합성 데이터는 인공 지능 (AI) 분야의 데이터 희소성 및 개인 정보 보호 문제를 해결하기 위한 가장 인기 있는 잠재적 솔루션 중 하나가 되었습니다.연구자와 실무자는 실제 데이터와 매우 유사한 인공 데이터를 생성함으로써 AI 모델을 보다 효과적으로 훈련하고 테스트할 수 있습니다.컴퓨터 비전, 자연어 처리 및 기타 영역에서 합성 데이터를 생성하기 위한 최신 연구 개발 및 방법을 살펴보겠습니다.
컴퓨터 비전
컴퓨터 비전을 위한 합성 데이터 생성
연구원들은 고품질 합성 데이터를 생성하기 위한 다양한 기술을 탐구해 왔습니다. 컴퓨터 비전 애플리케이션.2022년 “컴퓨터 비전 및 이미지 이해” 저널에 발표된 연구에 따르면 생성적 적대 네트워크 (GAN) 를 사용하여 물체 감지 작업을 위한 합성 이미지를 생성하는 것이 효과적이라는 사실이 입증되었습니다.
의료 영상을 위한 합성 데이터
합성 의료 영상 데이터는 의료 영상 분석 모델의 정확도를 개선하는 데 사용되었습니다.2022년 “Medical Image Analysis” 저널에 발표된 연구에서는 합성 데이터를 사용하여 유방조영술 이미지에서 유방암을 진단하는 모델을 훈련하는 것이 효과적이라는 것이 입증되었습니다.
자율주행차를 위한 합성 데이터
합성 데이터는 자율주행차 개발에 특히 유용한 것으로 나타났습니다.예를 들어, NVIDIA의 연구에서는 합성 데이터를 사용하여 자율 주행 자동차용 모델을 학습시켰고 성능이 크게 향상되었습니다.합성 데이터를 다음과 통합하여 센서 퓨전, 자율 시스템은 주변 환경을 해석하고 이에 반응하는 능력을 향상시켜 정확성과 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다.
자연어 처리
NLP용 합성 데이터
합성 데이터는 자연어 처리 (NLP) 모델의 성능을 개선할 수 있는 잠재력을 찾기 위해 연구되었습니다.2023년 “arXiv” 저널에 발표된 연구에 따르면 합성 데이터를 사용하여 다음과 같은 효과를 얻을 수 있는 것으로 나타났습니다. LLM 미세 조정 질문에 대한 답변 작업을 위해.
언어 모델링을 위한 합성 데이터
합성 데이터는 언어 모델의 성능을 개선하는 데 사용되었습니다.2023년 “arXiv” 저널에 발표된 연구에 따르면 합성 데이터를 사용하여 텍스트 생성 작업을 위한 언어 모델을 학습하는 것이 효과적이라는 사실이 입증되었습니다.
감정 분석을 위한 합성 데이터
합성 데이터는 감정 분석 모델의 성능을 개선하는 데 사용되었습니다.2022년 “정보 처리 및 관리” 저널에 발표된 연구에 따르면 합성 데이터를 사용하여 감정 분석 작업을 위한 모델을 학습하는 것이 효과적이라는 사실이 입증되었습니다.
합성 데이터 생성 방법
테이블 형식 및 잠재 공간 합성 데이터 생성
테이블 형식 및 잠재 공간 합성 데이터 생성에는 실제 데이터의 구조 및 패턴을 모방한 합성 데이터 생성이 포함됩니다.이 기법은 데이터 분포가 알려져 있고 데이터 구조가 복잡한 애플리케이션에 특히 유용합니다.
생성적 적대 네트워크 (GAN)
GAN은 생성기 네트워크와 판별자 네트워크를 포함하는 일종의 딥러닝 모델입니다.생성기는 합성 데이터를 생성하고, 판별자는 합성 데이터를 평가하고 생성기에 피드백을 제공합니다.합성 데이터를 실제 데이터와 구별할 수 없을 때까지 이 과정을 반복해서 반복합니다.
딥 제너레이티브 모델
가변 오토인코더 (VAE) 와 같은 딥 제너레이티브 모델 및 생성적 적대 네트워크 (GAN) 합성 데이터를 생성할 수 있습니다.VAE는 인코더가 원본 데이터세트를 보다 간결한 구조로 압축하고 데이터를 디코더로 전송하는 비지도 방식입니다.그런 다음 디코더는 원본 데이터세트를 표현한 출력값을 생성합니다.
스토캐스틱 프로세스
확률적 프로세스에는 실제 데이터의 구조를 모방한 랜덤 데이터 생성이 포함됩니다.이 기법은 데이터 분포가 알려져 있고 데이터 구조가 단순할 때 유용합니다.
규칙 기반 데이터 생성
규칙 기반 데이터 생성에는 사람이 정의한 특정 규칙을 기반으로 합성 데이터를 생성하는 작업이 포함됩니다.이 기법은 복잡성에 대한 요구 사항이 낮고 고정된 단순한 사용 사례에 유용합니다.
합성 데이터 생성 도구
합성 데이터를 생성하는 데 사용할 수 있는 다양한 합성 데이터 생성 도구가 있습니다.이러한 도구에는 MDClone, MOSTLY AI, Hazy, Ydata, BizDataX, Sogeti, Gretel, Tonic 및 CVEDIA가 포함됩니다.
당면 과제 및 향후 방향
데이터 품질
정확한 결과를 얻으려면 합성 데이터의 품질을 보장하는 것이 중요합니다.연구원들은 GAN 및 기타 생성 모델을 사용하는 등 합성 데이터의 품질을 개선하기 위한 다양한 기술을 탐구해 왔습니다.
데이터 다양성
합성 데이터는 광범위한 시나리오와 엣지 케이스를 포괄할 수 있을 만큼 다양해야 합니다.연구원들은 다양한 생성 모델 및 데이터 증강 기법을 사용하는 등 다양한 합성 데이터를 생성하기 위한 다양한 기술을 탐구해 왔습니다.
데이터 통합
정확한 결과를 얻으려면 합성 데이터를 실제 데이터와 통합하는 것이 필수적입니다.연구자들은 합성 데이터를 실제 데이터와 통합하기 위한 다양한 기법 (예: 전이 학습 및 데이터 융합 사용) 을 탐구해 왔습니다.
평가 지표
합성 데이터의 품질은 AI 애플리케이션에서의 효율성에 매우 중요합니다.계산, 인적 노동, 시스템 복잡성 및 정보 콘텐츠와 같은 평가 지표는 합성 데이터의 품질을 평가하는 데 사용됩니다.
합성 데이터는 교육 및 테스트 모델을 위한 고품질의 다양하며 프라이버시를 보호하는 데이터 세트를 제공함으로써 AI 분야에 혁명을 일으킬 잠재력을 가지고 있습니다.GAN, VAE 및 합성 데이터 생성 도구와 같은 합성 데이터를 생성하는 최신 연구 개발 및 방법은 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등을 포함한 다양한 영역에서 유망한 결과를 보여주었습니다. 자연어 생성.
그러나 AI에서 합성 데이터의 잠재력을 완전히 실현하려면 데이터 품질, 다양성 및 통합과 같은 문제를 여전히 해결해야 합니다.향후 방향으로는 고품질 합성 데이터를 생성하는 고급 기술과 합성 데이터를 실제 데이터와 통합하여 AI 모델의 정확도를 개선할 수 있는 도구의 개발이 포함됩니다.
AI에서 데이터 라벨링의 중요성: 합성 데이터 품질 향상
데이터 라벨링은 특히 합성 데이터로 작업할 때 AI 모델 개발의 중요한 단계입니다.여기에는 객체 클래스, 경계 상자 또는 시맨틱 분할 마스크와 같은 관련 정보로 데이터 샘플에 주석을 달거나 태그를 지정하는 작업이 포함됩니다.데이터 레이블링을 통해 AI 모델을 학습하고 테스트하는 데 사용되는 합성 데이터가 정확하고 일관되며 고품질인지 확인할 수 있습니다.
데이터 라벨링 서비스: 주석 프로세스 간소화
데이터 레이블링은 특히 대규모 데이터 세트를 처리할 때 시간이 많이 걸리고 노동 집약적인 작업일 수 있습니다.바로 이 부분에서 데이터 레이블링 서비스가 활용됩니다.이러한 서비스는 주석 프로세스를 간소화하여 효율성과 비용 효율성을 높이는 특수 도구 및 플랫폼을 제공합니다.
인기 있는 데이터 라벨링 서비스에는 다음이 포함됩니다.
- Sapien: 정확성과 확장성에 중점을 둔 데이터 수집 및 라벨링 서비스
- Amazon Mechanical Turk: 기업이 대규모 작업자에게 데이터 레이블링 작업을 아웃소싱할 수 있는 크라우드소싱 플랫폼입니다.
- LabelBox: 협업 주석 및 품질 관리와 같은 기능과 함께 데이터 라벨링을 위한 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하는 클라우드 기반 플랫폼입니다.
- Scale AI: 머신러닝을 활용하여 주석 프로세스를 자동화하고 가속화하는 데이터 라벨링 플랫폼입니다.
기업은 데이터 레이블링 서비스를 활용하여 합성 데이터에 레이블을 정확하게 지정하여 AI 모델 교육을 위한 데이터 세트를 준비하는 데 필요한 시간과 노력을 줄일 수 있습니다.
데이터 라벨링의 품질 관리
레이블이 지정된 데이터의 품질을 보장하는 것은 AI 모델의 성능에 매우 중요합니다.레이블링된 데이터의 불일치, 오류 또는 편향은 모델 성능을 최적화하지 못할 수 있으며 심지어 사회적 편견을 지속시킬 수도 있습니다.데이터 레이블링 서비스는 레이블이 지정된 데이터를 고품질로 유지하기 위해 다양한 품질 관리 조치를 구현하는 경우가 많습니다.
- 샘플당 여러 주석: 여러 주석자가 동일한 데이터 샘플에 레이블을 지정하면 불일치나 오류를 식별하고 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 합의 기반 레이블 지정: 레이블을 수락하기 전에 주석자 간에 일정 수준의 합의를 요구하면 레이블이 지정된 데이터의 신뢰성을 높일 수 있습니다.
- 전문가 검토: 주제별 전문가를 고용하여 레이블이 지정된 데이터를 검토하고 검증하면 정확성과 일관성을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 지속적인 모니터링: 레이블링된 데이터의 품질을 정기적으로 모니터링하고 주석자에게 피드백을 제공하면 라벨링 프로세스 전반에 걸쳐 높은 표준을 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
Sapien: 전문가의 피드백과 데이터 라벨링을 통한 AI 역량 강화
AI 모델용 합성 데이터로 작업할 때 데이터 레이블링은 생성된 데이터의 품질과 효과를 보장하는 중요한 단계입니다.실제 애플리케이션에서 신뢰할 수 있는 결과를 제공할 수 있는 모델을 학습하려면 정확하고 일관된 라벨링이 필수적입니다.정확성과 확장성에 초점을 맞춘 데이터 수집 및 라벨링 서비스를 제공하는 Sapien이 바로 여기에 있습니다.
전문가의 피드백을 통한 LLM 미세 조정
Sapien은 데이터를 직접 구축하든 기존 모델을 사용하든 관계없이 고품질 교육 데이터가 성공적인 AI 모델의 기반이라는 것을 잘 알고 있습니다.Human-in-the-Loop 라벨링 프로세스는 데이터 세트를 미세 조정하기 위한 실시간 피드백을 제공하므로 기업은 가장 성능이 뛰어나고 차별화된 AI 모델을 구축할 수 있습니다.
기업은 Sapien의 전문 라벨러 팀을 활용하여 데이터 라벨링 병목 현상을 완화하고 LLM 모델 성능을 개선할 수 있습니다.Sapien은 효율적인 라벨러 관리 기능을 제공하므로 기업은 팀을 세분화하고 데이터 라벨링 프로젝트에 필요한 수준의 경험과 기술에 대해서만 비용을 지불할 수 있습니다.또한 Sapien은 사람이 더 빠르게 입력할 수 있는 정밀한 데이터 레이블링을 제공하여 LLM의 견고성과 입력 다양성을 향상시켜 엔터프라이즈 애플리케이션에 대한 적응성을 개선합니다.
라벨 제작 과정을 지원하는 유연한 팀
사피엔은 165개 이상의 국가에서 30개 이상의 언어와 방언을 구사하는 80,000명 이상의 기여자로 구성된 글로벌 네트워크를 자랑합니다.이처럼 다양한 라벨러 풀을 통해 Sapien은 모든 규모의 주석 프로젝트에 맞게 라벨링 리소스를 빠르게 확장하거나 축소하여 대규모로 인간 지능을 제공할 수 있습니다.
Sapien의 라벨링 서비스는 의료, 법률 및 교육 기술을 포함한 다양한 산업 전반의 특정 데이터 유형, 형식 및 주석 요구 사항을 처리할 수 있는 기능을 통해 고도로 맞춤화할 수 있습니다.스페인어를 유창하게 구사하는 라벨러가 필요하든 북유럽 야생동물 전문가가 필요하든 관계없이 Sapien은 신속하게 확장할 수 있도록 도와주는 내부 팀을 보유하고 있습니다.
LLM의 언어 및 상황에 대한 이해 강화
Sapien은 AI와 인간 지능을 결합하여 모든 모델의 모든 입력 유형에 주석을 달아 기업이 언어 및 컨텍스트에 대한 LLM의 이해를 높일 수 있도록 합니다.
- 질문에 답변하는 주석
- 데이터 수집
- 모델 미세 조정
- 테스트 및 평가
- 텍스트 분류
- 감정 분석
- 시맨틱 세그멘테이션
- 이미지 분류
Sapien이 비즈니스를 위해 확장 가능한 데이터 파이프라인을 구축하는 방법을 알아보는 데 관심이 있다면, 상담 예약 자세히 알아보려면
