인공지능 학습 데이터 구축 시 품질 관리는 어떻게 하나요?

데이터 품질 관리를 꼭 해야 하나요? 인공지능 모델의 기술력과 성능을 향상시키기 위해서는 먼저 인공지능에 필요한 고품질의 학습 데이터를 확보하는 것이 매우 중요한데요! 좋은 데이터를 얻기 위해서는 데이터의 수집과 획득, 정제, 가공 등의 모든 과정을 꼼꼼히 관리하고 개선하는 것이 무엇보다 중요합니다. 여기서, 높은 품질의 데이터란?c 인공지능 학습에 올바른 고품질 데이터란 신뢰할 수 있어야 하고, 여러 근거를 포함할 수 있도록 충분해야 합니다. 데이터 정확도를 높이기 위해서는 데이터가 편향되거나 중복되지 않아야 하며, 표준화를 통한 일관된 데이터가 필요합니다. 또한 인공지능 모델이 여러 증거를 종합해 유의미한 결론을 내릴 수 있도록 다양한 데이터를 확보해야 하며, 윤리적 문제가 없도록 주의해야 합니다. 키워드 : 신뢰, 충분, 다양, 일관, 윤리 [데이터의 구축 및 품질 관리 단계] 우선 인공지능 학습 목적에 따른 다양한 원시 데이터를 수집한 후 정제 과정을 통하여 중복되거나 불필...

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