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데이터는 AI의 '연료'이자 '교과서'라고 할 수 있습니다. 양질 데이터의 중요성에 대해 이해하시면, AI 프로젝트를 더욱 효과적으로 준비하고 진행할 수 있을 것입니다.
딥러닝 AI는 '학습'하여 작동합니다. AI 모델의 학습을 위한 데이터를 '학습 데이터'라고 하며, 데이터를 통해 패턴을 인식하고 결정을 내리는 법을 배웁니다.
예를 들어, 이메일의 스팸 여부를 필터링하는 AI 모델을 구축하려면 수많은 스팸 메일과 정상 메일의 예시를 기반으로 한 학습이 필요합니다. 충분한 학습 데이터 없이는 아무리 뛰어난 개발자가 만든 AI 모델이라도 좋은 성능을 발휘하기 어렵습니다.
중요한 점은 데이터의 양뿐만 아니라 질도 매우 중요하다는 것입니다. 편향되거나 부정확한 데이터로 학습시키면, 잘못된 결괏값을 도출하게 됩니다.
특정 성별이나 인종에 편향된 데이터로 학습시킨 AI 모델의 경우, 공정하지 못한 결정을 내릴 수도 있습니다.
데이터는 그 자체로 AI에 "이런 문제를 해결해 줘"라는 구체적인 지시서와 같습니다.
지시를 명확하게 하기 위해서는 데이터에 레이블이 필요합니다. 레이블은 각 데이터 포인트에 대한 '정답' 또는 '목푯값'을 나타내며, 이는 AI가 학습해야 할 패턴을 정의합니다.
예를 들어, 이메일 분류 작업에서 각 이메일에 '스팸' 또는 '정상'이라는 레이블을 붙이는 것입니다.
- 데이터: 이메일의 제목, 본문, 발신자 정보 등
- 레이블: '스팸' 또는 '정상'
이러한 데이터와 레이블로 AI를 학습시키면, 새로운 이메일이 들어왔을 때 스팸인지 아닌지를 판단하는 이진 분류 모델이 만들어집니다. 이를 통해 AI는 "이 이메일이 스팸일 확률은 얼마인가?"라는 질문에 답하도록 설계됩니다.
제품이나 서비스에 대한 고객 리뷰 데이터에 '긍정' 또는 '부정' 레이블을 붙이는 경우입니다.
- 데이터: 고객이 작성한 리뷰 텍스트
- 레이블: '긍정' 또는 '부정'
이런 데이터와 레이블로 AI를 학습시키면, 새로운 리뷰가 입력되었을 때 그 리뷰가 긍정적인지 부정적인지를 판단하는 감성 분석 모델이 만들어집니다. 1이 AI는 "이 리뷰가 제품에 대해 긍정적인가, 부정적인가?"라는 질문에 답하도록 설계됩니다.
두 예시에서 볼 수 있듯, 같은 텍스트 데이터라도 어떤 레이블을 추가하느냐에 따라 AI가 학습하는 내용과 수행하는 작업이 달라집니다.
만약 스팸 메일 분류에서 '스팸', '정상' 레이블 대신 '중요', '보통', '광고' 등의 레이블을 사용하면, AI는 이메일의 중요도를 분류하는 시스템이 되었을 것입니다. 마찬가지로, 리뷰 분석에서 '긍정', '부정' 레이블 대신 '품질 관련', '서비스 관련', '가격 관련' 등의 레이블을 사용했다면, AI는 감성을 분석하는 것이 아닌 고객 불만의 유형을 분류하는 시스템이 되었을 것입니다.
값을 예측(회귀분석)해야 하는 경우는 어떨까요?
부동산 데이터를 사용하여 주택 가격을 예측하는 회귀 분석 태스크입니다.
- 데이터: 주택의 특성 (면적, 방 개수, 위치, 건축 연도 등)
- 레이블: 실제 판매 가격
이런 데이터와 레이블로 AI를 학습시키면, 새로운 주택의 특성이 입력되었을 때 그 주택의 예상 가격을 추정하는 회귀 모델이 만들어집니다. 이 AI는 "이러한 특성을 가진 주택의 예상 가격은 얼마인가?"라는 질문에 답하도록 설계된 것입니다.
구체적으로 데이터셋의 예를 들어보면 다음과 같은 정보가 있을 수 있습니다.
- 입력 데이터: 면적 150㎡, 방 3개, 서울 강남구 위치, 2010년 건축
- 레이블(정답): 10억 원
AI는 이러한 데이터와 레이블의 관계를 학습하여, 새로운 주택 정보가 주어졌을 때 그 주택의 예상 가격을 계산할 수 있게 됩니다.
이를 통해 알 수 있듯이 데이터와 레이블은 AI에 "이런 특성을 가진 주택의 가격을 예측해줘"라는 구체적인 지시를 제공합니다. 만약 같은 데이터에 ‘월세 가격'이나 ‘1년 후 예상 가격'과 같이 다른 레이블을 사용한다면 AI는 다른 전혀 다른 예측 작업을 수행하게 될 것입니다.
이처럼 분류 태스크뿐만 아니라 예측 태스크에서도 데이터와 레이블은 AI가 학습해야 할 관계와 해결해야 할 문제를 정의하는 핵심 요소입니다. 데이터에 어떤 레이블을 붙이느냐에 따라 AI가 학습하는 내용과 해결하는 문제가 결정됩니다. 따라서 AI 프로젝트를 시작할 때는 "우리가 정확히 어떤 문제를 해결하고 싶은가?"를 먼저 명확히 하고, 그에 맞는 레이블링 전략을 세우는 것이 중요합니다
예제와 정답을 학습하여 새로운 문제의 답을 예측하는 인공지능 모델인 지도 학습 모델은 은 주어진 데이터셋에서 패턴을 찾아내는 능력이 뛰어납니다. 하지만 그 능력은 주어진 데이터셋의 범위 내에서만 발휘됩니다. 예를 들어, 고객 리뷰를 분석하도록 학습된 AI에게 갑자기 제품 추천을 해달라고 하면 이는 불가능합니다.
따라서 데이터를 수집하고 정리하는 단계에서 "우리가 정확히 무엇을 해결하려고 하는가?"를 명확히 하는 것이 중요합니다. 이는 단순히 일정 관리 차원의 문제가 아니라, AI가 어떻게 작동하는지와 직결된 핵심적인 부분입니다.
물론, 새로운 아이디어를 탐색하는 것은 매우 중요합니다. 그러나 그런 아이디어가 떠 올랐다면, 또 다른 새로운 AI 프로젝트를 시작하여 진행해야 합니다. 새로운 태스크를 위해서는 새로운 데이터셋과 새로운 모델이 필요합니다.
이런 점들을 고려하여, AI 엔지니어들은 프로젝트 초기에 관계자들과 충분히 대화하며 목표와 필요한 데이터를 명확히 해야 합니다. 또한 프로젝트와 관련된 모든 분들이 데이터가 태스크를 결정한다는 사실, 그리고 태스크는 쉽게 바꿀 수 없다는 사실을 인지해야 합니다.
- 고객사 핵심 비즈니스: '카라플레이'는 아이와의 5분 대화를 통해 다중지능을 분석하는 AI 진단검사 서비스를 제공하며, 모든 아이들이 잠재 능력을 조기에 발견하고 활용할 수 있는 환경을 조성하는 것을 목표로 합니다.
- 데이터 도입 배경 및 필요성: 아동 AI 심리진단검사 서비스는 데이터 부족으로 초기 단계에 있으며, 다중지능검사 결과와 인터뷰 매칭을 위해 대규모 실험 아동 모집이 필요했습니다.
- 데이터 구축 내용:
1) 아동 인터뷰 및 다중지능 검사 결과 수집
2) 아동 심리 전문가 검수
AI 프로젝트를 성공적으로 이끌기 위해서는 프로젝트 초기 단계에서 데이터의 유무와 질을 철저히 점검하고 필요한 경우 데이터셋을 구축하는 작업에 많은 시간을 투자해야 합니다. 또한, 프로젝트의 목표를 명확히 하고, 그 목표에 맞는 데이터와 레이블링 전략을 세우는 것이 필수적입니다.
알체라는 솔루션 기업으로서 AI 데이터의 중요성을 깊이 이해하고, 그에 맞는 전문성을 갖추고 있습니다.
AI 모델 개발과 빅데이터 분석에 필요한 이미지, 동영상, 텍스트, 음성 등 다양한 종류의 데이터를 취급하고, 분야별 데이터 구축 경험을 보유하고 있습니다. AI 데이터 관련 고민이 있으시면 알체라에 문의해 주세요.
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