인공지능(AI)은 빠르게 성장하는 분야로, 세상을 무수히 많은 방식으로 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. AI의 핵심은 알고리즘과 모델의 원동력이 되는 데이터이며, 이 데이터의 품질은 AI 애플리케이션의 성공에 매우 중요합니다.
AI가 계속 진화함에 따라 AI 데이터의 품질과 양이 미래를 형성하는 데 중요한 역할을 할 것이라는 사실이 점점 더 분명해지고 있습니다. AI 데이터에는 크게 정형 데이터와 비정형 데이터의 두 가지 범주가 있습니다. 정형 데이터는 컴퓨터에서 쉽게 처리할 수 있고 데이터베이스, 스프레드시트 또는 표에 저장되는 숫자 또는 범주형 정보로 구성됩니다. 반면에 비정형 데이터에는 텍스트, 이미지, 오디오 또는 비디오가 포함되며 AI 학습에 사용하려면 보다 고급 처리 기술이 필요합니다.
AI 데이터를 잘 정리하고 쉽게 접근할 수 있으려면 AI 데이터 관리 및 처리에 최신 기술을 통합하는 것이 필수적입니다.예를 들어, 클라우드 기반 데이터 스토리지와 실시간 데이터 처리 기술을 사용하면 조직이 AI 데이터를 효과적으로 관리하고 잠재력을 극대화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
또한, 조직이 AI 시스템의 의사 결정 프로세스를 이해하고자 노력함에 따라 설명 가능한 AI(XAI) 기술의 중요성이 점점 더 커지고 있습니다. XAI는 AI 알고리즘과 모델이 예측과 의사 결정에 도달하는 방식에 대한 귀중한 인사이트를 제공하여 이해관계자가 AI 시스템에서 생성된 결과를 더 잘 이해하고 신뢰할 수 있도록 지원합니다.
또한 AI 데이터가 다양하고 대표성을 가지며 편향성이 없는지 확인하는 것도 중요합니다. AI 데이터가 편향되어 있으면 이를 기반으로 구축된 AI 시스템도 편향될 수 있으며, 이는 다양한 산업과 애플리케이션에 광범위한 영향을 미치는 부정확하고 신뢰할 수 없는 결과로 이어질 수 있습니다.
게시 시간: 2023년 5월 24일
