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X-GEN

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원시·원천 데이터부터 합성 데이터까지 효과적인 AI 데이터 활용하기 오늘날 비즈니스 환경에서 데이터는 새로운 '석유'라고 불릴 만큼 막대한 가치를 지니고 있는데요. 특히 AI 분야에서는 데이터가 그 기반을 형성하며, AI가 학습하고 추론, 예측하는 모델 성능은 어떤 데이터를 제공하느냐에 따라 달라지게 돼요.오늘은 알 수 없거나 인지하지 못한 허위 또는 잘못된 정보에 대한 AI 훈련으로 발생되는 데이터 품질을 예방하는 원시 데이터와 원천 데이터, 라벨링 데이터의 역할을 알아봄, AI의 잠재력을 끌어내는 방법에 대해 소개해 드릴게요 :)AI의 출발은 원시 데이터로부터,원시 데이터는 어떠한 가공이나 처리가 이루어지지 않은 "생 데이터"에요. 이 데이터는 센서, 카메라, IoT 등 사람이나 기계가 수집한 정보들을 포함한 다양한 원천(Source)에서 수집되고 있어요. 예를 들어..
3D 모델링에서 활용되는 Static Data와 Dynamic Data의 이해 더 정교하고 정밀한 3D 모델링 작업에 필요한 데이터 AI 기술의 발전과 함께 정교하고 몰입감 있는 환경 제공을 위한 3D 모델링을 활용한 산업이 점차 늘고 있어요. 예를 들어 게임 개발 및 영화 애니메이션, 그리고 건축 인테리어 디자인 등의 산업에서는 객체의 3D 설계를 통해 실제와 유사한 경험을 제공해요. 이와 같이 3D 모델링을 활용한 다양한 산업에서는 더 정확하고 정밀한 데이터가 필요로 해요. 그러나 AI 모델이 학습하는 데 필요한 데이터를 충분히 수집하기 어려운 상황에서는 정적 데이터 Static Data 와 동적 데이터 Dynamic Data의 역할이 중요해지는데요. 이 두 데이터 유형은 각각 고정된 정보와 희망하는 정보를 제공하여, AI가 현실 상황을 더 잘 이해할 수 있도록 도와줘요. 특히..
제조업 자동화를 실현할 수 있는 3D시뮬레이션 플랫폼 X-GEN(옴니버스) 최근 많은 산업 제조업체에서는 자동화 기술을 도입하며, 복잡해지고 다양해지는 운영 체계를 관리하고 있어요. 하지만 자동화된 기기에도 예측불가한 위험이 발생하며, 모든 산업에서의 제조 프로세스 자동화는 비용이 많이 드는데요.💰 따라서 적절한 과제를 수행하며 결정을 내릴 수 있도록 사전에 테스트 및 검증할 수 있는 플랫폼이 필요하게 돼요. 이 플랫폼이 바로 3D 시뮬레이션입니다!😎 제품 경쟁 심화, 제품 수명 주기 단축, 불확실한 공급망 조건 등의 요구사항을 해결해 줄 수 있는 3D시뮬레이션은 자동화 시나리오를 미리 테스트하고 평가할 수 있는데요. 이번 콘텐츠에서는 제조/유통 산업 내의 3D시뮬레이션 사례를 알아보며 어떤 이점과 혁신을 이끌고 있는지 함께 살펴볼게요!  3D 시뮬레이션이란? 3D 시뮬레이..
AI 머신러닝·딥러닝 모델 학습에서의 과적합(Over fitting) 현상과 대응 방안 안녕하세요 여러분 씨이랩입니다:) 보통 어떠한 역할과 상황에 딱! 맞는다는 의미로 'FIT'하다!라는 표현, 많이 들어보셨죠? 해당 표현처럼 AI 인공지능 역시 적합한 데이터를 통해 AI 모델을 학습하고 훈련시키는데요. 다만,🤚 데이터가 너무 지나치게 최적화돼도 모델의 성능은 떨어질 수 있는데요. 오늘은 합성데이터과 AI 모델 학습에서 흔히 일어나는 '과적합'(OverFitting)현상에 대해 알아보며, AI에게는 어떤 데이터가 적합한지 살펴보는 시간을 가져볼게요! 🙌AI에서의 과적합(Overfitting) 현상, 무엇일까요?  오늘날 인간의 지능만큼 똑똑한 인공지능 모델은 보통 자신의 예측과 학습 데이터의 정답 간의 오차를 줄이는 방식으로 학습을 진행하고 있어요. 하지만 때때로 모델의 성능이 너무 ..
엣지 컴퓨팅과 엣지AI의 융합으로 더 높은 효율의 AI 인프라 구현 AI 데이터 생성량이 급격히 증가하고 있는 지금, 데이터 처리 방식에서도 혁신의 바람이 불고 있어요. 그 중심에는 바로 '엣지 컴퓨팅'이 있답니다!데이터 정보를 생성하는 디바이스와 처리 기능을 사용자에게 더 가깝게 전환함으로써 애플리케이션의 성능을 크게 개선하고 더 빠른 실시간 인사이트를제공할 수 있는 엣지 컴퓨팅과 엣지 AI를 통해 AI 인프라 시장 동향을 더 가까이 살펴보아요! AI 인프라에서 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)이 중요한 이유 엣지 컴퓨팅 은 데이터를 클라우드 서버로 전송하기 전, 데이터 발행소(Edge)에서 처리하는 기술이에요. 기존의 클라우드 컴퓨팅은 모든 데이터를 중앙 서버로 전송하고 처리하는 방식으로, 이 경우 지연 시간이 발생하고 네트워크 대역폭이 소모되었어요. 하지만 ..
AI 데이터 부족 현상, 친칠라 스케일링 법칙과 합성 데이터 솔루션 XGEN ✔️ AI 학습에 있어 데이터 크기보다 더 중요한 데이터 훈련인공지능(AI) 연구와 모델링이 발전하면서, AI 시스템의 학습에 필요한 데이터의 양은 지속적으로 증가하고 있어요. 더 많은 AI 데이터를 학습할수록, 모델의 성능이 좋아진다는 논리에 힘이 실리며 기업과 조직은 AI 학습에 이용할 방대한 데이터를 구하기 위해 필사적인 노력을 가하게 돼요. 하지만, 마냥 방대한 데이터 하나만으로는 좋은 모델을 만들 수 없는데요. 이에 대한 근거로 '친칠라 스케일링 법칙'(Chinchilla Scaling Law)을 예시로 들 수 있어요. 친칠라 스케일링 법칙이란 인공지능 모델의 성능과 훈련에 필요한 데이터양 및 모델 크기 간의 관계를 설명하는 이론적인 접근 방식이에요. 이 법칙은 AI 모델의 훈련 효율성을 극대화..
AI 학습의 새로운 방향: 개인정보 강화 기술 PET 합성 데이터로 해결! 🛜인터넷 속 데이터가 넘쳐나는 세상, 우리는 마음만 먹으면 원하는 정보를 쉽게 얻고 이러한 정보를 가공할 수 있는 권리를 가질 수 있어요. 이때 데이터 환경에서 개인정보 보호가 소홀히 다루어질 경우, 개인정보 유출이나 규제 위반·부정적 비즈니스 영향과 같이 개인과 기업 모두에게 위험한 상황이 발생할 수 있답니다.⚠️ 따라서 현대 데이터 관리 및 분석 환경은 안전하고 엄격한 데이터 관리 프로세스를 수립하고, 기술/행정적 조치를 통해 위험을 최소화하는 것이 아주 중요해지는데요! 🛡️이러한 사회적 이슈와 관련하여, 최근 떠오르고 있는 개인정보 보호 강화 기술 PET과 합성 데이터에 대해 설명해 드릴게요 :) 🟩 구글과 애플도 강조한 PET 이란 무엇일까?  개인정보 보호 강화 기술(Privacy Enha..
AI 데이터 편향성을 극복하고 신뢰성을 높여줄 합성 데이터 솔루션 XGEN 현대 데이터 중심 사회에서의 데이터 중요성은 점점 더 커질 수밖에 없는 구조예요. 기업들은 데이터를 활용해 소비자 행동을 예측하고, AI 모델은 학습된 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리며, 정부와 연구 기관은 데이터를 통해 정책과 미래 방향을 설정할 수 있어요. 하지만 이렇게 중요한 데이터도 그 자체로 완벽할 수는 없는데요. 최근 사회에서 화두 되고 있는 데이터 편향성(Data bias) 문제 때문이에요. 이번 콘텐츠에서는 데이터 편향성이 우리 사회와 기업에 어떤 영향을 가져오는지, 그리고 이를 해결할 수 있는 정책과 논의사항은 무엇인지 씨이랩에서 함께 알아보아요! 🔷 데이터 편향성(Data Bias)이란 무엇일까요? 데이터 편향성은(Data Bias)는 데이터 수집이나 처리, 분석 과정에서 발생하는..

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