AI 데이터 수집은 단순한 정보 수집을 넘어 머신러닝과 AI 라이프사이클의 핵심 구성 요소입니다. AI 및 머신러닝 현황 보고서에 따르면, AI 기술자들 중 42%는 AI 라이프사이클의 데이터 수집이 매우 어려운 과정이라고 응답했습니다. 그러나, 동일한 질문에 대해 비즈니스 리더들은 단 24%만이 데이터 수집이 매우 어려운 과정이라고 답했습니다. 이러한 인식의 차이는 고품질 데이터 수집을 위해 필요한 노력에 대한 이해 차이로 이어져, 결과적으로 AI 프로젝트에 대한 예산 및 리소스 할당에 영향을 미칠 수 있습니다.
이에 따라 데이터 수집은 인공 지능을 개발 기업에게 가장 중요한 과제 중 하나입니다. 하지만 필요한 데이터가 부족하거나 데이터를 얻기 위한 올바른 접근 방식이 없는 경우, 프로젝트에 차질이 생길 수 있습니다. 이 글에서는 고품질 데이터 수집에 필요한 정보와 문제점 극복 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.
데이터 수집 전 고려해야 할 것
“투자한 만큼 돌려받는다”는 속담은 데이터 수집에도 적용되는 말입니다. AI 모델이 올바르게 훈련되기 위해서는 고품질 데이터가 필수이며 이때 데이터는 다양하고 윤리적으로 제공되어야 합니다. 이는 데이터 편견과 개인 식별 정보(PII) 없이 다양한 사용 사례를 지원하는 데이터를 사용해야 한다는 것을 의미합니다. 또한, 합성 데이터는 예외 사례를 설명하는 데 도움이 되는 또 다른 리소스입니다. 저희 에펜은 사전 라벨링이 지정된 데이터세트(PLD)와 100만 명 이상의 라벨링 작업자, 그리고 Mindtech와의 합성 데이터 파트너십을 활용하여 각 프로젝트에 필요한 올바른 데이터를 제공합니다.
인공지능 데이터 수집을 계획하고 계시다면 아래 질문에 대한 답을 미리 정리해 두는 것이 중요합니다.
- 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. - 데이터 수집은 어떻게 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. - 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. - 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 AI 데이터 수집 파이프라인을 효율적으로 구축하는 데 도움이 됩니다.
데이터 수집 준비하기
특정 프로젝트에 대한 데이터 수집을 시작하려면 다음 사항이 필요합니다.
- 원하는 데이터 포인트 목록
- 기본 및 보조 데이터 원본 식별
- 원하는 데이터 볼륨
- 품질 기대치
위와 같은 사항들은 정확한 데이터를 식별하고 소스가 필요한 정보를 제공할 수 있는지 확인할 수 있도록 합니다. 또한, AI 프로젝트에 필요한 데이터 양을 정확히 파악하는 것이 중요합니다. 데이터 소스가 부족하면 특정 사용 사례에 대한 정보 부족과 같은 문제가 발생할 수 있기 때문에 AI 및 머신러닝 모델이 제대로 훈련되지 않을 수 있습니다. 또한 데이터의 양 외에도, 모델이 충분한 고품질 데이터로 학습되도록 품질 기대치를 설정하는 것이 중요합니다. 충분한 고품질 데이터를 처음부터 확보하지 못하면 추가 데이터 수집이 필요할 수 있어 프로젝트 일정의 지연과 비용 증가로 이어질 수 있습니다.
데이터 수집의 과제
데이터를 수집하는 작업 자체는 비교적 간단한 것처럼 보일 수 있지만, 이를 토대로 인공지능 애플리케이션을 구축하는 팀에게는 주요 병목 현상이 발생할 수 있습니다.
이러한 문제의 주요 요인은 다음과 같습니다.
- 특정 사용 사례에 대한 충분한 데이터 부족: 특정 사용 사례에 필요한 데이터 양이 부족하면 모델의 효과적인 학습이 어려워집니다.
- 새로운 머신러닝 기술 도입: 새로운 머신러닝 기술이 도입될 때마다 더 많은 데이터가 필요합니다.
- 잘못된 데이터 수집 프로세스: 데이터 수집에 사용되는 프로세스가 부적절하면 효과적인 데이터 수집이 어렵습니다.
데이터 수집 문제 해결 방법
다행히도, 이러한 문제는 쉽게 해결할 수 있습니다. 먼저, 필요한 모든 데이터를 수집하고 모델을 올바르게 학습하기 위해 AI 데이터 수집에 충분한 예산을 할당하는 것이 중요합니다. 실제로 AI 및 머신러닝 현황 보고서에 따르면 AI 라이프사이클 전체에서 데이터 수집 단계가 중요한 부분으로 인식되어 가장 큰 예산 할당이 필요하다고 강조하고 있습니다. AI 데이터 수집에 적절한 예산을 할당하면 모든 사용 사례에 필요한 데이터를 충분히 확보할 수 있습니다.
단, 특정 사용 사례에 대한 데이터 소스를 찾기 어려운 경우에는 합성 데이터를 활용하여 모델을 학습할 수 있습니다. 그러나 올바른 데이터 소싱 프로세스가 사용되고 있는지 확인하기 위해 전문 AI 데이터 소싱 기업에 상담을 신청하는 것이 좋습니다. 이를 통해 프로젝트 일정을 준수하고 올바른 데이터를 획득할 수 있습니다.
데이터 보안 관리 방법
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 기업과 데이터 파트너가 모두 철저하게 신경 써야 하는 부분임을 잊지 마세요.
데이터 수집할 때 꼭 알아야 하는 것
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 자세한 내용이 궁금하시다면, 에펜의 AI 데이터 전문가와 상담받아보세요!
