dohaii040603 님의 블로그

AI 모델의 데이터 소스 편향 제거 기술

1. 데이터 편향의 본질: AI 학습의 출발점부터 시작되는 문제 AI 모델의 성능은 데이터에 크게 의존하며, 그 데이터의 질과 다양성, 대표성은 모델의 공정성과 정확성에 직결된다. 하지만 현실 세계의 데이터는 사회 구조적 불균형, 인간의 주관적 선택, 역사적 편향 등의 요소가 혼재된 결과물이다. 예를 들어 범죄 예측 AI에 사용되는 경찰 출동 기록은 실제 범죄율이 아닌, 경찰이 어느 지역에 더 자주 출동했는지를 반영한다. 이처럼 데이터 자체에 존재하는 구조적 편향은 AI가 특정 집단에 대해 불공정하거나 왜곡된 예측을 내리도록 만든다. 특히 음성, 이미지, 텍스트 등 멀티모달 데이터를 활용하는 현대 AI 시스템은 단일한 형태의 편향을 넘어서, 복합적이며 잠재적인 편향 요소들이 얽혀 있어 그 문제는 더욱 심..

AI의 제로샷 학습 응용 사례

1. 제로샷 학습이란 무엇인가 – 인간처럼 ‘처음 보는 문제’에 대응하는 AI 인간은 처음 마주한 상황에서도 맥락을 이해하고 유추하여 문제를 해결할 수 있다. 이러한 인지 능력을 기계에 부여하고자 하는 시도가 바로 **제로샷 학습(zero-shot learning, ZSL)**이다. 제로샷 학습은 AI가 훈련받지 않은 클래스를 예측하거나 처리할 수 있게 하는 기술로, 기존 학습 기반 모델의 한계를 넘어선 개념이다. 전통적인 머신러닝이나 딥러닝 방식은 반드시 데이터를 기반으로 학습해야만 결과를 도출할 수 있었다. 하지만 새로운 환경, 새로운 언어나 개념에 직면하면 전혀 대응할 수 없는 한계가 존재했다. 반면 제로샷 학습은 사전에 보지 못한 데이터나 클래스를 다룰 수 있는 능력을 기반으로 작동한다. 이는 보..

AI 기반 온디바이스(On-Device) 학습 기술: 새로운 엣지 시대의 개막

1. 온디바이스 학습의 개념과 부상 배경 인공지능(AI)은 클라우드 기반 학습에서부터 엣지 디바이스(Edge Device) 기반의 온디바이스 학습(On-Device Learning)으로 진화하고 있다. 특히 스마트폰, 웨어러블, IoT 기기 등 엣지 컴퓨팅이 활성화됨에 따라 사용자 데이터를 직접 디바이스에서 처리하고 학습시키는 기술이 주목받고 있다. 온디바이스 학습이란, 데이터가 서버로 전송되지 않고 사용자 기기 내에서 학습이 이루어지는 방식으로, 이는 개인정보 보호, 반응속도 개선, 네트워크 종속성 해소라는 측면에서 매우 혁신적인 의미를 가진다. 클라우드 기반 딥러닝은 막대한 연산 자원과 서버 중심 처리로 고성능 예측을 가능케 했지만, 데이터 전송에 따른 시간 지연(latency), 보안 위협, 중앙 ..