AI 개발 생명주기: 2023 년 완벽한 분석

인공 지능 (AI)은 최근 몇 년 동안 게임 변경 기술로 등장하여 기업이 새로운 통찰력을 얻고, 운영을 최적화하고, 우수한 고객 경험을 제공할 수 있는 잠재력을 제공했습니다. 91.5%의 선도 기업은 지속적으로 AI에 투자했습니다. AI는 현대의 비즈니스 문제에 대한 강력한 솔루션으로 성장하고 있기 때문에 AI 개발 생명주기는 점점 더 복잡해지고 있습니다. 오늘날, AI 개발자는 데이터 품질, 양, 올바른 아키텍처 선택 등과 같은 여러 가지 문제에 직면해 있으며, 이러한 문제는 AI 생명주기 전체에서 해결해야 합니다.

따라서 AI의 이점을 실현하려면 문제 정의에서 모델 배포 및 그 이후까지 전체 생명주기에 걸쳐 구조화된 접근 방식이 필요합니다. 성공적인 AI 개발 생명주기의 다양한 단계를 살펴보고 AI 개발자가 직면하는 다양한 문제를 논의해 보겠습니다.

성공적인 AI 개발 생명주기 구축을 위한 9 단계

AI 프로젝트를 개발하고 배포하는 것은 최적의 결과를 위해 단계를 반복해야 하는 반복적인 과정입니다. 성공적인 AI 개발 생명주기의 9 단계는 다음과 같습니다.

1. 비즈니스 목표 사용 사례

AI 개발 생명주기의 첫 번째 단계는 AI가 해결할 수 있는 비즈니스 목표 또는 문제를 식별하고 AI 전략을 개발하는 것입니다. 문제와 AI가 어떻게 도움이 될 수 있는지에 대한 명확한 이해가 중요합니다. 또한 효과적인 AI 모델을 개발하는 데 필요한 적절한 재능과 기술에 대한 접근이 중요합니다.

2. 데이터 수집 및 탐색

비즈니스 목표를 설정한 후에, AI 생명주기의 다음 단계는 관련 데이터를 수집하는 것입니다. 성공적인 AI 모델을 구축하는 데에는 올바른 데이터에 대한 접근이 중요합니다. 데이터 수집을 위한 다양한 기술이 있습니다. 크라우드소싱, 스크래핑, 합성 데이터 사용 등이 있습니다.

합성 데이터는 실제 데이터가 부족한 경우 모델을 훈련하는 데 도움이 되거나 데이터 격차를 메우거나 모델 개발을 가속화하는 데 도움이 되는 인공적으로 생성된 정보입니다.

데이터를 수집한 후에는 다음 단계는 탐색적 데이터 분석 및 시각화를 수행하는 것입니다. 이러한 기술은 데이터에 어떤 정보가 있는지 및 모델 훈련을 준비하기 위해 어떤 프로세스가 필요한지 이해하는 데 도움이 됩니다.

3. 데이터 전처리

데이터 수집 및 탐색을 완료한 후에는 데이터가 다음 단계인 데이터 전처리를 거치게 됩니다. 이는 원시 데이터를 준비하여 모델 구축에 적합하게 만드는 것을 도와줍니다. 이 단계에는 데이터 정리, 정규화 및 증강과 같은 다양한 단계가 포함됩니다.

• 데이터 정리 – 데이터의 오류 또는 불일치를 식별하고 수정하는 것을 포함합니다.

• 데이터 정규화 – 데이터를 공통의 규모로 변환하는 것을 포함합니다.

• 데이터 증강 – 기존 데이터에 다양한 변환을 적용하여 새로운 데이터 샘플을 생성하는 것을 포함합니다.

4. 특징 엔지니어링

특징 엔지니어링은 모델의 성능을 향상시키기 위해 사용 가능한 데이터에서 새로운 변수를 생성하는 것을 포함합니다. 이 프로세스의 목표는 데이터 변환을 단순화하고 정확도를 개선하는 것입니다. 이는 지도 학습과 비지도 학습 모두에 대한 특징을 생성하는 것을 포함합니다.

누락된 값 처리, 아웃라이어, 인코딩, 정규화 및 표준화를 통한 데이터 변환과 같은 다양한 기술이 포함됩니다.

특징 엔지니어링은 AI 개발 생명주기에서 중요합니다. 모델에 대한 최적의 특징을 생성하고 기계가 데이터를 쉽게 이해할 수 있도록 도와주기 때문입니다.

5. 모델 훈련

훈련 데이터를 준비한 후에는 AI 모델을 반복적으로 훈련합니다. 이 프로세스 동안에는 다양한 기계 학습 알고리즘과 데이터 세트를 테스트할 수 있으며, 최적의 모델을 선택하여 정확한 예측 성능을 달성하기 위해 미세 조정할 수 있습니다.

학습률, 배치 크기, 숨겨진 계층의 수, 활성화 함수, 정규화와 같은 다양한 매개변수와 하이퍼파라미터를 조정하여 최상의 결과를 달성할 수 있습니다.

또한, 비즈니스에서는 전이 학습을 사용하여 다른 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 사전 훈련된 모델을 사용하여 다른 문제를 해결하는 것을 포함하며, 이는 모델을 처음부터 훈련하는 데 필요한 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.

6. 모델 평가

AI 모델이 개발되고 훈련된 후에는 모델 평가가 다음 단계입니다. 이는 적절한 평가 지표를 사용하여 모델의 성능을 평가하여其 효과성을 결정하는 것을 포함합니다. 정확도, F1 점수, 로그 손실, 정밀도 및 재현율과 같은 지표가 있습니다.

7. 모델 배포

ML 모델을 배포하는 것은 비즈니스 의사 결정에 유용한 출력을 생성하기 위해 생산 환경에 통합하는 것을 포함합니다. 배포 유형에는 배치 추론, 온프레미스, 클라우드 기반 및 에지 배포가 있습니다.

• 배치 추론 – 데이터 세트의 일괄 처리에서 예측을 생성하는 프로세스입니다.

• 온프레미스 배포 – 모델을 조직이 소유하고 유지 관리하는 로컬 하드웨어 인프라에 배포하는 것을 포함합니다.

• 클라우드 배포 – 모델을 클라우드 서비스 제공업체가 제공하는 원격 서버 및 컴퓨팅 인프라에 배포하는 것을 포함합니다.

• 에지 배포 – 모델을 로컬 또는 “에지” 디바이스에 배포 및 실행하는 것을 포함합니다. 스마트폰, 센서 또는 IoT 디바이스와 같은 디바이스가 있습니다.

8. 모델 모니터링

AI 모델의 성능은 데이터 불일치, 편향 및漂移으로 인해 시간이 지남에 따라 저하될 수 있습니다. 모델 모니터링은 이러한 문제가 발생했는지 식별하는 데 중요합니다. MLOps(기계 학습 운영)와 같은 적극적인 조치는 기계 학습 모델의生产 배포를 최적화하고 스트림라인화하여 유지 관리합니다.

9. 모델 유지 보수

배포된 모델의 유지 보수는 그들의 신뢰성 및 정밀도를 보장하는 데 중요합니다. 모델 유지 보수에 대한 한 가지 접근 방식은 모델 재훈련 파이프라인을 구축하는 것입니다. 이러한 파이프라인은 모델을 업데이트된 데이터로 자동으로 재훈련하여 모델이 관련性과 효율성을 유지하도록 보장할 수 있습니다.

또 다른 모델 유지 보수 접근 방식은 강화 학습을 포함합니다. 이는 모델의 성능을 개선하기 위해 모델의 결정에 대한 피드백을 제공하는 것을 포함합니다.

모델 유지 보수 기술을 구현함으로써, 조직은 배포된 모델이 계속해서 효과적으로 작동하는 것을 보장할 수 있습니다. 결과적으로, 모델은 데이터 트렌드 및 조건의 변경에 따라 일치하는 정확한 예측을 제공합니다.

AI 개발 생명주기 동안 개발자가 직면할 수 있는 문제는 무엇입니까?

L_Nuge가 Adobe Stock에서 제공한 이미지

AI 모델의 복잡성이 증가함에 따라, AI 개발자와 데이터 과학자는 AI 개발 생명주기의 다양한 단계에서 여러 가지 문제에 직면할 수 있습니다. 일부는 다음과 같습니다.

• 학습 곡선: 새로운 AI 기술을 학습하고 효과적으로 통합하는 지속적인 요구는 개발자가 혁신적인 애플리케이션을 개발하는 핵심 강점에서 벗어나게 할 수 있습니다.

• 미래에 대비한 하드웨어 부족: 이는 개발자가 현재 및 미래의 비즈니스 요구 사항에 맞게 혁신적인 애플리케이션을 개발하는 것을 방해할 수 있습니다.

• 복잡한 소프트웨어 도구 사용: 개발자는 복잡하고 익숙하지 않은 도구를 다루는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 이는 개발 프로세스를 느리게 하고 시간을 시장에 출시하는 것을 증가시킵니다.

• 대량의 데이터 관리: AI 개발자는 이러한大量의 데이터를 처리하고 저장 및 보안을 관리하는 데 필요한 컴퓨팅 파워를 얻는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

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