학습용 데이터셋 생성
학습 데이터는 예시 묶음이 아니라 출처, 거부 이유와 출시 이력을 가진 제품입니다.
원천 분류, 합성 생성, 독립 감사, 민감정보 제거, 커버리지와 사람 표본 검사를 설계합니다.
§ 01
학습용 데이터셋 생성이 필요한 운영 조건
생성 모델이 만든 데이터를 같은 모델 계열이 평가하면 오류가 증폭되어도 높은 점수를 받을 수 있습니다.
출처와 변환 이력이 없는 데이터는 삭제·수정·재학습 요청에 대응할 수 없습니다.
- 실제 데이터만으로 희귀 행동과 실패 조건을 충분히 덮지 못할 때
- 반복 생성과 사람 감사를 버전 단위로 운영할 수 있을 때
- 원천 사용 권리와 민감정보 경계가 확인되지 않았을 때
- 커버리지 목표 없이 양만 늘리려 할 때
학습용 데이터셋 생성 시스템 플레이트
- 01
1단계
원천 유형과 허용 변환, 보존·삭제 규칙을 수집 전에 분류합니다.
- 02
2단계
생성기와 감사자를 분리하고 규칙·모델·사람 표본을 조합해 판정합니다.
- 03
3단계
PII와 도메인 비밀, 스키마 오류를 독립된 거부 사유로 기록합니다.
- 04
4단계
커버리지 매트릭스와 계보 매니페스트가 통과한 데이터만 출시합니다.
- 작업은 원천 유형과 허용 변환, 보존·삭제 규칙을 수집 전에 분류합니다.에서 시작합니다.
- 출처·변환 계보 완전성을 통해 수용 여부를 결정합니다.
§ 03
구현보다 먼저 경계와 수용 기준을 고정합니다.
학습 데이터는 예시 묶음이 아니라 출처, 거부 이유와 출시 이력을 가진 제품입니다.
- 01
1단계
원천 유형과 허용 변환, 보존·삭제 규칙을 수집 전에 분류합니다.
검토 산출물 1 - 02
2단계
생성기와 감사자를 분리하고 규칙·모델·사람 표본을 조합해 판정합니다.
검토 산출물 2 - 03
3단계
PII와 도메인 비밀, 스키마 오류를 독립된 거부 사유로 기록합니다.
검토 산출물 3 - 04
4단계
커버리지 매트릭스와 계보 매니페스트가 통과한 데이터만 출시합니다.
검토 산출물 4
§ 04
가상의 업무 조건으로 적용 범위를 확인합니다.
실제 데이터만으로 희귀 행동과 실패 조건을 충분히 덮지 못할 때
생성 모델이 만든 데이터를 같은 모델 계열이 평가하면 오류가 증폭되어도 높은 점수를 받을 수 있습니다.
- APPROACH
- 원천 유형과 허용 변환, 보존·삭제 규칙을 수집 전에 분류합니다.
- BOUNDARY
- 합성 비율 자체를 품질 지표로 사용하지 않습니다.
반복 생성과 사람 감사를 버전 단위로 운영할 수 있을 때
출처와 변환 이력이 없는 데이터는 삭제·수정·재학습 요청에 대응할 수 없습니다.
- APPROACH
- 생성기와 감사자를 분리하고 규칙·모델·사람 표본을 조합해 판정합니다.
- BOUNDARY
- 삭제 경로가 없는 원천은 릴리스에 포함하지 않습니다.
§ 05
이득과 비용을 같은 표에서 검토합니다.
| Decision | Gain | Cost | Watch |
|---|---|---|---|
| 실제 데이터만으로 희귀 행동과 실패 조건을 충분히 덮지 못할 때 | 원천 유형과 허용 변환, 보존·삭제 규칙을 수집 전에 분류합니다. | 합성 비율 자체를 품질 지표로 사용하지 않습니다. | 출처·변환 계보 완전성 |
| 반복 생성과 사람 감사를 버전 단위로 운영할 수 있을 때 | 생성기와 감사자를 분리하고 규칙·모델·사람 표본을 조합해 판정합니다. | 삭제 경로가 없는 원천은 릴리스에 포함하지 않습니다. | 행동·실패 커버리지 |
학습용 데이터셋 생성 시스템 플레이트
| Item | 방법 | 증거 | 경계 |
|---|---|---|---|
| 계층 1 | 원천 유형과 허용 변환, 보존·삭제 규칙을 수집 전에 분류합니다. | 출처·변환 계보 완전성 | 합성 비율 자체를 품질 지표로 사용하지 않습니다. |
| 계층 2 | 생성기와 감사자를 분리하고 규칙·모델·사람 표본을 조합해 판정합니다. | 행동·실패 커버리지 | 삭제 경로가 없는 원천은 릴리스에 포함하지 않습니다. |
| 계층 3 | PII와 도메인 비밀, 스키마 오류를 독립된 거부 사유로 기록합니다. | 사람 감사 거부율 | 합성 비율 자체를 품질 지표로 사용하지 않습니다. |
- 작업은 원천 유형과 허용 변환, 보존·삭제 규칙을 수집 전에 분류합니다.에서 시작합니다.
- 출처·변환 계보 완전성을 통해 수용 여부를 결정합니다.
§ 07
성과 수치보다 먼저 측정 조건을 합의합니다.
| Measure | Method | Pass condition | Caveat |
|---|---|---|---|
| 출처·변환 계보 완전성 | 원천 유형과 허용 변환, 보존·삭제 규칙을 수집 전에 분류합니다. | 도입 검토에서 합의한 기준을 반복 측정으로 충족 | 합성 비율 자체를 품질 지표로 사용하지 않습니다. |
| 행동·실패 커버리지 | 생성기와 감사자를 분리하고 규칙·모델·사람 표본을 조합해 판정합니다. | 도입 검토에서 합의한 기준을 반복 측정으로 충족 | — |
| 사람 감사 거부율 | PII와 도메인 비밀, 스키마 오류를 독립된 거부 사유로 기록합니다. | 도입 검토에서 합의한 기준을 반복 측정으로 충족 | — |
§ 08
적용하지 말아야 할 조건도 설계의 일부입니다.
원천 사용 권리와 민감정보 경계가 확인되지 않았을 때
합성 비율 자체를 품질 지표로 사용하지 않습니다.
커버리지 목표 없이 양만 늘리려 할 때
삭제 경로가 없는 원천은 릴리스에 포함하지 않습니다.
§ 09
진단, 설계, 검증의 세 게이트로 진행합니다.
- 01
진단
Patty현행 구조와 실패 신호를 기술적으로 분석합니다.
Client대표 업무, 데이터 경계, 운영 제약을 제공합니다.
출처·변환 계보 완전성 - 02
설계
Patty생성기와 감사자를 분리하고 규칙·모델·사람 표본을 조합해 판정합니다.
Client소유자와 수용 기준을 확정합니다.
행동·실패 커버리지 - 03
검증
PattyPII와 도메인 비밀, 스키마 오류를 독립된 거부 사유로 기록합니다.
Client운영 전환 또는 중단 결정을 내립니다.
사람 감사 거부율
§ 10
프로젝트가 끝나도 운영 조직에 남아야 합니다.
- 학습용 데이터셋 생성 의사결정 기록
- 학습 데이터는 예시 묶음이 아니라 출처, 거부 이유와 출시 이력을 가진 제품입니다.고객 소유 · Patty 검토
- 검증 하네스와 수용 기준
- 출처·변환 계보 완전성 · 행동·실패 커버리지 · 사람 감사 거부율공동 관리
- 운영·복구 런북
- 합성 비율 자체를 품질 지표로 사용하지 않습니다. · 삭제 경로가 없는 원천은 릴리스에 포함하지 않습니다.운영 조직 소유
§ 11
같은 단어를 같은 운영 의미로 사용합니다.
- 학습용 데이터셋 생성
- 원천 분류, 합성 생성, 독립 감사, 민감정보 제거, 커버리지와 사람 표본 검사를 설계합니다.
- 수용 기준
- 출처·변환 계보 완전성
- 운영 경계
- 합성 비율 자체를 품질 지표로 사용하지 않습니다.
REFERENCES
참고 문헌과 1차 자료
- Datasheets for Datasets
방법과 용어를 확인하기 위한 1차 자료입니다.
- Data Statements
방법과 용어를 확인하기 위한 1차 자료입니다.
학습용 데이터셋 생성이 필요한 조건부터 함께 검토하겠습니다.
대표 업무, 데이터와 인프라 경계, 실패 조건을 기준으로 적용 범위와 검증 계획을 구체화합니다.