생성형 AI1 합성 데이터 (데이터 부족, 모델 붕괴, 실전 적용) 데이터가 충분하면 AI 모델이 알아서 잘 학습할 거라고 생각하기 쉽습니다. 하지만 실제 AI 프로젝트에서는 데이터의 '양'보다 '질'과 '다양성'이 더 큰 벽이 됩니다. 특히 개인정보 규제와 희귀 케이스 데이터 부족은 현실적인 문제인데, 이를 풀 방법으로 주목받는 것이 합성 데이터(Synthetic Data)입니다. 이 글에서는 합성 데이터가 어떤 문제를 해결해 주는지, 그리고 어떤 함정이 있는지를 정리했습니다.데이터 부족, 왜 이렇게 고질적인 문제일까AI 모델을 만들어본 분이라면 공감하실 겁니다. 데이터를 수집하는 일은 생각보다 훨씬 더 느리고, 비싸고, 법적으로 복잡합니다. 실제로 AI 프로젝트에서 가장 오래 걸리는 단계로 데이터 수집과 전처리가 자주 꼽힙니다. 특히 금융이나 의료 분야는 개인정보 보.. 2026. 9. 23. 이전 1 다음