AI 기술을 상용화하고자 하는 많은 기업들은 다양한 기능을 범용적으로 수행할 수 있는 거대한 모델보다는, 각자의 응용에 맞는 한두 가지 특정 기능을 수행할 수 있는 AI 모델을 필요로 한다. 그러나 이런 기능에 특화된 학습 데이터를 확보하는 일은 쉬운 일이 아니다. 데이터의 수집과 라벨링 과정은 비용과 시간이 많이 소요될 뿐만 아니라, 많은 경우 불가능하거나 비효율적일 수 있다. 이러한 문제를 해결할 수 있는 해법 중 하나가 바로 모듈화된 합성 데이터다.
모듈화돼 인공적으로 생성된 합성 데이터는 필요한 기능을 수행하기 위해 특정 객체만을 포함하는 학습 데이터다. 예를 들어, 어떤 학습되지 않은 AI 모델이 있을 때, 보행자 객체만 포함된 학습 데이터를 사용해 모델을 학습시키면, 해당 모델은 보행자만을 검출할 수 있다. 이후 같은 모델에 자동차 객체만 포함된 데이터 모듈을 추가로 학습시키면, 보행자와 자동차 두 가지 객체를 모두 검출할 수 있게 된다. 이러한 방식으로 사용자는 원하는 객체만 포함된 학습 데이터를 선택해, 원하는 기능을 수행할 수 있는 AI 모델을 점진적으로 구축할 수 있다.
이 과정은 Transfer Learning, Continual Learning, Incremental Learning의 개념과 일치한다. 모듈형 합성 데이터를 통해 모델은 불필요한 중복이나 혼란 없이 데이터 학습을 효율적으로 수행할 수 있다. 그 결과 학습 시간은 단축되고, 학습의 효율성은 높아진다.
모듈형 합성 데이터는 마치 레고 블록과 같다. 사용자는 필요한 색상과 크기의 레고 블록을 선택해 원하는 모형을 만들 수 있듯이, 모듈형 데이터로 원하는 기능을 가진 AI 모델을 설계할 수 있다. 초기에는 간단한 기능부터 시작해 점진적으로 더 많은 기능을 추가하며 복합적인 모델로 확장할 수 있다. 이러한 방식은 기업과 연구자들에게 시간과 비용의 효율성을 제공한다.
모듈화된 학습 데이터의 사용은 정규화 기법과 Meta-Learning 접근법을 통해 더욱 학습 효과를 높일 수 있다. 새로운 데이터를 학습하면서도 기존 학습 내용을 유지하는 데 있어 이러한 기법은 모델의 성능을 안정적으로 유지하는 데 기여한다. 또한 데이터 증강 기법을 통해 학습 데이터가 다양한 상황과 조건을 포함하도록 구성하면, 모델의 일반화 성능을 향상할 수 있다. 이는 모듈형 데이터가 각기 다른 학습 조건에서도 높은 성능을 유지하도록 돕는다.
모듈형 합성 데이터는 초기 단계에서 AI 기술을 도입하려는 기업이나 초보 AI 학습자들에게 큰 도움을 준다. 이들은 거대한 AI 모델과 방대한 학습 데이터를 처음부터 접근하기 어려울 수 있지만, 모듈화된 데이터는 필요한 기능을 단계적으로 추가하면서 학습할 수 있는 길을 제공한다. 이는 AI 기술의 진입 장벽을 낮추고, 더 많은 기업과 사람들이 AI 기술을 활용할 수 있게 함으로써, AI 기술의 대중화를 가능하게 한다.
결론적으로, AI의 미래 발전을 위해서는 효율적이고 접근 가능한 학습 데이터가 필요하다. 모듈형 합성 데이터는 이러한 요구를 충족시키는 실질적이고 실용적인 솔루션이 될 수 있다. 이를 통해 AI 기술은 더욱 빠르게 발전할 수 있으며, 다양한 산업과 응용 분야에 폭넓게 적용될 수 있을 것이다.