리뷰 데이터 수집, 이미지 기반 제품 검색을 위한 시각 데이터 학습 등 다양한 활용 사례를 지원하며, AI 모델 성능 평가까지 포괄적인 서비스를 제공합니다.
- 현지화: 글로벌 시장 진출을 위해서는 다양한 언어로 된 고품질 데이터셋을 기반으로 AI를 구축하는 것이 중요합니다. 에펜은 수백만 명의 글로벌 데이터 작업자를 기반으로, 고객의 니즈에 맞춘 전 세계 팀 구성이 가능하며, 효율적인 프로젝트 운영으로 빠르고 정확한 현지화 서비스를 제공합니다.
- 증강현실/가상현실: 몰입형 AR/VR 기술은 사람과 컴퓨터 간의 자연스러운 상호작용을 위해 고정밀 데이터셋이 필수입니다. 에펜은 가상현실 게임 개발, AR 기반 제품 시각화 등 다양한 사례에 적합한 맞춤형 데이터를 구축하며, 신뢰할 수 있는 AR/VR 솔루션 구현을 지원합니다.
데이터셋 적용 사례
- 자연어 처리(NLP): 고품질 언어 데이터셋은 자연어 처리 AI 모델의 성능을 높입니다. 에펜은 언어학자, 프로젝트 매니저, 언어 전문가로 구성된 자연어 처리 전담 팀이 텍스트 어노테이션, 생성, 평가, 벤치마킹 등 다양한 NLP 작업을 지원합니다. 또한 준비된 기성 데이터셋으로 보다 빠르게 프로젝트를 시작할 수도 있습니다.
- 음성 인식: 데이터 수집부터 전사, 라벨링 처리에 이르기까지 전 과정에서 고정밀 음성 인식, 오디오 분류, 스마트 음성 기술 개발을 위해서는 최적의 데이터셋이 중요한 역할을 합니다.
- 컴퓨터 비전(CV): AI가 시각 정보를 이해하고 해석할 수 있도록 하려면 양질의 이미지 및 동영상 데이터셋이 필요합니다. 에펜은 이미지 분할, 객체 감지, 패턴 분석, 이미지 분류 등 다양한 컴퓨터 비전 작업을 위한 맞춤형 데이터 서비스를 제공하며, 250개 이상의 라이선스 기반 컴퓨터 비전 데이터셋도 보유하고 있습니다.
- 관련성 최적화: 검색 알고리즘, 추천 시스템, 디지털 광고 개선 등에는 그에 따른 관련성 높은 학습 데이터셋이 필요합니다. 예를 들어 검색 관련성 평가를 통해 어린이용 인기 영상 플랫폼의 콘텐츠 안전성을 높이는 것은 관련성 최적화 적용 사례에 포함됩니다.
데이터셋 구축의 어려움
AI 데이터셋을 수집하고 정제하는 과정에는 아래와 같은 많은 어려움이 있습니다.
- 윤리적 문제: 개인정보 보호와 데이터 수집의 윤리적 문제를 해결해야 합니다. 개인 데이터를 익명화하고 데이터 세트 수집 및 사용이 윤리적 기준을 준수하도록 하는 것이 필수적입니다.
- 비용과 시간: 데이터 라벨링은 시간과 비용이 많이 소요되며, 높은 품질의 데이터셋을 구축하기 위해서는 인간의 개입이 필요하기 때문에 완벽한 자동화가 어렵습니다. 특히 스타트업이나 소규모 기업은 대규모의 고품질 데이터셋을 찾는 것이 어려울 수 있습니다. 이 경우, 에펜과 같은 AI 데이터 전문 공급 업체의 도움으로 AI 구축을 가속화할 수 있습니다.
- 데이터 품질: 인공지능 모델의 성능은 공급된 데이터셋의 품질로 결정됩니다. 따라서 편향되거나 부정확한 데이터셋은 편향된 모델을 만들 수 있기 때문에 데이터의 다양성과 공정성을 유지하는 것이 중요합니다. 데이터 편향성을 줄이는 방법이 궁금하시다면 이 글을 읽어보세요.
- 대규모 데이터 관리: 충분한 양의 데이터셋은 정확한 AI 모델 구축에 필수적입니다. 하지만 대규모 데이터셋을 효과적으로 저장하고 관리하는 데에는 많은 인프라와 리소스가 필요합니다. 특히 특정 적용 사례의 인공지능을 구축하는 경우에는 필요에 딱 맞는 데이터를 찾는 것이 어려울 수 있습니다. 이 경우, 에펜과 같이 전 세계에 100만 명 이상의 데이터 작업자를 보유한 AI 데이터 공급 업체의 도움을 받을 수 있습니다.
이와 같은 과제를 극복하고 우수한 데이터셋을 구축하는 것이 AI 모델의 성공적인 개발과 운영에 핵심적인 요소입니다.
에펜의 고품질 데이터셋
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