AI 모델이란?

AI, 머신러닝, 딥 러닝은 서로 연결되어 있지만 모두 동일한 개념은 아니라는 점을 이해하는 것이 중요합니다. 주요 차이점을 요약해 보겠습니다.  

• AI 모델은 머신러닝 및 딥 러닝 모델과 규칙 기반 시스템 및 전문가 시스템과 같은 기타 기술을 모두 포함하는 광범위한 카테고리입니다. 지능적인 행동을 보이는 모든 모델을 포괄합니다.  
• 머신러닝 모델은 명시적인 프로그래밍 없이 통계적 방법을 사용하여 데이터에서 학습하는 AI 모델의 한 유형입니다. 신경망을 포함하되 이에 국한되지 않는 다양한 기법을 활용할 수 있습니다.  
• 딥 러닝 모델은 머신러닝 모델의 더욱 전문화된 유형으로, 여러 레이어로 구성된 인공 신경망을 사용하여 데이터로부터 학습합니다. 특히 이미지 및 음성 인식과 같은 복잡한 작업에 유용합니다.

AI 모델이 효과적으로 작동하도록 하려면 학습, 테스트, 배포, 지속적 평가가 필요합니다. 이 과정은 아이에게 자전거 타는 법을 가르치는 것과 비슷합니다. 먼저 어떻게 하는지 보여줍니다(학습). 그런 다음 연습을 하게 합니다(테스트). 마지막으로 스스로 탈 수 있게 됩니다(배포). 하지만 가끔씩 확인하여 안전하게 타고 있는지 확인해야 합니다(평가).

AI 모델을 학습시키려면 일반적으로 AI 모델에 방대한 양의 데이터를 제공하고 AI 모델이 데이터에서 패턴을 학습하도록 합니다. 사용되는 데이터 유형은 모델이 학습 중인 특정 작업에 따라 다릅니다. 예를 들어 이미지에서 신발을 식별하도록 학습된 모델에 신발이 포함되어 있거나 포함되어 있지 않은 것으로 라벨이 지정된 이미지 데이터 세트를 제공합니다. 학습을 통해 모델은 신발이 있는 이미지와 없는 이미지의 차이를 구별하는 방법을 학습할 수 있습니다.

AI 모델 학습은 다음과 같은 몇 가지 주요 단계를 포함하는 지속적인 프로세스입니다.

1. 데이터 준비: 데이터 수집, 정리, 라벨 지정, 변환, 특성 추출이 포함됩니다. 이 중요한 단계는 모델의 성능, 확장성, 비용 효율성에 영향을 미칩니다.
2. 모델 선택: 적절한 AI 모델을 선택하는 것은 문제 유형, 데이터 특성, 모델 복잡도, 해석 가능성의 필요성에 따라 달라집니다. 고려해야 할 사항으로는 과소적합(너무 단순)과 과적합(너무 복잡)을 피하는 것이 있습니다.
3. 모델 학습: 여기에는 선택한 모델에 준비된 데이터를 피드하고 오류를 최소화하고 정확성을 향상시키기 위해 파라미터를 조정하는 과정이 포함됩니다.
4. 하이퍼파라미터 조정: 학습 프로세스를 제어하는 설정을 조정하여 편향-분산 트레이드오프의 균형을 맞추면서 최고의 성능을 위한 최적의 구성을 찾습니다.

모델을 학습시킨 후에는 이전에 본 적이 없는 별도의 데이터 세트로 테스트해야 합니다. 이는 모델이 새 데이터에 대해 얼마나 잘 일반화되는지 평가하고 잠재적인 문제를 식별하기 위한 것입니다. 실제 시험 전에 학생이 연습 시험을 본다고 상상해 보세요.

모델을 테스트하고 검증한 후 사용 가능하도록 만들 수 있습니다. 여기에는 애플리케이션, 웹사이트 또는 비즈니스 프로세스에 통합하는 작업이 포함될 수 있습니다. 보조 바퀴 없이 자전거를 타는 아이를 생각해 보세요.

모델을 출시한 후에도 계속해서 성능을 검토하고 필요에 따라 조정하는 것이 중요합니다. 여기에는 정확성, 효율성, 공정성을 모니터링하는 것이 포함될 수 있습니다. 자전거를 타고 있는 아이를 살펴보는 것처럼 모델이 여전히 잘 작동하고 안전한지 확인해야 합니다. 

또한 데이터 또는 환경의 변화로 인해 모델 성능이 시간이 지남에 따라 저하되는 모델 성능 저하, 입력 데이터의 특성이 변경되어 모델의 정확성에 영향을 미칠 수 있는 데이터 드리프트와 같은 문제에 대한 모니터링도 포함됩니다.

사전 학습된 AI 모델(파운데이션 모델이라고도 함)은 이미 방대한 데이터 세트로 학습된 AI 모델입니다. 파운데이션 모델은 개발자의 시간과 노력을 크게 절약할 수 있기 때문에 새로운 AI 모델을 빌드할 때 시작점으로 자주 사용됩니다. 

보다 일반적인 AI 작업을 수행할 때 선행 학습된 모델을 사용하면 처음부터 모델을 빌드하는 것에 비해 큰 도움이 될 수 있습니다. 직접 사용하거나 특정 사용 사례에 맞게 미세 조정할 수 있습니다. 선행 학습된 모델이 학습된 작업과 유사한 작업을 수행해야 하는 경우, 새로운 모델을 처음부터 학습시키는 것보다 선행 학습된 모델을 미세 조정하는 것이 더 빠르고 쉽습니다. 

모델을 미세 조정한다는 것은 사전 학습된 모델을 가져와 작업별로 더 작은 데이터 세트로 학습시켜 필요에 맞게 기능을 조정하는 것을 말합니다. 하지만 선행 학습된 모델을 사용하면 몇 가지 단점이 있을 수 있습니다. 모든 작업에 적합하지 않을 수 있으며 원래 학습 데이터에 존재하는 편향을 반영할 수도 있습니다. 

원하는 수준의 정확도와 맞춤설정을 달성하려면 처음부터 모델을 학습시켜야 하는 경우도 있습니다.