AI 구축 방법

 

인공지능과 AI운용 및 응용

이전 글에 이어서 인공지능 시스템을 구축하는데 도움이 되는 기본 단계들을 7가지로 나누어 살펴보겠습니다.

 

1단계 : 문제파악

 제품이나 기능을 개발하기 전에 사용자의 문제점에 초점을 맞추고 사용자가 제품에서 얻을 수 있는 가치를 파악하는 것이 중요합니다. 문제파악은 고객이 제품을 구매하기로 선택한 경우 고객에게 제공하기로 약속한 가치와 관련이 있습니다. 문제 해결을 위한 아이디어를 파악함으로써 더욱 사용자에게 도움이 되는 제품을 만들고 더 많은 혜택을 제공할 수 있습니다. 제품의 초안이나 시제품(Minimal viable product)을 개발한 후에는 문제를 확인하여 대응하고 개선합니다.

 

2단계 : 데이터 확보 및 정리

 문제를 파악한 후에는 적절한 데이터를 선택해야 합니다. AI 모델 자체를 개선하는데 시간을 들이는 것보다 좋은 품질의 데이터를 얻는 것이 더 중요합니다. 데이터는 다음과 같은 두 가지 범주로 분류됩니다. 우선 구조화된 데이터는 패턴과 쉽게 검색할 수 있는 매개 변수를 포함하는 명확하게 정의된 정보를 말합니다. 구조화된 데이터의 예시에는 이름, 주소, 연락처 등 형식이 명확하게 정해진 것들이 있습니다. 다음으로 비구조화 데이터, 즉 비정형 데이터는 패턴과 일관성이 존재하지 않는 데이터를 의미합니다. 비정형 데이터의 예시로는 음성, 이미지 등이 있습니다.

 

 데이터를 확보하는 것 만큼이나 데이터를 정리하는 것 또한 중요합니다. 데이터 품질을 개선하기 위해 오류 및 누락 사항을 수정하며 정리하면 더욱 효과적인 AI 모델을 구축할 수 있습니다.

 

3단계 : 알고리즘 작성

 컴퓨터가 동작하기 위해서는 무엇을 해야 될지 조작 방법을 선택해야 합니다. 이때 수학적 명령인 컴퓨터 알고리즘이 개입합니다. AI 모델이 데이터셋을 통해 학습할 수 있도록 예측 또는 분류하는 기계 학습 알고리즘을 만들어야 합니다.

 

4단계 : 알고리즘 트레이닝

  AI를 구현하기 위해서, 수집한 데이터를 사용하여 알고리즘을 트레이닝 할 필요가 있습니다. 훈련 과정 중에는 알고리즘을 최적화하여 높은 정확도의 AI 모델을 달성하는 것이 좋습니다. 그러나 모형의 정확도를 높이기 위해서는 추가적인 양질의 데이터가 필요합니다. 모델의 구축보다 중요한 정확성을 향상시키기 위해 허용 가능한 분계점을 설정하여 모형 정확도를 설정해야 합니다.

 

5단계 : 플랫폼 선택

 AI 모델을 교육하는 데 필요한 데이터 외에도, 필요에 맞는 플랫폼을 선택해야 합니다. 플랫폼을 선택하기 위해서는 내부의 모델이나 클라우드 프레임워크를 사용할 수 있습니다. 클라우드는 ML 모델의 더 빠른 교육과 배치를 가능하게 함으로써 프로젝트가 생산에 들어가고 수요가 증가함에 따라 기업이 쉽게 실험하고 성장할 수 있도록 합니다. 내부 프레임워크를 사용하게 되면 Scikit, Tensorflow, Pytorch 등을 사용할 수 있고, 클라우드 프레임워크를 채택하면 IDE, Jupyter notebook 등의 사용자 인터페이스를 사용하여 모델을 구축하고 배포할 수 있습니다.

 

6단계 : 프로그래밍 언어 선택

 AI를 구축하기 위해서 C++, Java, Python, R을 포함한 여러 프로그래밍 언어를 사용할 수 있습니다. 그중 Python이나 R ,두 코딩 언어는 광범위한 ML 라이브러리와 같은 강력한 도구 세트를 제공하기 때문에 더욱 인기가 있습니다. AI개발의 목표를 이루기 위해 다음과 같은 프로그램의 특징을 고려하여 선택할 수 있습니다.

 

 우선 Python은 가장 간단한 구문을 가지고 있기 때문에 초보자들이나 빠르게 개발하기 원하는 사람들에게 유리합니다. C++의 경우 높은 성능과 효율성을 자랑해 게임 내 AI에 활용하기에 이상적입니다. Java는 디버깅이 쉽고 사용자 친화적이며 대부분의 플랫폼에서 사용할 수 있습니다. 또한 검색 엔진 알고리즘 및 대규모 프로젝트에서도 잘 작동합니다. 이러한 특징으로 인해 일반적으로 Java는 데스크톱 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 마지막으로 R은 예측 분석 및 통계를 위해 개발되어 주로 데이터 과학 분야에서 사용됩니다.

 

7단계 : 배포 및 모니터링

 마지막 단계로, 지속 가능한 솔루션을 개발한 후에는 이 솔루션을 효율적으로 사용해야 합니다. 배포 후 모델을 모니터링하면 모델이 계속 잘 작동하는지 확인할 수 있습니다.

 

결론

결론적으로 인공지능을 만들려면 해결하려는 문제를 정확하게 파악하고, 올바른 양질의 데이터를 수집하고, 알고리즘을 만들고, 인공지능 모델을 훈련시키고, 올바른 플랫폼을 선택하고, 프로그래밍 언어를 선택하고, 마지막으로 인공지능 시스템의 작동을 적용하고 모니터링해야 합니다.