본문 바로가기
반응형

전체 글59

합성데이터 4편: 🏢 Synthetic Data 도입기: 기업은 어떻게 시작할까? “우리 회사도 합성 데이터를 써보고 싶은데, 어디서부터 시작해야 할까?”많은 기업들이 이제 ‘합성 데이터’를 단순한 기술이 아닌 생산성 도구로 받아들이고 있습니다.오늘은 실제 기업들이 합성 데이터를 어떻게 도입했고,어떤 전략과 도구, 조직적 접근을 활용했는지 살펴보겠습니다.1. 왜 기업들은 합성 데이터를 쓰기 시작했을까?🔍 1) 데이터 부족과 규제의 이중고기업의 AI 프로젝트가 실패하는 가장 큰 이유는 데이터 부족입니다. 특히 다음과 같은 상황에서 어려움이 극심합니다.민감한 데이터: 고객정보, 의료, 금융 기록 등은 법적 제약데이터 수집 비용: 라벨링 비용, 인프라 부족, 시간 문제희소한 케이스: 자율주행 사고, 보안 침입, 희귀 고객 행동 등이때 합성 데이터는 다음의 두 가지 역할을 합니다:기존 데이.. 2025. 7. 8.
합성데이터 3편: 🚗 의료·보안·자율주행 분야에서 합성 데이터가 바꾼 것들 AI는 이제 상상으로만 데이터를 만들 수 있습니다.그리고 그 ‘상상력’이 의료, 보안, 자율주행 산업의 판을 바꾸고 있습니다.이 글에서는 합성 데이터가 실제 산업 현장에서 어떻게 활용되고 있고,기존 한계를 어떻게 극복했는지 대표 사례 중심으로 정리해봅니다.1. 의료: 민감한 정보 없이도 AI를 훈련시키는 법🔍 문제: 환자 데이터는 많지만, 쉽게 쓸 수 없다의료 데이터는 AI 학습에 매우 유용하지만, 다음과 같은 실제적 제약이 존재합니다:환자의 개인정보 보호(법적 규제)데이터 접근 불균형(병원별 편차, 특정 질병 데이터 부족)라벨링 비용 과다(의료 전문가 필요)이러한 문제로 인해 의료 AI 개발은 항상 데이터의 장벽을 마주하게 됩니다. 💡 해결: GAN 기반 합성 의료 이미지GAN을 활용해 실제 환자의.. 2025. 7. 7.
합성데이터 2편:🧠 GAN, VAE, Diffusion… 합성 데이터를 만드는 AI 기술 총정리 “AI가 데이터를 만든다고?”그 중심에는 바로 생성 모델(Generative Models)이 있습니다.오늘은 대표적인 합성 데이터 생성 기술인 GAN, VAE, Diffusion을 개념부터 차이점, 활용 분야까지 전반적으로 살펴보겠습니다.1. 생성형 모델의 기본 구조 – 데이터 생성의 뇌합성 데이터를 만드는 AI 기술은 모두 생성형 모델(Generative Model)의 범주에 들어갑니다.기존 데이터를 학습해 새로운 데이터를 만들어내는 모델로, 이미지, 텍스트, 오디오, 3D 모델 등 거의 모든 형태의 데이터 생성이 가능합니다. 가장 널리 알려진 세 가지 기술은 다음과 같습니다: ✅ GAN (Generative Adversarial Network)2014년 Ian Goodfellow가 제안한 이 구조는,.. 2025. 7. 7.
합성데이터 1편:🧠 AI 모델이 만들어낸 ‘가짜 데이터’는 실제로 얼마나 쓸모 있을까? 데이터가 부족해서 모델을 못 만든다? 이제는 AI가 데이터를 만들어서 해결하는 시대!하지만 이 ‘합성 데이터’, 과연 진짜 데이터만큼 믿을 수 있을까요?📌 목차합성 데이터란 무엇이며, 어떻게 만들어지는가?합성 데이터는 어디에, 어떻게 활용되고 있을까?기술이 아닌 윤리의 문제: 신뢰성과 악용 가능성맺음말: 진짜보다 더 ‘쓸모 있는’ 가짜? 🔍 1. 합성 데이터란 무엇이며, 어떻게 만들어지는가?합성 데이터(Synthetic Data)는 실제 세계에서 수집된 데이터가 아니라, AI가 기존 데이터를 학습해서 생성한 데이터입니다.이미지, 텍스트, 음성, 센서 등 다양한 형태로 만들어질 수 있으며, 대표적인 생성 기술은 다음과 같습니다:생성 모델 설명 활용 분야GAN (Generative Adversarial .. 2025. 7. 7.
안녕하세요 안녕하세요! 만나서 반갑습니다! 드디어 제 블로그의 첫 글을 쓰게 되었습니다. 예전부터 블로그를 통해 제 생각과 경험을 정리하고, 누군가와 공유하고 싶다는 마음이 있었는데, 이렇게 시작하게 되어 설레고 기쁩니다. 앞으로는 일상 속의 소소한 이야기부터 제가 관심 있는 분야에 대한 정보, 그리고 공부하거나 배운 내용을 정리해보는 공간으로 만들어가고자 합니다. 글을 쓰면서 저 스스로도 더 많이 배우고 성장할 수 있기를 바라며, 방문해 주시는 분들께도 작게나마 도움이 되는 글을 남기고 싶습니다. 처음이라 부족한 점이 많겠지만, 따뜻한 시선으로 지켜봐 주세요. 자, 이제 첫걸음을 내디뎠으니 한 걸음씩 꾸준히 나아가 보겠습니다! 2025. 7. 7.
반응형