KGeN, 데이터는 쉽게 모을 수 있지만, 신뢰는 쉽게 모을 수 없다.
Humyn Labs와의 협업 피드백 내용을 아티클로 정리했네요.
AI 얼굴 인식에는 실제 세계의 다양한 얼굴 데이터가 필요하지만 조명, 각도, 나이 변화 등으로 얼굴은 끊임없이 달라지며, 편향된 데이터만으로는 현실을 제대로 반영할 수 없으며, Humyn Labs가 요구하는 데이터는 지역, 연령,성별이 고르게 분포되고 데이터 활용 동의가 된 실제 기반 데이터셋이었다고 합니다.
KGeN은 현지 커뮤니티 리더를 통해 참여자에게 목적을 설명하고, 실질적인 동의를 확보했으며 업로드 단계에서 이미지 품질과 메타데이터를 즉시 검증하는 QC 시스템을 적용해 데이터 품질을 높였습니다.
그 결과, 5개 권역에서 총 5,000명 참여 / 총 12만 장 이미지에서 QC 정확도 94%의 결과라는 훌륭한 결과를 얻을 수 있었다고 합니다.
https://x.com/KGeN_IO/status/2083199008231879053
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18분 전
