인공지능(AI)은 최근 몇 년 동안 판도를 바꾸는 기술로 부상하여 기업에 새로운 통찰력을 제공하고 운영을 간소화하며 우수한 고객 경험을 제공할 수 있는 잠재력을 제공한다. 주요 기업의 91.5%가 지속적으로 AI에 투자했다. AI가 현대 비즈니스 문제에 대한 강력한 솔루션으로 계속 성장함에 따라 AI 개발 수명 주기는 점점 더 복잡해지고 있다. 오늘날 AI 개발자는 데이터 품질, 수량, 올바른 아키텍처 선택 등 AI 수명 주기 전반에 걸쳐 해결해야 하는 몇 가지 문제에 직면해 있다.

 

따라서 AI 이점을 실현하려면 문제 정의에서 모델 배포 및 그 이후까지 전체 수명 주기에 걸친 AI 개발에 대한 체계적이고 엄격한 접근 방식이 필요하다. 성공적인 AI 개발 수명 주기의 여러 단계를 살펴보고 AI 개발자가 직면한 다양한 문제에 대해 논의해 본다.

 

성공적인 AI 개발 수명 주기 구축의 9단계

AI 프로젝트 개발 및 배포는 최적의 결과를 위해 단계를 재검토해야 하는 반복 프로세스이다. 다음은 성공적인 AI 개발 수명 주기를 구축하는 9단계이다.

 

1. 비즈니스 목표 사용 사례

AI 개발 라이프사이클의 첫 번째 단계는 AI가 해결할 수 있는 비즈니스 목표 또는 문제를 식별하고 AI 전략을 개발하는 것이다. 문제에 대한 명확한 이해와 AI가 어떻게 도울 수 있는지가 중요하다. 마찬가지로 중요한 것은 효과적인 AI 모델을 개발하는 데 있어 적합한 인재와 기술에 접근하는 것이 중요하다는 것이다.

 

2. 데이터 수집 및 탐색

비즈니스 목표를 설정한 후 AI 수명 주기의 다음 단계는 관련 데이터를 수집하는 것이다. 올바른 데이터에 대한 액세스는 성공적인 AI 모델을 구축하는 데 매우 중요하다. 오늘날 크라우드소싱, 스크래핑, 합성 데이터 사용 등 다양한 기술을 데이터 수집에 사용할 수 있다.

합성 데이터는 실제 데이터가 부족한 학습 모델, 학습 데이터의 격차 해소, 모델 개발 속도 향상 등 다양한 시나리오에서 유용한 인위적으로 생성된 정보이다.

데이터가 수집되면 다음 단계는 탐색적 데이터 분석 및 시각화를 수행하는 것이다. 이러한 기술은 데이터에서 사용할 수 있는 정보와 모델 학습을 위해 데이터를 준비하는 데 필요한 프로세스를 이해하는 데 도움이 된다.

 

3. 데이터 전처리

데이터 수집 및 탐색이 완료되면 데이터는 원시 데이터를 준비하고 모델 구축에 적합하도록 만드는 데 도움이 되는 다음 단계인 데이터 전처리를 거친다. 이 단계에는 데이터 정리, 정규화 및 확대를 비롯한 여러 단계가 포함된다.

●데이터 정리 - 데이터의 오류나 불일치를 식별하고 수정하는 작업이 포함된다.

●데이터 정규화 - 데이터를 공통 규모로 변환하는 작업이 포함된다.

● 데이터 증대 – 기존 데이터에 다양한 변환을 적용하여 새로운 데이터 샘플을 생성한다.

 

4. 기능 엔지니어링

기능 엔지니어링에는 모델의 성능을 향상시키기 위해 사용 가능한 데이터에서 새 변수를 만드는 작업이 포함된다. 이 프로세스는 데이터 변환을 단순화하고 정확성을 개선하여 감독 및 비지도 학습을 위한 기능을 생성하는 것을 목표로 한다.

여기에는 누락된 값, 이상값 처리, 인코딩, 정규화 및 표준화를 통한 데이터 변환과 같은 다양한 기술이 포함된다.

기능 엔지니어링은 AI 개발 수명 주기에서 매우 중요하다. 모델에 대한 최적의 기능을 생성하고 기계에서 데이터를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 때문이다.

 

5. 모델 교육

학습 데이터를 준비한 후 AI 모델을 반복적으로 학습한다. 이 프로세스 중에 다양한 머신러닝 알고리즘과 데이터 세트를 테스트할 수 있으며 정확한 예측 성능을 위해 최적의 모델을 선택하고 미세 조정한다.

학습률, 배치 크기, 숨겨진 레이어 수, 활성화 함수 및 정규화와 같은 다양한 매개 변수 및 하이퍼 매개 변수를 기반으로 훈련된 모델의 성능을 평가할 수 있으며 최상의 결과를 얻을 수 있도록 조정된다.

또한 기업은 사전 훈련된 모델을 사용하여 다른 문제를 해결하는 전이 학습의 이점을 얻을 수 있다. 이를 통해 상당한 시간과 리소스를 절약할 수 있으므로 처음부터 모델을 교육할 필요가 없다.

 

6. 모델 평가

AI 모델이 개발되고 훈련되면 모델 평가는 AI 개발 수명 주기의 다음 단계이다. 여기에는 정확도, F1 점수, 대수 손실, 정밀도 및 재현율과 같은 적절한 평가 메트릭을 사용하여 모델 성능을 평가하여 효율성을 결정하는 작업이 포함된다.

 

7. 모델 배포

머신러닝 모델 배포에는 프로덕션 환경에 통합하여 비즈니스 의사 결정에 유용한 결과를 생성하는 작업이 포함된다. 다양한 배포 유형에는 배치 추론, 온프레미스, 클라우드 기반 및 에지 배포가 포함된다.

●배치 추론 – 배치 데이터 세트에서 반복적으로 예측을 생성하는 프로세스이다.

●온프레미스 배포 – 조직에서 소유하고 유지 관리하는 로컬 하드웨어 인프라에 모델을 배포하는 작업이 포함된다.

●클라우드 배포 – 타사 클라우드 서비스 공급자가 제공하는 원격 서버 및 컴퓨팅 인프라에 모델을 배포하는 작업이 포함된다.

●에지 배포 – 스마트폰, 센서 또는 IoT 장치와 같은 로컬 또는 "에지" 장치에 머신러닝 모델을 배포하고 실행하는 작업이 포함된다.

 

8. 모델 모니터링

AI 모델 성능은 데이터 불일치, 편향 및 드리프트로 인해 시간이 지남에 따라 저하될 수 있다. 모델 모니터링은 이러한 일이 발생하는 시기를 식별하는 데 중요하다. MLOps(머신러닝 작업)와 같은 선제적 조치는 머신러닝 모델을 프로덕션에 배포하고 유지 관리하는 것을 최적화하고 간소화한다.

 

9. 모델 유지보수

배포된 모델의 모델 유지 관리는 지속적인 안정성과 정밀도를 보장하는 데 중요하다. 모델 유지 관리에 대한 한 가지 접근 방식은 모델 재교육 파이프라인을 구축하는 것이다. 이러한 파이프라인은 관련성과 효율성을 유지하기 위해 업데이트된 데이터를 사용하여 모델을 자동으로 재교육할 수 있다.

모델 유지 관리에 대한 또 다른 접근 방식은 강화 학습으로, 결정에 대한 피드백을 제공하여 성능을 개선하도록 모델을 교육하는 것이다.

모델 유지 관리 기술을 구현함으로써 조직은 배포된 모델이 효과적으로 유지되도록 할 수 있다. 결과적으로 모델은 변화하는 데이터 추세 및 조건에 맞는 정확한 예측을 제공한다.

AI 개발 수명 주기 동안 개발자가 직면할 수 있는 문제는 무엇일까?

 

AI 모델의 복잡성이 증가함에 따라 AI 개발자와 데이터 과학자는 AI 개발 수명 주기의 다양한 단계에서 다양한 문제로 어려움을 겪을 수 있다. 그 중 일부는 아래에 나와 있다.

●학습 곡선: 새로운 AI 기술을 배우고 이를 효과적으로 통합하려는 지속적인 요구로 인해 개발자는 혁신적인 애플리케이션을 만드는 핵심 강점에 집중하지 못할 수 있다.

●미래에 대비한 하드웨어 부족: 개발자가 현재 및 미래의 비즈니스 요구 사항에 맞는 혁신적인 응용 프로그램을 만드는 데 방해가 될 수 있다.

●복잡한 소프트웨어 도구 사용: 개발자는 복잡하고 익숙하지 않은 도구를 다룰 때 어려움에 직면하여 개발 프로세스가 느려지고 출시 기간이 길어진다.

●대용량 데이터 관리: AI 개발자가 이 방대한 양의 데이터를 처리하고 스토리지 및 보안을 관리하는 데 필요한 컴퓨팅 성능을 얻는 것은 어렵다.