정보 신뢰도 스스로 판단해 균형 있게 학습하는 AI 개발
2025년 10월 14일 오전 09:00
KAIST 황의종 교수 연구팀은 인공지능이 다양한 정보를 고르게 활용할 수 있도록 돕는 학습 데이터 증강 기술을 개발했습니다.
이 기술은 이미지와 글처럼 서로 다른 데이터를 일부러 엇갈리게 섞어 학습시키는 방식으로, 인공지능이 특정 정보에만 의존하지 않도록 했습니다.
연구팀은 이 기술을 통해 인공지능이 어려운 데이터는 더 집중하고 품질이 낮은 데이터는 보완하는 등 각 정보의 신뢰도를 스스로 판단해 학습하도록 설계했다고 설명했습니다.
그 결과, 영상이나 음성 등 특정 정보에만 의존하던 기존 기술과 달리, 다양한 정보를 균형 있게 학습해 더 정확하고 효율적인 예측 성능을 보였다고 덧붙였습니다.
YTN 사이언스 권석화 (stoneflower@ytn.co.kr)
이 기술은 이미지와 글처럼 서로 다른 데이터를 일부러 엇갈리게 섞어 학습시키는 방식으로, 인공지능이 특정 정보에만 의존하지 않도록 했습니다.
연구팀은 이 기술을 통해 인공지능이 어려운 데이터는 더 집중하고 품질이 낮은 데이터는 보완하는 등 각 정보의 신뢰도를 스스로 판단해 학습하도록 설계했다고 설명했습니다.
그 결과, 영상이나 음성 등 특정 정보에만 의존하던 기존 기술과 달리, 다양한 정보를 균형 있게 학습해 더 정확하고 효율적인 예측 성능을 보였다고 덧붙였습니다.
YTN 사이언스 권석화 (stoneflower@ytn.co.kr)
[저작권자(c) YTN science 무단전재, 재배포 및 AI 데이터 활용 금지]
