올바른 데이터 확보

AI Strategy

Vidhi Chugh

AI strategist and ethicist

데이터 가용성

• 데이터 증가 -> 모델 성능 향상

• 데이터 양만이 전부가 아닙니다
• 레이블링, 품질, 최신성

• 모델이 내재된 패턴을 파악합니다

• 데이터 중심 과학
• 데이터를 체계적으로 구축

데이터 관련성

 

• 패턴의 풍부함과 관련성
• 무관한 데이터는 모델을 오도하여 정확도를 낮춥니다

 

• 예시: 신용 평가 모델
  • 관련 속성
  • 거래 내역
  • 자산 프로필

 

시간적 관련성

• 팬데믹 이후 공급망 역학이 변화했습니다

데이터 프라이버시

 

• 민감한 사용자 데이터

• GDPR 등 데이터 프라이버시 표준

 

• 윤리적 관행

• 사용자 신뢰 확보

데이터 사전

 

• 각 데이터 필드의 의미와 중요성을 설명합니다

 

• 도메인 전문가가 데이터와 비즈니스 의사결정을 연결합니다

 

• 중복 데이터는 모델 예측에 가치를 더하지 않습니다

 

데이터 샘플링

• 대용량 데이터를 다룰 때
• 샘플 데이터셋 생성
• 효율적이면서도 유사한 결과 도출

데이터 증강

• 데이터가 부족한 경우에는?
• 데이터 증강 - 기존 데이터셋에서 새 레코드 생성

데이터 다양성

 

• 신뢰할 수 있는 모델 구축

• 우수한 모델 정확도

• 예시: 대출 신청

  • 다양한 연령대 및 민족 포함

 

데이터 품질

 

• 완전하고 포괄적인 데이터
• 정확한 데이터: 나이 및 생년월일

 

• 누락 데이터
• 올바른 데이터 레이블

연습해 봅시다!

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