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인공지능 기술에 대한 스몰 데이터 접근법의 잠재력 원문보기 1
- 국가 미국
- 생성기관 안보유망기술센터
- 주제분류 핵심R&D분야
- 원문발표일 2021-09-02
- 등록일 2021-10-01
- 권호 199
○ 안보유망기술센터(CSET)는 인공지능 기술을 활용하는데 스몰 데이터(Small Data) 접근법이 가지는 잠재력을 분석한 보고서*를 발표함
* Small Data’s Big AI Potential
○ 스몰데이터(small data) 인공지능 접근법은 분류되고 정제된 데이터가 거의 없거나 적은 상황에서 활용될 수 있고 실제 세계에서 수집된 막대한 데이터에 대한 의존을 덜게 만들어 줌
- 대규모 데이터에 의존하는 전통적인 빅데이터(big data) 접근법은 이러한 데이터가 존재하지 않는 일부 상황을 간과하고 있으며 이 경우 스몯데이터(small data) 기법이 대안이 될 수 있음
○ 본 보고서는 스몰데이터 접근법을 크게 전이학습(transfer learning), 데이터 라벨링(data labeling), 인공 데이터, 베이지안 기법, 강화학습의 5가지 범주로 나누고, 기술 현황을 다음과 같이 평가함
- 인공지능은 빅데이터와 동의어가 아니며, 스몰데이터 환경에서 활용될 수 있는 대안적인 접근법이 존재함
- 전이학습(transfer learning)에 대한 연구는 특히 빠르게 발전하고 있다는 점에서 향후 더 많이, 널리 활용될 가능성이 높음
- 미국과 중국은 스몰데이터 접근법 부문에서 치열하게 경쟁하고 있으며 미국은 가장 큰 분야인 강화학습과 베이지안 기법에서, 중국은 전이학습(transfer learning) 부문에서 빠르게 격차를 늘리고 있음
- 전이학습(transfer learning)은 스몰데이터 접근법에서 작은 비중만을 차지한다는 점에서 미국 정부가 더 많은 투자를 제공할 유망한 기술일 수 있음
* Small Data’s Big AI Potential
○ 스몰데이터(small data) 인공지능 접근법은 분류되고 정제된 데이터가 거의 없거나 적은 상황에서 활용될 수 있고 실제 세계에서 수집된 막대한 데이터에 대한 의존을 덜게 만들어 줌
- 대규모 데이터에 의존하는 전통적인 빅데이터(big data) 접근법은 이러한 데이터가 존재하지 않는 일부 상황을 간과하고 있으며 이 경우 스몯데이터(small data) 기법이 대안이 될 수 있음
○ 본 보고서는 스몰데이터 접근법을 크게 전이학습(transfer learning), 데이터 라벨링(data labeling), 인공 데이터, 베이지안 기법, 강화학습의 5가지 범주로 나누고, 기술 현황을 다음과 같이 평가함
- 인공지능은 빅데이터와 동의어가 아니며, 스몰데이터 환경에서 활용될 수 있는 대안적인 접근법이 존재함
- 전이학습(transfer learning)에 대한 연구는 특히 빠르게 발전하고 있다는 점에서 향후 더 많이, 널리 활용될 가능성이 높음
- 미국과 중국은 스몰데이터 접근법 부문에서 치열하게 경쟁하고 있으며 미국은 가장 큰 분야인 강화학습과 베이지안 기법에서, 중국은 전이학습(transfer learning) 부문에서 빠르게 격차를 늘리고 있음
- 전이학습(transfer learning)은 스몰데이터 접근법에서 작은 비중만을 차지한다는 점에서 미국 정부가 더 많은 투자를 제공할 유망한 기술일 수 있음
