인공지능 패러다임이 모델 중심에서 데이터 중심으로 바뀌고 있습니다.

데이터 지향 AI는 생성 AI 시스템의 환상과 편견을 줄여 결과의 ​​품질을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

모델 중심에서 데이터 중심 AI로의 패러다임 전환을 번역한 저자 Rahul Pradhan은 16년 이상의 경험을 보유하고 있으며 현재 Couchbase에서 제품 및 전략 담당 부사장을 맡고 있습니다.

변압 신경망, 생성적 적대 신경망(GAN) 등 인공지능(AI)의 발전으로 기술 분야는 큰 변화를 겪고 있습니다. 이러한 기술은 엄청난 잠재력을 갖고 있을 뿐만 아니라 규모에 맞게 혁신과 창의성을 발휘할 수도 있습니다. 보다 정확하고 효율적인 솔루션을 제공하고 다양한 산업에 새로운 비즈니스 및 개발 기회를 가져올 수 있습니다. 변환기 신경망과 GAN의 결합을 통해 AI 시스템은 인간의 언어, 이미지 및 소리를 더 잘 이해하고 생성할 수 있으므로 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 음성 인식 및 기타 분야의 개발을 촉진할 수 있습니다. 이러한 기술이 점점 성숙해짐에 따라 더 혁신적인 응용 프로그램과 혁신이 등장하여 인류 사회에 더 많은 것을 가져올 것으로 기대할 수 있습니다.

AI가 발전함에 따라 데이터가 중요해집니다. 데이터는 기계 학습 프로젝트를 추진하고 개념을 실용적인 통찰력으로 바꾸는 생명선입니다. 그러나 AI 프로젝트에서 데이터를 효과적으로 활용하는 것은 과제로 가득 차 있으며, 이는 혁신적인 가치의 채택과 실현을 방해합니다.

AI 발전을 강화하기 위해 우리는 현재 모델 중심에서 데이터 중심 AI 혁신으로 패러다임 전환을 경험하고 있습니다. 이러한 변화의 목적은 생성적 적대 네트워크 시스템에서 발생하는 환각과 편견을 줄이는 것입니다. 데이터 중심 AI에 집중하고 모델을 데이터에 더 가깝게 함으로써 AI 모델의 결과를 개선하고 기업이 잠재력을 최대한 실현하도록 도울 수 있습니다. 이러한 변화는 AI 개발에 중요한 자극을 가져올 것입니다.

모델 중심 AI 방법

기존의 모델 중심 AI 방법은 머신러닝 개발의 주요 방법입니다. 핵심 아이디어는 주어진 데이터 세트를 처리할 수 있는 최상의 모델을 생성하기 위해 지속적인 반복을 통해 모델의 성능을 향상시키는 것입니다. 연구원과 엔지니어는 모델의 매개변수, 레이어 수 및 기타 아키텍처 요소를 미세 조정하는 데 많은 시간을 소비합니다. 그러나 과거에는 모델 구축 및 미세 조정이 복잡하고 리소스 집약적인 프로세스였기 때문에 의미 있는 결과를 생성하려면 심층적인 전문 지식이 필요했기 때문에 데이터는 종종 부차적인 요소로 취급되었습니다. 그러나 최근에는 머신러닝 기술의 발전과 컴퓨팅 파워의 향상으로 인해 데이터의 중요성이 점차 강조되고 있습니다. 최신 AI 방법은 데이터의 품질과 다양성에 더 많은 관심을 기울이고 더 큰 데이터 세트와 더 강력한 컴퓨팅 성능을 통해 모델을 교육함으로써 모델의 성능과 일반화 기능을 향상시킵니다. 이러한 데이터 중심 접근 방식은 현재 머신러닝 분야의 주류 트렌드가 되었습니다.

데이터 중심 AI로의 전환

데이터 중심 접근 방식은 정리, 향상 및 데이터가 실제 시나리오를 나타내는지 확인하는 등 모델 교육을 위한 데이터 품질을 향상시킵니다.

인공 지능(AI) 모델이 성숙해지고 복잡해짐에 따라 조직은 데이터 품질을 개선하고 모델과 데이터 간의 긴밀한 동맹을 구축하는 데 집중해야 합니다. 진화하는 이 분야에서는 필요하고 명확한 변화를 만드는 것이 중요합니다. 즉, 데이터를 모델로 전송하는 것이 아니라 모델을 데이터에 더 가깝게 만드는 것입니다. 이는 모델 출력의 품질을 향상시키고 종종 AI 시스템을 괴롭히는 환상을 줄입니다. AI에 대한 데이터 중심 접근 방식은 최신 데이터를 기반으로 생성 및 예측 경험을 제공하려는 조직의 초석입니다.

데이터 중심 AI가 미래 개발 방향이지만 모델 중심 AI는 일부 시나리오에서 여전히 핵심 역할을 합니다. 모델 중심 AI는 데이터가 제한되어 있거나 모델 복잡성과 성능 한계를 탐색하는 것이 목표일 때 특히 중요합니다. 이는 AI 연구의 최전선을 주도하고 고품질 데이터를 얻기 어려운 문제를 해결할 수 있는 가능성을 제공합니다. 따라서 모델 중심 AI는 단순히 데이터 중심 AI의 보완이 아니라 AI 분야에서 없어서는 안 될 접근 방식이다.

데이터 중심 사고로 AI 재구성

데이터 품질과 관련성을 보장하는 데이터 중심 AI 접근 방식으로 전환함으로써 조직은 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.

데이터 품질 개선을 통한 현실 연결

데이터 중심 중앙 접근 방식의 일반적인 장점은 실제 시나리오와 긴밀하게 통합된 경험을 제공할 수 있다는 것입니다. 모델이 종종 저품질 데이터의 오류로 인해 어려움을 겪는 모델 중심 접근 방식과 달리, 데이터 중심 인공 지능(AI)은 AI 모델과 모델이 탐색하려는 동적 현실 사이의 격차를 해소하려고 합니다.

환상의 그림자 줄이기

AI 환각은 주로 결함이 있는 데이터로 인해 발생하며 부정확하거나 허위 정보가 생성되는 것이 특징입니다. 데이터 중심 접근 방식으로 전환하면 이러한 오류를 줄일 가능성이 높아집니다. 보다 명확하고 대표적인 데이터 세트에서 모델을 훈련하면 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 결과가 생성됩니다.

예측 및 생성 AI의 잠재력을 최대한 활용하세요

고품질 데이터의 견고한 기반을 통해 조직은 AI의 예측 및 생성 기능 전체를 활용할 수 있습니다. 이러한 변화로 인해 AI는 기존 데이터 패턴을 더 잘 해석하는 동시에 새로운 통찰력과 경험을 생성하고 혁신 문화와 정보에 입각한 의사 결정을 육성할 수 있습니다.

데이터가 AI 진화의 미래를 이끌자

모델 중심에서 데이터 중심의 인공지능(AI) 방식으로의 전환은 사고방식의 근본적인 변화를 의미합니다. 이는 AI 혁신 여정의 중심에 데이터를 두는 것입니다. 이러한 변화는 단순한 기술적 조정이 아니라 데이터를 AI의 중심에 두는 개념적 재조정입니다. 조직이 이 길을 시작하면서 강력한 데이터 인프라를 구축하고, 데이터 활용 능력을 개발하고, 데이터를 AI 약속의 초석으로 소중히 여기는 문화를 조성해야 합니다.

두 세계의 장점을 혼합

강력한 AI 솔루션을 구축하려면 언제 데이터를 강조하고 모델 혁신에 집중해야 하는지에 대한 미묘한 이해가 필요합니다. 조직이 AI 프로젝트에서 최대한의 가치를 얻을 수 있도록 오늘날의 AI 과제를 해결하려면 모델 중심 AI와 데이터 중심 AI의 이점 간의 균형을 맞추는 것이 중요합니다. AI 모델이 최신 데이터를 기반으로 개발되고 정확하고 신뢰할 수 있도록 보장하려면 조직은 데이터 중심 AI로의 전환을 수용해야 합니다.

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