데이터 크기 문제
대규모 데이터 세트에 대한 신경망 훈련은 여러 가지 요소를 신중하게 고려해야 하는 복잡하고 까다로운 작업입니다. 주요 과제 중 하나는 데이터의 크기가 너무 커서 효율적으로 저장하고 처리하기 어렵다는 점입니다. 이는 긴 훈련 시간과 높은 컴퓨팅 비용으로 이어질 수 있으며, 많은 연구자와 조직에게 엄청난 부담이 될 수 있습니다.
병렬 처리 분산 컴퓨팅 시스템
이러한 문제를 해결하기 위해 연구자들은 대규모 데이터 세트에서 신경망을 훈련하기 위한 몇 가지 기술을 개발했습니다. 한 가지 접근 방식은 여러 대의 컴퓨터가 함께 작동하여 데이터를 병렬로 처리할 수 있는 분산 컴퓨팅 시스템을 사용하는 것입니다. 이렇게 하면 작업 부하를 여러 대의 컴퓨터로 나누어 훈련 시간과 계산 비용을 크게 줄일 수 있습니다.
특수 하드웨어
또 다른 접근 방식은 딥 러닝 작업에 최적화된 GPU(그래픽 처리 장치) 또는 TPU(텐서 처리 장치)와 같은 특수 하드웨어를 사용하는 것입니다. 이러한 장치는 기존 CPU보다 훨씬 빠르게 행렬 연산을 수행할 수 있으므로 학습 시간을 크게 단축할 수 있습니다.
데이터 품질 문제
이러한 기술적 문제 외에도 데이터 자체의 품질과 관련된 문제도 있습니다. 대규모 데이터 세트에는 신경망의 성능에 영향을 줄 수 있는 오류, 불일치 또는 편향이 포함될 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 세트에 한 클래스의 예가 다른 클래스보다 더 많이 포함되어 있으면 결과 신경망이 해당 클래스에 편향될 수 있습니다.
전처리
이러한 문제를 해결하기 위해 연구자들은 훈련을 시작하기 전에 대규모 데이터 세트를 정리하고 전처리하는 기술을 개발했습니다. 여기에는 데이터의 오류나 불일치를 식별하고 제거하는 것은 물론, 편향을 줄이기 위해 각 클래스의 예시 수를 균형 있게 조정하는 작업이 포함됩니다.
전이 학습
또 다른 접근 방식은 전이 학습을 사용하는 것인데, 이는 사전 학습된 신경망을 새로운 데이터 세트에 대한 학습의 시작점으로 사용하는 것을 포함합니다. 이렇게 하면 새로운 네트워크를 처음부터 훈련하는 데 필요한 데이터의 양을 크게 줄일 수 있을 뿐만 아니라 이전 작업에서 학습한 지식을 활용하여 성능을 개선할 수 있습니다.
윤리적 문제
기술 및 데이터 관련 문제 외에도 대규모 데이터 세트에 대한 신경망 훈련과 관련된 윤리적 고려 사항도 있습니다. 예를 들어, 네트워크 훈련에 사용되는 데이터에 개인에 대한 민감한 정보나 개인정보가 포함되어 있다면 개인정보 보호 및 보안에 대한 우려가 있을 수 있습니다. 마찬가지로, 결과 네트워크가 의사 결정 목적(예: 채용 또는 대출)에 사용되는 경우 공정성 및 편향성에 대한 우려가 있을 수 있습니다.
적절한 장치와 지침
이러한 문제를 해결하기 위해 연구자와 조직은 훈련 데이터가 대표성을 갖고 편향되지 않으며 윤리적으로 건전한지 확인하기 위한 조치를 취해야 합니다. 여기에는 다음 분야의 전문가와 협력하는 것이 포함될 수 있습니다. 윤리 및 개인정보 보호 전문가와 협력하여 데이터 수집, 저장 및 사용에 대한 적절한 보호 장치와 지침을 개발해야 합니다.
