[AI] AI 모델(Model) 이란?

출처

1. AI 모델이란?

• AI 모델, 즉 인공 지능 모델이란 데이터 세트 모음을 사용하여 특정 패턴을 감지하는 프로그램으로, 데이터 입력을 수신하고 결론을 내리거나 결론을 바탕으로 동작을 수행할 수 있는 시스템을 말합니다.

  • 학습이 완료된 AI 모델은 미래를 예측하거나 이전에는 관찰되지 않은 데이터를 바탕으로 작동할 수 있습니다.

• AI 모델은 이미지 및 동영상 인식부터 NLP(자연어 처리), 이상 징후 감지, 추천 시스템, 예측 모델링 및 예측, 로봇 공학 및 제어 시스템 등 다양한 활용에 사용할 수 있습니다.

ML 모델 vs DL 모델

• ML(기계 학습) 및 DL(딥 러닝) 모델은 복잡한 알고리즘과 기술을 사용하여 데이터를 처리 및 분석하고 실시간으로 예측하거나 결정을 내립니다.

• ML 모델

  • ML 모델은 과거 데이터를 통해 결론을 내리거나 예측하는 학습 알고리즘을 적용 합니다.

  • 여기에는 의사 결정 나무, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅, 선형 회귀 및 로지스틱 회귀와 같은 방법이 포함됩니다.

• DL(딥 러닝) 모델

  • ML(기계 학습) 모델의 하위 집합으로, 심층 신경망을 사용하여 많은 데이터를 통해 학습 합니다.

  • DL 모델은 복잡하고 구조화되지 않은 데이터를 처리하도록 설계되었기 때문에 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 예측 분석에 자주 사용됩니다.

• ML 및 DL 모델 둘 다 부정행위 감지, 고객 이탈 분석, 예방적 유지관리, 추천 시스템을 포함한 다양한 비즈니스 문제를 해결하는 데 사용됩니다.

  • 조직은 이러한 모델을 사용하여 데이터에 대한 새로운 관점을 얻을 수 있습니다.

AI, ML, DL의 차이

• AI(Artificial Intelligence, 인공 지능)

  • AI는 기계에서 인간의 지능을 모방하는 다양한 툴과 방법을 포괄합니다.

  • 인공 지능은 구조화된 데이터, 구조화되지 않은 데이터, 반구조화된 데이터 등 다양한 데이터 유형에 적용할 수 있습니다.

  • 다양한 방법과 알고리즘 사용이 가능하여 AI 시스템은 이해하고 파악하기가 어려울 수 있습니다.

  • AI 시스템에 더욱 정교한 알고리즘과 처리가 적용되는 경우가 있어 ML 및 DL 시스템보다 속도가 느리고 효과가 떨어질 수 있습니다.

  • AI는 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 로봇 공학, 의사 결정 시스템을 포함한 광범위한 애플리케이션에 적용 가능합니다.

  • AI 시스템은 완전히 자율적이거나 어느 정도의 인간 개입이 필요할 수도 있습니다.

  • AI 시스템이 상당히 복잡해질 수 있으므로 AI 시스템을 구축하고 관리하는 데 대규모의 전문가 팀이 필요합니다.

  • 복잡한 알고리즘과 처리를 포함하는 경우가 많아 AI 시스템의 확장이 어려울 수 있습니다.

  • AI 시스템은 고정된 방법과 처리를 사용하는 경우가 많아 ML 및 DL 시스템보다 유연성이 떨어질 수 있습니다.

  • AI, ML, DL 모두 제대로 교육하려면 상당한 양의 데이터가 필요하다는 단점이 있습니다.

• ML(Machine Learning, 기계 학습)

  • 기계 학습은 AI의 하위 집합으로, 기계가 데이터를 통해 학습하고 학습한 데이터를 바탕으로 예측 또는 판단하도록 교육하는 것을 포함합니다. 이미지 식별, 자연어 처리, 이상 징후 감지와 같은 애플리케이션에 ML 기술을 적용할 수 있습니다.

  • ML이 학습하고 예측 또는 판단하려면 레이블이 지정된 교육 데이터가 필요합니다.

  • ML 모델이 통계 모델과 알고리즘에 의존하므로 이해하기가 더 쉬울 수 있습니다.

  • 통계 모델과 알고리즘에 의존하기 때문에 ML 시스템은 AI 시스템보다 더 빠르고 효과적일 수 있습니다.

  • AI와 동일한 애플리케이션 다수를 ML에서 사용할 수 있지만 ML은 데이터 중심 학습에 중점을 둡니다.

  • ML 시스템은 데이터를 통해 자동으로 학습하도록 설계되어 인간의 도움이 거의 필요하지 않습니다.

  • ML 시스템은 통계 모델과 알고리즘에 의존하므로 AI 시스템보다 덜 복잡할 수 있습니다.

  • ML 시스템이 대규모 데이터 세트에서 학습 가능한 통계 모델과 알고리즘에 의존하기 때문에 AI 시스템보다 확장성이 우수할 수 있습니다.

  • ML 시스템은 새로운 데이터를 통해 학습하고 예측 또는 선택을 수정할 수 있어 AI 시스템보다 유연성과 적응 가능성이 우수할 수 있습니다.

  • 데이터의 품질도 ML 모델의 정확도와 견고함에 영향을 미칠 수 있으며, 데이터를 수집하고 레이블을 지정하는 작업은 시간과 비용이 많이 들 수 있습니다.

• DL(Deep Learning, 딥 러닝)

  • DL은 인공 신경망을 사용하여 인간 두뇌의 작동 방식을 모방하는 ML의 특화된 하위 집합입니다. 이미지 및 음성 인식은 DL이 매우 효과적으로 처리할 수 있는 복잡한 주제의 두 가지 예입니다.

  • 심층 신경망을 효율적으로 교육하려면 DL에서 방대한 양의 레이블이 지정된 데이터가 필요합니다.

  • DL 모델은 읽고 이해하기가 어려울 수 있는 여러 개의 뉴런 층을 포함하고 있어 ‘블랙박스’로 간주하는 경우도 있습니다.

  • 심층 신경망은 특수 하드웨어와 병렬 컴퓨팅을 사용하여 교육하므로 DL 시스템은 세 가지 방법 중에서 가장 빠르고 효과가 클 수 있습니다.
    DL은 이미지 및 오디오 인식과 같은 복잡한 패턴 인식뿐 아니라 자연어 처리가 필요한 애플리케이션에 특히 적합합니다.

  • DL 시스템에서는 신경망의 설계 및 하이퍼파라미터 결정과 같은 인간의 개입이 필요합니다.

  • DL 시스템은 여러 층의 뉴런이 포함되고 심층 신경망 교육을 위해 특수 하드웨어 및 소프트웨어가 필요하기 때문에 가장 복잡할 수 있습니다.

  • DL 시스템은 심층 신경망 교육에 특수 하드웨어 및 병렬 처리를 사용하기 때문에 확장성이 가장 우수할 수 있습니다.

  • 방대한 양의 데이터로 학습하고 새로운 상황과 작업에 적응하는 능력 덕분에 DL 시스템은 적응 가능성이 가장 높을 수 있습니다.

  • DL에서 심층 신경망 교육은 컴퓨팅 측면에서 복잡하고 특수 장비와 소프트웨어가 필요하여 큰 비용이 들고 기술의 접근성이 제한될 수 있습니다.

2. AI 모델의 작동 원리

• AI 모델은 대규모 데이터 입력을 수신하고, 프로그램에 제공된 데이터 세트에 이미 존재하는 동향과 패턴을 찾기 위해 기술적 접근 방식을 생성하면서 작동합니다.

  • 이 모델은 대규모 데이터 세트에서 실행되는 프로그램을 바탕으로 개발되어 알고리즘이 이전에 알려지지 않았던 데이터 입력을 기반으로 전략을 예측하거나 수립하는 데 사용할 수 있는 패턴과 동향에서 연관성을 찾고 이해하는 데 도움이 됩니다.

• 이용 가능한 데이터의 입력을 모방한 지능적이고 논리적인 의사 결정 방식을 AI 모델링이라고 합니다.

• 간단히 설명해서 AI 모델링은 세 가지 기본 단계로 구성된 의사 결정 프로세스를 개발하는 것입니다.

  1. 모델링: 첫 번째 단계는 데이터를 분석하고 해당 데이터를 기반으로 판단을 내리는 복잡한 알고리즘 또는 알고리즘 레이어를 사용하는 인공 지능 모델을 개발하는 것입니다.

     • 우수한 AI 모델은 인간의 전문 지식을 대체할 수 있습니다.

  2. AI 모델 학습: 두 번째 단계에서는 AI 모델을 교육해야 합니다.

     • 많은 경우 교육은 반복되는 테스트 루프에서 AI 모델을 통해 엄청난 양의 데이터를 실행하고, 결과를 검사하여 정확성과 모델이 예상대로 작동하는지 여부를 확인하는 과정이 포함됩니다.

     • 이러한 방식을 이해하려면 지도형 학습과 비지도형 학습의 차이를 알아야 합니다.

       • 지도형 학습은 정확한 출력으로 레이블이 지정되어 분류된 데이터 세트를 의미합니다.

         • 즉, 제공된 데이터는 입력 데이터 사이에 이미 관계가 존재했으며, 모델은 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 입력 데이터와 원하는 출력 내용 간 연결과 동향을 검색합니다.

       • 비지도형 학습은 레이블이 지정된 데이터에 대한 액세스 권한이 모델에 없는 일종의 기계 학습입니다.

         • 대신 이 모델은 해당 데이터의 연결 및 동향을 독립적으로 식별해야 합니다.

  3. 추론: 추론은 세 번째 단계입니다. 이 단계에서는 AI 모델을 실제 시나리오의 사용 사례에 배포하여 주어진 정보를 바탕으로 정기적으로 논리적 추론을 이끌어냅니다.

  
  

• 교육을 완료한 AI 모델은 예상하지 못한 새로운 데이터 입력을 바탕으로 예측하거나 작업을 수행하는 데 활용할 수 있습니다.

• 본질적으로 AI 모델은 입력 데이터를 처리하고 알고리즘과 통계 기술을 사용하여 패턴과 연관성을 발견한 다음, 발견한 내용을 바탕으로 이후의 데이터 입력을 예측하거나 이 내용에 따라 작동합니다.

3. GPU, 컴퓨팅, 사람, 데이터 전반에서 AI/ML 모델을 확장하는 방법

• GPU, 컴퓨팅, 사람, 데이터 전반에서 AI/ML 모델을 확장하려면 기술, 인프라, 전문 지식의 조합이 필요합니다.

• GPU 및 컴퓨팅: GPU 가속 컴퓨팅 플랫폼과 클라우드 기반 서비스를 포함한 고성능 컴퓨팅 솔루션을 활용하여 AI/ML 모델을 확장할 수 있습니다. 이러한 솔루션은 조직이 성능 저하 없이 복잡하고 까다로운 AI/ML 알고리즘을 실행하는 데 도움이 됩니다.

  • 사람: AI 및 ML의 확장 프로세스에서는 사람이 매우 중요합니다.

    • 적절한 규모로 AI/ML 모델을 설계, 개발, 구현하려면 조직이 고도로 숙련된 AI/ML 전문가로 구성된 팀을 구성해야 합니다.

    • 조직의 AI/ML 우선순위와 목표뿐 아니라 그 과정에서 필요한 역량과 리소스도 파악해야 합니다.

  • 데이터: AI/ML 모델의 확장성을 지원하려면 조직에서 잘 설계된 데이터 아키텍처가 필요합니다. 데이터는 이러한 모델의 핵심이기 때문입니다.

    • 이를 위해 기업은 방대한 양의 데이터를 실시간으로 저장, 처리, 분석할 수 있는 견고한 데이터 관리 전략을 세워야 합니다.

    • 조직은 데이터의 신뢰성, 정확성, 보안을 보장해야 합니다.

• 조직은 이러한 역량을 활용하여 AI/ML 이니셔티브의 성장과 성공을 촉진하고 디지털 시대에 경쟁에서 앞설 수 있습니다.

4. AI 모델을 구축하고 교육하는 방법

• AI 모델을 구축하고 교육하려면 먼저 모델의 용도를 정의하고 목표를 선택해야 합니다.

  • 나머지 단계는 모델의 목적에 따라 결정됩니다.

1. 주제 전문가와 함께 데이터의 품질을 평가합니다.

   • 수집된 데이터를 철저하게 파악합니다. 데이터 입력은 정확하고 오류가 없어야 합니다.

     • 이 정보는 모델을 교육할 때 활용됩니다.

   • 이러한 데이터는 정확하고 일관되며, AI의 목적과 관련이 있어야 합니다.

2. 의사 결정 나무, 지원 벡터 시스템 그리고 AI 모델 교육에 사용되는 기타 인기 기술 중에서 적합한 AI 알고리즘이나 모델 디자인을 선택합니다.

3. 정리 및 준비된 데이터를 사용하여 모델을 교육합니다.

   • 일반적으로 선택한 알고리즘에 입력을 넣고 역전파라는 기술을 적용하여 모델의 설정을 조정하고 효율성을 높이는 과정이 포함됩니다.

4. 교육된 모델의 정확성을 확인하고 필요한 부분을 수정합니다.

   • 모델을 다른 데이터 세트에 대해 테스트하고 실제 결과를 예측하는 능력을 평가하는 과정이 포함될 수 있습니다.

5. 모델이 적절한 수준의 정확성을 달성하면 모델을 미세 조정하고 교육 절차를 반복합니다.

   • 학습률과 같은 모델의 하이퍼파라미터를 수정하거나 과대 적합 방지를 위한 정규화와 같은 기술을 적용하는 작업이 포함될 수 있습니다.

• 일반적으로 AI 모델을 만들고 교육하는 과정에는 관련 분야에 대한 전문 지식, 기계 학습 알고리즘 및 기술에 대한 친숙도, 모델 성능 개선을 위한 실험 및 반복 의지가 필요합니다.

5. AI 모델의 데이터 편향

• AI 모델 교육에 사용되는 데이터에서 체계적이고 불공정한 편향이 발생할 가능성을 AI 모델의 데이터 편향이라고 합니다.
  

• 모델 교육에 사용된 데이터에 편향된 입력이 포함되거나 적용될 샘플이나 대상을 데이터가 대표하지 못하는 경우 예측이 부정확하거나 불공정해질 수 있습니다.

  • 그 결과로 모델이 특정 개인을 불리하게 차별적으로 대할 수 있습니다.

• 데이터 편향을 제거하려면 AI 모델을 교육할 때 폭넓게 대표성을 갖는 데이터 세트를 사용하고, AI 모델이 다른 데이터 세트를 통한 학습 내용을 공유하여 편향을 줄이고 모델의 정확성을 높여야 합니다.

6. AI/ML 모델에서 데이터 개인 정보 보호를 유지하는 방법

• AI/ML 모델에서 데이터 개인 정보 보호를 유지하는 것은 중요한 문제이며 이를 보장하기 위한 다양한 기술과 모범 사례가 있습니다.

  • 데이터 암호화: 데이터 암호화는 AI/ML 모델에서 데이터 개인 정보 보호 보장을 위한 기본적인 단계입니다.

    • 민감한 데이터를 원치 않는 액세스로부터 보호하기 위해 기업은 전송 중 또는 저장 중인 데이터를 암호화하는 솔루션이 필요합니다.

  • 데이터 익명화: PII(개인 식별 정보)를 데이터 세트에서 제거하는 방식을 데이터 익명화라고 합니다.

    • 기업은 고객 정보를 보호하는 동시에 AI/ML 모델이 작업에 필요한 정보에 액세스할 수 있는 솔루션이 필요합니다.

  • 접근 제어: 기업이 민감한 데이터에 대한 접근성을 규제하여 인증된 사람만 액세스하도록 보장하는 데 도움이 되는 접근 제어 솔루션이 필요합니다.

  • 규제 준수: AI/ML 모델에서 데이터를 비공개로 유지하려면 규제 준수를 신중하게 고려해야 합니다. 기업은 GDPR(개인정보 데이터 보호 규정)과 CCPA(캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법)와 같은 데이터 개인 정보 보호 법률을 준수하기 위해 규제 준수 모범 사례를 따르는 제품이 필요합니다.

• 감사 및 로그 솔루션으로 기업은 민감한 데이터에 액세스할 수 있는 사용자를 추적하여 모든 잠재적 침해를 빠르게 발견하고 해결할 수 있습니다.

• 조직은 데이터 개인 정보 보호 준수 솔루션과 모범 사례를 활용하여 민감한 데이터의 보안을 보호하고 고객과 이해관계자들의 신뢰를 유지할 수 있습니다.

7. AI/ML 모델의 정확성을 높이는 방법

• AI/ML 모델의 정확성 향상은 중요한 문제이며, 이 목표를 달성하기 위해 사용 가능한 몇 가지 전략과 모범 사례가 있습니다.

1. 데이터 품질: 데이터 품질은 AI/ML 모델의 정확성에서 중요한 요소입니다. 데이터 품질 관리를 위한 솔루션은 데이터 세트의 완전성, 정확성, 일관성을 보장할 수 있습니다. 이를 통해 AI/ML 모델은 고품질 데이터로 학습하고 더욱 정확하게 예측할 수 있습니다.

   • 데이터 품질 관리에 포함되는 작업은 다음과 같습니다.

     • 데이터 클렌징: 데이터 세트에서 불일치, 중복, 오류를 제거하는 과정입니다.

     • 데이터 표준화: 데이터를 공통 형식으로 변환하는 과정입니다.

     • 데이터 강화: 데이터 세트에 데이터를 추가하는 과정입니다.

     • 데이터 검증: 데이터의 정확성과 완전성을 확인하는 과정입니다.

     • 데이터 거버넌스: 데이터의 품질, 보안, 개인 정보를 관리하는 과정입니다.

2. 특성 엔지니어링: 특성 엔지니어링은 원시 데이터를 AI/ML 모델이 사용할 수 있는 특성으로 전환하는 과정입니다.

   • 데이터 시각화, 특성 선택, 차원 축소, 특성 조정, 특성 추출은 모두 효과적인 특성 엔지니어링 접근 방식이며 모델의 정확도가 대폭 향상될 수 있습니다.

3. 모델 선택: 특정 작업에 가장 적합한 AI/ML 모델을 선택하는 것은 정확성 향상을 위한 필수 요소입니다.

   • 의사 결정 나무, 로지스틱 회귀, 선형 회귀, 딥 러닝 모델 등 여러 모델에서 선택할 수 있습니다. 문제에 적합하고 정확성이 높은 모델을 선택해야 합니다.

4. 하이퍼파라미터 튜닝: 하이퍼파라미터는 AI/ML 모델의 교육 전에 설정됩니다.

   • 하이퍼파라미터 선택은 모델의 정확성에 상당한 영향을 줄 수 있습니다.

5. 모델 검증: 모델 정규화는 AI/ML 모델의 과대 적합을 줄이는 과정입니다.

   • 과대 적합은 모델이 너무 복잡하고 교육 데이터에 너무 잘 맞아 새로운 데이터에서 모델의 성능이 떨어지는 상황을 의미합니다.
   • L1 및 L2 정규화는 과대 적합을 줄이고 모델의 정확성을 높이는 데 도움이 되는 두 가지 모델 정규화 방식입니다.
   • 조직은 모델 검증을 위한 툴과 모범 사례를 활용하여 모델의 정확성을 평가하고 잠재적 문제를 감지할 수 있습니다.

8. AI 모델을 구축하는 방법

• AI 모델을 구축하는 다양한 방법이 존재하며 구체적인 접근 방식은 사용하는 모델 유형과 원하는 목표에 따라 달라집니다. AI 모델 구축을 위한 일반적인 전략은 다음과 같습니다.

  1. 전용 서버 또는 클라우드 플랫폼에 모델을 호스팅하여 API 또는 기타 인터페이스를 통해 액세스할 수 있습니다.

     • 이 접근 방식은 모델을 실시간 예측이나 추론에 사용해야 할 때 적용되는 경우가 많습니다.

  2. 모델을 장치나 애플리케이션에 직접 내장하면 모델이 네트워크 연결 없이 로컬 데이터로 예측 또는 추론을 수행할 수 있습니다.

     • 엣지 장치 또는 대기 시간이 짧아야 하는 애플리케이션에 모델을 구축할 때 일반적인 접근 방식입니다.

  3. 모델을 Docker 컨테이너와 같은 컨테이너에 패키징하면 다양한 환경에서 손쉽게 모델을 구축하고 실행할 수 있습니다.

     • 이 접근 방식은 일관되고 재현 가능한 방식으로 모델을 구축할 때 유용할 수 있습니다.

• 방법과 상관없이 모델을 구축하기 전에 모델을 철저하게 테스트하고 검증하여 모델이 의도한 대로 작동하는지 확인해야 합니다.