부실한 데이터 관리는 불안정한 기초 위에 집을 짓는 것과 같습니다. 데이터를 적절하게 처리하지 않으면 AI 모델의 성능이 저하되고 비용이 증가하며 시간이 낭비될 수 있습니다. 효율적인 데이터 관리는 성공적인 AI 프로젝트의 핵심입니다. 조직 AI 전략의 일부로 데이터 관리를 고려하기 위한 네 가지 핵심 프레임워크는 재사용, 재활용, 용도 변경 및 축소입니다.
1. 재사용.
조직의 데이터라는 보물 창고에는 약간의 연마를 통해 다시 빛날 수 있는 귀중한 보석이 포함되어 있습니다.
데이터 관리의 재사용 방법에는 새로운 분석이나 응용 분야를 위해 기존 데이터의 용도를 변경하는 것이 포함됩니다. 데이터 자산의 가치를 극대화하고 중복성을 줄이며 데이터 기반 의사 결정의 효율성을 향상합니다. 두 가지 재사용 전략은 다음과 같습니다.
- 전이 학습 및 미세 조정. 전이 학습 및 미세 조정은 마치 건축가가 새집을 처음부터 설계하는 것이 아니라, 기존에 잘 지어진 집을 개선하는 과정으로 볼 수 있습니다. Microsoft® Copilot과 같은 사전 훈련된 모델은 강력한 기반을 제공합니다. 초기에 방대한 데이터 세트에 대해 훈련된 기존 모델은 챗봇, 요약 또는 시 생성과 같은 특정 작업에 맞게 수정될 수 있습니다. 이 방법은 기존 지식을 활용하여 시간, 계산 리소스 및 노력을 절약합니다. 데이터 관리 관점에서 이 접근 방식은 매우 효율적입니다. GenAI 공간에서 기초 모델을 미세 조정하면 광범위한 컴퓨팅 성능과 대량의 레이블이 지정된 데이터를 최소화하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 특정 사용 사례 및 비즈니스 요구 사항에 맞게 조정된 대규모 모델을 개발할 수 있습니다.
- 레이블이 지정된 데이터 세트 재사용. 레이블이 지정된 데이터는 잘 정리된 도서관과 같으며 매우 유용하고 즉시 액세스할 수 있습니다. 프로젝트 전체에서 주석이 지정된 데이터 세트를 재사용할 수 있습니다. 예를 들어 객체 인식용으로 레이블이 지정된 이미지 데이터 세트는 다양한 컴퓨터 비전 작업을 위한 견고한 토대가 됩니다. 기존 레이블을 기반으로 구축할 수 있는데 왜 레이블을 다시 고안해야 할까요? 비용 효율적이고 개발을 가속화하며 주석 작업을 줄여주는 현명한 투자이기 때문입니다. 레이블이 지정된 데이터를 재사용하면 모델의 정확도를 향상하고 평가 프로세스를 더 효율적으로 개선할 수 있습니다.
데이터를 효과적으로 재사용함으로써 데이터의 잠재력을 최대한 활용하여 혁신과 효율성을 주도할 수 있습니다. 이러한 전략을 채택하면 기존 리소스를 최대한 활용하여 더 스마트하고 빠른 발전을 위한 길을 열 수 있습니다.
2. 재활용.
재활용은 더 이상 활발히 사용되지 않는 데이터를 재처리하고 용도를 변경하는 프로세스를 말합니다. 여기에는 오래된 데이터를 정리, 변환 및 통합하여 새로운 응용 분야나 분석에 유용하게 만들어 가치를 극대화하고 낭비를 줄이는 작업이 포함됩니다. 방대한 양의 텍스트로 훈련시킨 Google BERT 모델은 기존 데이터를 재활용하는 것의 영향력을 보여 줍니다. 방대한 양의 기존 텍스트 데이터를 재처리하고 용도 변경함으로써 BERT는 자연어 이해 분야에서 상당한 진전을 이루었습니다. 가장 뛰어난 AI 데이터 아키텍트는 단순한 방법을 넘어서, 데이터를 혁신적으로 재활용하는 방식을 고민합니다.
- 추가 레이블로 주석을 답니다. 기존 데이터의 활용도를 높입니다. 감정 분석 데이터 세트가 있다고 가정합니다. 추가 레이블(예: 풍자, 긴급성)로 주석을 달아 적용 가능성을 확대합니다. IBM의 연구에 따르면 이러한 레이블을 추가함으로써 모델 성능을 최대 15% 향상할 수 있다고 합니다.
- 합성 데이터를 생성합니다. 실제 데이터가 부족할 경우 합성 데이터가 개입됩니다. GAN(생성적 적대 신경망)과 같은 생성형 모델은 사실적인 샘플을 생성합니다. NVIDIA StyleGAN은 안면 인식 시스템 훈련에 유용한 실제와 같은 얼굴을 생성합니다. 합성 데이터는 실제 데이터의 필요성을 최대 80% 줄여 비용을 대폭 절감하고 개인 정보를 보호할 수 있습니다.
3. 용도 변경.
용도 변경은 기존 데이터를 가져와 원래 의도를 벗어난 새로운 분석, 응용 분야 또는 상황에 사용하는 것을 의미합니다. 여기에는 정리, 재포맷 및 다른 데이터 소스와의 통합과 같은 새로운 요구 사항을 충족하도록 데이터를 변환하고 조정하는 작업이 포함됩니다. 데이터의 용도를 다시 설정함으로써 조직은 데이터 자산에서 추가 가치를 추출하고 중복성을 줄이며 효율성을 향상하여 궁극적으로 정보에 입각한 의사 결정과 혁신을 주도할 수 있습니다.
데이터를 성공적으로 용도 변경하기 위한 몇 가지 기술은 다음과 같습니다.
- 데이터 정리. 부정확성, 불일치 및 중복을 제거하여 고품질 데이터 입력을 보장합니다. 이 단계는 분석 및 응용 분야의 무결성을 유지하는 데 매우 중요합니다.
- 데이터 변환. 새로운 분석 또는 응용 분야에 더 적합한 다른 형식이나 구조로 데이터를 변환합니다. 여기에는 데이터 정규화, 데이터 유형 변경 또는 데이터 세트 재구성이 포함될 수 있습니다.
- 데이터 통합. 다양한 소스의 데이터를 결합하여 보다 포괄적인 보기를 제공하는 통합 데이터 세트를 생성합니다. 이를 통해 격리된 데이터 세트에서는 볼 수 없었던 새로운 통찰력과 상관관계를 발견할 수 있습니다.
- 데이터 강화. 외부 소스에서 새로운 정보를 추가하여 기존 데이터를 강화하고 가치와 통찰력을 높입니다. 여기에는 인구 통계 데이터, 시장 데이터 또는 기타 관련 정보를 추가하는 작업이 포함될 수 있습니다.
- 데이터 익명화. 분석을 위한 유용성을 유지하면서 개인 정보를 보호하기 위해 데이터를 수정합니다. 이는 민감하거나 개인 정보를 다룰 때 특히 중요합니다.
- 데이터 시각화. 차트, 그래프 및 기타 시각적 도구를 사용하여 접근성이 높고 이해하기 쉬운 방식으로 데이터를 표시합니다. 효과적인 시각화를 통해 복잡한 데이터를 보다 이해하기 쉽고 실행 가능하게 만들 수 있습니다.
이러한 기술을 채택함으로써 조직은 데이터의 유용성을 극대화하고 새로운 통찰력을 발견하며 전략적 이니셔티브를 지원할 수 있습니다.
4. 축소.
특히 AI 사용 사례에서는 가능한 한 많은 데이터를 저장하면 더 많은 가치를 얻을 수 있지만 데이터가 차지하는 공간을 줄여야 하는 경우도 있습니다. 다음과 같은 방법을 통해 데이터를 줄일 수 있습니다.
- 중복 제거. 데이터 세트를 어수선한 작업 공간으로 생각해 보십시오. 중복 제거는 곤도 마리에의 데이터 관리 기법이라고 할 수 있으며 중복 레코드를 식별하고 제거합니다. 중복 제거는 데이터 무결성과 품질을 향상할 수 있습니다. 조직은 데이터를 정리함으로써 데이터를 간소화하여 모델 훈련에 더 효율적으로 활용할 수 있습니다.
- 압축. 데이터 압축은 파일을 깔끔한 공간 절약형 패키지로 축소하는 것과 유사합니다. 여행 가방 속의 옷이 공간을 더 차지하지 않도록 하는 데 사용되는 압축 여행 큐브와 마찬가지로 압축 기술(JPEG 및 PNG 등)은 품질을 저하하지 않고 데이터 크기를 최소화합니다. 데이터 압축은 데이터 전송 속도를 높이고 비용을 절감합니다. 이미지, 텍스트 또는 숫자 데이터이든 압축은 필수 정보를 보존하면서 효율적인 저장을 촉진합니다.
- 정규화. 음량이 고르지 않은 노래가 포함된 플레이리스트를 들어 본 적이 있다면 정규화 방법의 중요성을 이해할 수 있을 것입니다. 정규화는 각 기능이 일관된 스케일을 갖도록 데이터를 조화시키는 과정입니다. 이 프로세스는 데이터 중복을 최소화하고 데이터 무결성을 개선하며 쿼리를 단순화합니다. AI 모델을 훈련할 때 이를 통해 수렴 속도를 빠르게 하고 정확도를 높일 수 있습니다. 잘 제작된 오디오 음량 믹스와 같은 원리로, 적절히 정규화된 데이터 세트는 사용자에게 유용한 결과를 제공합니다.
AI 응용 분야 강화.
효율적인 AI 데이터 관리는 사치가 아니라 필수이며 성공적인 AI 프로젝트의 초석입니다.
튼튼한 기초가 안정적인 집을 짓는 결과를 가져오는 것처럼, 견고한 AI 모델을 위해서는 적절한 데이터 처리가 필수적입니다. 조직은 재사용, 재활용, 용도 변경, 축소라는 네 가지 핵심 방법을 구현하여 AI 데이터 관리 관행을 최적화할 수 있습니다. 레이블이 지정된 데이터 세트를 재사용하면 기존 데이터의 가치를 극대화할 수 있으며, 재처리 및 용도 변경을 통해 데이터를 재활용하면 혁신적인 솔루션이 도출됩니다. 새로운 분석 또는 응용 분야를 위해 데이터의 용도를 변경하면 데이터 자산에서 최대한의 가치를 끌어낼 수 있습니다. 마지막으로 데이터를 줄이면 데이터를 간소화하고 훈련을 가속화하며 모델 성능을 향상할 수 있습니다.
성공적인 조직은 이러한 전략을 수용하고 결과적으로 AI 프로젝트가 성공하게 됩니다.
