Datagen 연구: 합성 데이터의 광범위한 채택

Datagen, 합성 데이터 생성의 선두주자,가 의뢰한 새로운 연구는 컴퓨터 비전(CV) 분야에서 합성 데이터가 인공지능(AI)와 기계 학습(ML) 애플리케이션을 발전시키기 위해 어떻게 사용되고 있는지에 대한 많은 통찰력을 제공했습니다.

Wakefield Research가 수행한 이 연구는 컴퓨터 비전 분야의 훈련 데이터를 조사했으며, “합성 데이터: 2022년 생산 준비된 AI의 핵심”이라는 제목을 가지고 있습니다. 이 연구는 300개의 고유한 조직에서 300명의 CV 전문가를 설문조사했습니다.

합성 데이터를 중심으로 집결

이 연구의 주요 발견 중 하나는 합성 데이터를 중심으로 분야가 집결하고 있으며, 이를 통해 프로젝트 지연과 취소와 관련된 문제를 해결하고 있다는 것입니다.

또한 이 연구는 훈련 데이터가 컴퓨터 비전 전문가에게 복잡성을 일으키는 원인이 되고 있으며, 이는 회사 내에서 컴퓨터 비전의 진행을 느리게 만든다는 점을 강조했습니다.

가장 흔한 문제로는 시스템을 다시 훈련하기 위해浪費된 시간과 자원, 품질 문제를 일으키는 부적절한 주석, 의도된 응용 프로그램의 도메인에 대한 데이터 커버리지 부족, 그리고ufficient한 데이터의 부족이 포함되었습니다.

이러한 문제는 프로젝트의 진행을 방해하며, 대부분의 CV 팀이 프로젝트 지연과 취소를 경험하도록 이끌었습니다. 설문조사에 따르면, 99%의 응답자가 프로젝트 취소를 경험했으며, 80%는 3개월 이상 지연된 프로젝트를 경험했으며, 33%는 7개월 이상 지연된 프로젝트를 경험했습니다.

광범위한 관심과 채택

이 연구는 또한 합성 데이터에 대한 광범위한 관심을 나타내는 많은 경향을 발견했습니다. 더具体적으로, 96%의 컴퓨터 비전 팀은 이미 합성 데이터를 컴퓨터 비전 모델의 훈련과 테스트에 사용하고 있다고 보고했습니다.

Datagen은 또한 조직이 합성 데이터를 사용하는 주요 동기를 묻았으며, 팀은 테스트, 훈련, 및 에지 케이스 해결을 보고했습니다.

합성 데이터의ประโยชน에 관해, 응답자들은 생산 준비 시간의 단축, 개인 정보 보호 문제의 제거, 편향의 감소, 주석 및 레이블링 오류의 감소, 예측 모델링의 개선이 가장 두드러진ประโยชน이라고回答했습니다.

Ofir Chakon은 Datagen의 설립자이자 CEO입니다.

“합성 데이터는 데이터의 미래입니다. 이것은 우리의 AI 시스템이 필요로 하는 데이터를 제어하고 사용하는 새로운 방법입니다.”라고 Chakon은 말했다. “시뮬레이션이 시간이 지남에 따라 더 좋아지면, 모든 장점과 함께, 더 이상 확장할 수 없는 속도로 발전하는 세계에서 노동 집약적인 수동 데이터 수집의 자리를 차지할 것입니다.”

Datagen의 전체 보고서는 여기에서 읽을 수 있습니다.