GenAI 시대의 데이터 거버넌스 청사진

ML과 GenAI의 세계로 더 깊이 들어가면서 데이터 품질에 대한 강조가 중요해졌습니다. KMS Technology의 Advanced Technology Innovation Group CTO인 John Jeske는 최고의 모델 성능을 보장하기 위해 데이터 계보 추적 및 연합 학습과 같은 데이터 거버넌스 방법을 자세히 설명합니다.

데이터 품질은 지속 가능성 모델과 이해관계자 신뢰의 핵심입니다. 모델링 프로세스 동안 데이터 품질은 장기적인 유지 관리를 더 쉽게 만들고 이해 관계자 커뮤니티에서 사용자 신뢰와 확신을 구축할 수 있게 해줍니다. 대규모 언어와 생성 알고리즘을 포함한 복잡한 모델에서는 '가비지 인, 쓰레기 아웃'의 효과가 더욱 악화됩니다. "Jeske가 말했습니다.

유전적 AI 바이어스 대 데이터 대표 문제

사용 사례에 어떤 모델을 선택하든 열악한 데이터 품질은 필연적으로 GenAI 모델의 왜곡으로 이어질 것입니다. 함정은 일반적으로 데이터를 잘못 나타내는 훈련 데이터에서 비롯됩니다.

실제 부는 임시 모델이나 모델링 구조가 아닌 데이터 자체에 있습니다. 지난 몇 달 동안 수많은 모델링 프레임워크가 등장하면서 데이터는 가치로 자리 잡았습니다.

KMS Technology의 소프트웨어 서비스 담당 수석 부사장인 Jeff Scott은 다음과 같이 설명했습니다. “AI가 생성한 콘텐츠가 예상 출력에서 ​​벗어나는 것은 알고리즘 오류가 아니라 교육이 부족하거나 왜곡된 것입니다.

엄격한 데이터 무결성 거버넌스

데이터 거버넌스 모범 사례에는 메타데이터 관리, 데이터 관리, 자동화된 품질 확인과 같은 활동이 포함됩니다. 예를 들어, 데이터 원본의 신뢰성을 보장하고, 교육 및 모델링을 위해 데이터를 수집할 때 인증된 데이터 세트를 사용하고, 자동화된 데이터 품질 도구 사용을 고려하세요. 이로 인해 복잡성이 가중될 수 있지만 이러한 도구는 데이터 무결성을 보장하는 데 매우 유용합니다.

데이터 품질을 개선하기 위해 우리는 데이터 유효성, 무결성 검사 및 시간 일관성과 같은 속성을 제공하는 도구를 사용합니다. 강력한 AI 모델.

AI 개발의 책임과 지속적인 개선

모든 사람의 눈에는 데이터가 문제입니다. 회사 내에서 데이터 거버넌스에 대한 책임을 할당하는 것은 중요한 작업입니다.

가장 중요한 것은 기능이 설계된 대로 작동하고 훈련 중인 데이터가 잠재 고객의 관점에서 의미가 있는지 확인하는 것입니다. 피드백은 학습을 향상시키며, 다음 번에 모델을 훈련할 때 이를 고려하여 신뢰 지점까지 지속적인 개선을 불러옵니다.

워크플로에서 AI 및 ML 모델은 공개적으로 출시되기 전에 엄격한 내부 테스트를 거칩니다. 데이터 엔지니어링 팀은 지속적인 피드백을 받아 모델을 반복적으로 개선하여 편향 및 기타 이상 현상을 최소화합니다.

위험 관리 및 고객 신뢰

데이터 거버넌스는 관련 비즈니스 영역의 데이터 관리가 필요하며 테마가 필요합니다. 데이터를 보장하기 위해 전문가의 지속적인 참여가 필요합니다.

기술로 인해 부정확한 결과를 받는 것과 관련된 위험을 이해해야 하며 기업은 데이터 소스의 투명성과 지적 재산 처리부터 전반적인 데이터 품질 및 완전성에 이르기까지 투명성을 평가해야 합니다.

투명성은 고객 신뢰에 필수적이며 데이터 거버넌스는 단순한 기술 작업이 아니라 부정확한 AI 예측에서 최종 사용자에게 위험이 이전되므로 회사의 평판에도 영향을 미칠 수 있습니다.

GenAI의 지속적인 개발로 인해 데이터 거버넌스를 마스터하는 것이 점점 더 중요해졌습니다. 이는 데이터 품질을 보장할 뿐만 아니라 데이터와 AI 모델 간의 복잡한 관계를 이해하기 위한 것입니다. 이러한 통찰력은 기술 발전, 비즈니스 건전성 및 이해관계자와 더 넓은 대중의 신뢰를 유지하는 데 매우 중요합니다

위 내용은 GenAI 시대의 데이터 거버넌스 청사진의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!