데이터 중심 AI
term_id: data_centric_ai
Category: basic_concepts
Definition
데이터 중심 AI는 인공지능 개발의 패러다임 전환을 의미하며, 알고리즘이나 하이퍼파라미터 최적화에만 집중하기보다는 모델을 훈련하는 데 사용되는 데이터를 체계적으로 개선하는 데 초점을 맞춥니다.
Summary
모델 아키텍처를 수정하는 것보다 훈련 데이터의 품질과 양을 개선하는 데 중점을 두는 AI 개발 접근 방식입니다.
Key Concepts
- 데이터 품질
- 반복적 정제
- 라벨 일관성
- 데이터셋 큐레이션
Use Cases
- 잘못 라벨링된 이미지를 수정하여 컴퓨터 비전 정확도 향상
- 균형 잡힌 데이터셋을 통해 채용 알고리즘의 편향 감소
- 훈련 텍스트의 문법 오류를 수정하여 NLP 모델 성능 향상