우수한 AI 솔루션을 위한 합성 데이터

네오노드의 데이터 트레이닝 방법론은 정확하고 적응력이 뛰어난 데이터 모델을 제공하여 현실 세계의 변화에 빠르게 대응할 수 있습니다.

데이터는 모든 머신러닝 애플리케이션의 핵심입니다. 머신 러닝 모델이 패턴, 사물 또는 행동을 인식하는 방법을 학습하려면 모델이 학습해야 할 내용을 나타내는 대량의 데이터를 학습해야 합니다.

컴퓨터 비전 작업에서 훈련 데이터는 이미지와 실측 데이터 주석으로 구성됩니다. 모델에 얼굴을 찾도록 학습시키는 경우, 이러한 주석은 학습 이미지에 얼굴이 있는지 여부와 이미지에서 얼굴이 어디에 있는지 알려줄 수 있습니다. AI가 예기치 않게 작동하는 경우, 머신러닝 모델을 학습시키는 데 사용된 학습 데이터에서 근본 원인을 찾을 수 있는 경우가 많습니다. 예를 들어, '얼굴 데이터 세트'에 프로필에 얼굴 사진이 포함되어 있지 않은 경우 최종 모델은 사람의 머리를 인식하는 데 어려움을 겪게 됩니다.

이 백서에서 아그네스 예른스트룀은 네오노드가 어떻게 합성 데이터를 사용해 신경망을 훈련시켜 최대한의 정확도를 보장하는지 설명합니다.