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openGENESIS 협업 플랫폼, 신뢰할 수 있는 AI 데이터 관련 첫 결과 발표

Digital Transformation Genesis인공지능(AI) 평가를 위한 협업 플랫폼, openGENESIS가 첫번째 스포트라이트 프로젝트 "신뢰할 수 있는 AI 데이터 라벨링 프로세스"를 완료했습니다. openGENESIS의 워킹그룹을 주관하는 Eclipse Foundation이 이를 보장합니다.

 

이 프로젝트의 일환으로 Incenda AI GmbH와 TÜV SÜD는 데이터 품질 및 고품질 라벨 생성에 초점을 맞춘 AI 시스템의 라이프 사이클 및 개발 프로세스를 제시하는 백서를 발표했습니다.

 

이 백서는 데이터 기반 고품질 AI 시스템 개발의 전제조건인 머신러닝 데이터 라벨링 공정이 처음으로 적용된 것입니다. 이로써 openGENESIS는 자율주행차의 중요한 요구사항인 안전하고 신뢰할 수 있는 AI를 향한 첫 걸음을 뗐습니다.

 

자세한 내용 및 해당 주제는 TÜV SÜD 전문가인 Patrick Scharpfenecker 에게 문의해 주시기 바랍니다.

 

백서 다운로드

 

백서 요약:

최근 몇 년간의 큰 성공으로 인해, 인공 지능(AI)이 점점 더 많은 시스템에서 사용되고 있습니다. 개발 프로세스를 포함한 기존 소프트웨어 엔지니어링 관행이 확립되어 AI 시스템 개발의 복잡성과 추가 과제를 포착하지 못함에 따라, 많은 소프트웨어 개발자들은 특히 의료 또는 자동차 같은 안전이 중요한 영역에서 AI를 사용하는 것에 어려움을 겪고 있습니다.

지금까지 가장 큰 영향력을 준 AI 방법 중 하나는 지도식 머신러닝(ML)입니다. 지도식 머신러닝의 성능은 개발된 모델을 교육하고 평가하는데 사용되는 데이터와 확립된 소프트웨어 엔지니어링 사례의 적용에 의해 대부분 결정됩니다. 일반적인 문제로는 데이터 및 라벨 품질, 지도식 머신러닝 개발을 위한 미숙한 프레임워크 및 프로세스, 구현 요구사항의 추적성 부족, 일부 모델의 제한된 투명성이 있습니다.

본 백서는 지도식 머신러닝을 사용하여 시스템 개발 의도부터 개발된 시스템 폐기에 이르기까지 데이터 품질에 중점을 둔 건전한 지도식 ML 수명주기를 논의하고 설정했다는 점에서 기여도가 있습니다. 수명 주기의 여러 단계가 자세히 설명되어 있으며, 라벨링 프로세스를 정의하여 각 단계에 대한 심층적인 정보를 제공합니다. 이 논의는 고품질 라벨을 만들고 라벨링 중 일반적인 문제를 제기하기 위해 수행되도록 권장되는 활동이 포함됩니다.

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