데이터 중심 AI는 엔지니어들 사이에서 추진력을 얻고 있습니다. 전통적으로 모델 중심 접근 방식은 다양한 애플리케이션의 정확도를 개선하는 데 사용되었지만 오늘날 사용 가능한 데이터의 증가와 신뢰할 수 있는 데이터 사용의 이점으로 인해 엔지니어는 우선 순위와 워크플로우를 재평가하고 있습니다. 모델의 성능이 훈련 중인 데이터의 품질에 크게 좌우되는 상황에서 엔지니어는 이 데이터 초점을 통해 매개변수를 지속적으로 조정하는 순환 프로세스 없이 모델 정확도를 개선할 수 있습니다. 

데이터 품질과 모델 정확도를 개선함으로써 데이터 중심 AI는 5G 통신에서 LiDAR, 의료 기기 이미징, 충전 상태 추정 등에 이르기까지 새로운 애플리케이션 영역을 허용하고 엔지니어링 분야에서 새로운 기회를 열어줍니다. 

신중한 데이터 조사는 성공적인 모델링에 항상 중요한 것으로 입증되었지만 현대의 과제는 데이터 중심 AI가 특정 애플리케이션 문제를 해결하기 위해 어떻게 발전해야 하는지, 그리고 이를 위해 어떤 기술과 도구를 사용할 수 있는지 결정하는 데 있습니다. 데이터 중심 AI를 통해 엔지니어는 찾을 수 있는 답변과 해결할 수 있는 문제 측면에서 새로운 기능에 액세스할 수 있습니다.

데이터 중심 AI를 위한 모범 사례 

정확한 결과를 얻기 위해 엔지니어들은 점점 더 모델에 입력되는 데이터의 품질 향상을 강조합니다. 그러나 데이터 중심 AI가 계속해서 모델 결과를 개선함에 따라 현재로서는 성공적인 AI 모델을 유지하는 데 필요한 데이터의 정도에 대한 보편적인 표준이 없다는 점에 유의해야 합니다. 차례로 엔지니어는 데이터 중심 AI가 동적이며 산업 전반에 걸쳐 응용 프로그램 및 원하는 결과에 따라 요구 사항이 달라질 수 있음을 기억해야 합니다.

궁극적으로 이것은 높은 정확도를 보장하기 위해 데이터 최적화에 대한 다각적인 접근 방식을 필요로 합니다. 더 많은 엔지니어가 작업에 데이터 중심 AI를 구현함에 따라 업계에서 최적의 정확성을 보장하기 위해 활용하는 몇 가지 모범 사례가 있습니다. 여기에는 축소된 차수 모델링, 데이터 동기화, 디지털 왜곡 및 이미지 개체 감지가 포함됩니다.

모델에 공급되는 데이터에 대한 강조가 새롭게 강조됨에 따라 엔지니어는 차수가 축소된 모델링으로 점점 더 눈을 돌리고 있습니다. 이를 통해 모델이 더 빠르게 실행되고 계산 수준에서 "더 적은 공간"을 차지할 수 있습니다. 데이터 품질 충실도의 약간의 손실을 설명하면서 유지됩니다. 이미지 분류를 통해 엔지니어는 원본 이미지 데이터를 다시 가져오거나 보강하여 새 복사본을 개발하고 모델을 충분히 교육할 수 있는 충분한 볼륨을 확보함으로써 교육 데이터의 가능한 격차를 좁힐 수 있습니다. 데이터 동기화는 사용된 데이터가 응용 프로그램의 특정 요구 사항과 일치하도록 합니다. 엔지니어가 시간별 예측을 수행하는 AI 모델을 구축하는 경우 성능을 훈련하고 안내하기 위해 시간별 데이터 입력이 필요합니다.

데이터 품질이 향상됨에 따라 편향을 해결하는 엔지니어의 능력도 향상됩니다. 개선된 데이터는 편향을 쉽게 인식할 수 있게 하여 의료와 같은 중요한 분야에서 대표적인 결과를 제공하기 위해 적절한 데이터 수집을 보장하는 데 필요한 통찰력을 엔지니어에게 제공합니다.  

혁신을 위한 새로운 영역 

이렇게 데이터에 대한 관심이 높아지고 모델 결과가 개선되면서 데이터 중심 AI의 동적 특성이 산업 전반에 걸쳐 특정 틈새 애플리케이션 영역에 적용되었습니다. 무선이 그러한 예 중 하나입니다. 여기에서 데이터 최적화 기술은 디지털 전치 왜곡 필터를 설계하는 새로운 접근 방식을 도입했습니다. 이 필터는 경쟁 필터가 있을 때 편안한 잡음 수준에 도달하도록 신호를 사전에 수정합니다. LiDAR 내에서 사용 사례는 데이터 중심 AI가 센서를 의도한 기능 및 성능 수준에 더 가깝게 이동하여 오류가 발생하기 쉬운 센서 제공 데이터를 평가하고 정리하는 방법을 보여줍니다. 그렇게 함으로써 엔지니어는 실제 운영 중이지만 결정적으로 잘못된 데이터를 수정할 수 있습니다.

의료 응용 분야의 관점에서 의료 기기 이미징도 이 영역을 포용하고 있습니다. 엔지니어는 이미지와 신호 데이터를 페어링하여 3D 이미징 기계를 조정하여 COVID-19 스크리닝을 위한 추가 애플리케이션과 함께 보다 맞춤화되고 정확한 종양 분석 및 폐 건강 측정을 수행할 수 있습니다. 

또 다른 예는 전압 및 평균 온도와 같은 배터리 센서 데이터에 대한 보다 명확한 그림을 구축하기 위해 데이터 중심 AI가 적용되는 자동차 엔지니어링입니다. 이는 전기 자동차 배터리의 설계 및 개선에서 중요한 구성 요소를 구성하는 더 나은 충전 상태 추정을 가능하게 합니다.

엔지니어가 AI 모델에 데이터 중심을 구현하는 데 도움이 되는 다양한 실험 기반 및 데이터 준비 도구가 있습니다. 데이터 중심 AI는 모델 코드가 대부분 일정하게 유지되므로 코드 및 코드 수정을 설계 프로세스의 선행 단계로 가져옵니다. 엔지니어는 신호 데이터에 의존하는 애플리케이션에서 자주 사용되는 전처리 라이브러리와 함께 신속하고 자동화된 데이터 라벨링을 가능하게 하는 데이터 준비 앱에서 가치를 찾습니다.

데이터 중심의 미래에 연료를 공급하다 

데이터 중심 AI에 대한 연구가 계속됨에 따라 이러한 진화의 또 다른 요인은 여러 분야의 팀 간에 더 높은 수준의 협업이 필요하다는 것입니다. 

기술에 대한 추가 초점과 함께 엔지니어는 효율적인 모델링을 위해서는 여전히 데이터 과학자 선도적인 모델링 노력과 이를 작동시키는 데 필요한 데이터를 구동하는 엔지니어. 데이터 중심 AI는 엔지니어가 만들 수 없는 모델의 생산을 지원하기 위해 데이터를 보강하는 방법을 보여줌으로써 여러 분야의 팀을 위한 협업 경로를 제공합니다.   

업계의 엔지니어들은 데이터 중심 AI 사용을 가속화하여 데이터 품질과 모델 정확도를 개선하고 있습니다. 확장된 범위의 애플리케이션 전반에 걸쳐 정확도가 높아진 것 외에도 데이터 중심 AI는 사용 증가와 협업 촉진을 통해 사회에 더 큰 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.