학습 데이터란 무엇인가요
AI 모델은 처음엔 아무것도 모르는 상태로 시작해요. 학습 데이터는 패턴을 배우기 위해 살펴보는 자료로, 이 데이터의 품질과 양, 다양성이 완성된 모델의 성능을 크게 좌우해요.
AI가 견종을 인식하게 만들고 싶다면, 학습 데이터는 라벨이 붙은 수많은 개 사진일 거예요. 큰 개 사진만으로 학습된 모델은 작은 견종을 잘 구분하지 못할 텐데, 학습 데이터에 그런 사진이 없었기 때문이에요.
학습 데이터가 중요한 이유
학습 데이터는 AI가 왜 강력한지, 그리고 왜 가끔 틀리는지를 동시에 설명해줘요. 이걸 이해하면 어떤 AI 도구에 대해서든 현실적인 기대치를 세울 수 있어요.
데이터 품질은 AI 도구의 신뢰도에 직접 영향을 줘요
학습 데이터의 공백이나 편향은 결과의 공백이나 편향으로 이어져요
AI 모델에 지식 기준일(cut-off)이 있는 이유를 설명해줘요
이걸 알면 AI의 결과물을 언제 믿어도 되는지 판단하는 데 도움이 돼요
자주 묻는 질문
AI 모델은 학습 데이터에 있던 내용만 알아요. 그 데이터가 특정 시점까지만 수집된 것이라면, 모델은 그 이후에 일어난 사건이나 사실을 알지 못해요.