Ground Truth(그라운드 트루스)는 머신러닝 모델의 학습, 평가, 검증을 위한 기준으로 사용되는 정확하고 검증된 데이터입니다.
실제 상태나 참값을 나타내며, 전문가의 라벨링, 관측, 측정 등을 통해 수집됩니다.
AI 시스템의 신뢰성과 정확성 확보에 핵심적인 역할을 합니다.

주요 특징:

• 정확성(Accuracy)
현실을 가장 정확하게 반영하는 데이터로 오류와 모호성 최소화

• 기준 데이터(Benchmark Role)
모델의 학습, 테스트, 검증을 위한 참조 데이터로 활용

• 도메인 특화(Domain-Specific)
분야별로 특화된 형태
예) 의료영상 픽셀 단위 분할 라벨, NLP 엔터티 수작업 라벨

활용 사례:

• 모델 학습(Model Training)
정확하게 라벨링된 데이터를 제공하여 지도학습 모델 학습

• 모델 검증(Model Validation)
모델의 예측값을 정답 데이터(ground truth)와 비교하여 성능 평가

• 벤치마킹(Benchmarking)
서로 다른 모델이나 알고리즘 성능 비교 기준으로 사용

• 합성 데이터 검증(Synthetic Data Validation)
합성 데이터가 실제 데이터에 근접하도록 검증 기준으로 활용

중요성

Ground Truth는 신뢰할 수 있는 AI 시스템 구축의 기반입니다.
정확하지 않은 데이터를 기준으로 모델을 학습하거나 평가하면 편향되거나 부정확한 결과가 발생할 위험이 있습니다.
그라운드 트루스 데이터는 AI가 실제 상황에서도 제대로 작동하도록 하는 데 필수적인 역할을 합니다.