반응형 syntheticdata2 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 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. 이전 1 다음 반응형
