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AI 전문가 되기: 정확한 알고리즘 선택과 데이터 준비의 중요성

저널리스트 노트 2024년 08월 26일
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목차

  1. 도입부
  2. 저널리스트 노트

1. 도입부

  • 여러 문서에서 수집한 내용을 바탕으로, 인공지능(AI) 학습 과정에서 알고리즘 선택과 데이터 준비의 중요성에 대해 다룹니다. AI 성능 평가와 편향 방지 방법 또한 함께 논의합니다.

2. 저널리스트 노트

  • AI 학습 과정에서 알고리즘 선택은 매우 중요한 역할을 한다. 알고리즘은 학습 스타일에 따라 패턴 인식에 능한 신경망이나 의사결정 트리를 기반으로 하는 규칙 기반의 알고리즘 등으로 나뉜다. 올바른 알고리즘을 선택하는 것은 AI가 데이터를 얼마나 잘 학습할 수 있는지를 결정짓는다.

  • AI 학습을 위한 데이터 준비도 중요한 단계 중 하나이다. 관련성이 없거나 잘못된 정보를 제거하고, AI가 이해하고 학습할 수 있도록 데이터를 정리하는 작업이 필요하다. 이는 AI 시스템이 잘못된 학습으로 인해 편향되거나 이상없는 문제 공간을 정확하게 나타내기 위해서이다.

  • AI의 성능을 평가하기 위해서는 다양한 메트릭을 활용할 수 있다. 정확도, 정밀도, 리콜, F1 점수, 손실 함수 값, 수렴 속도, 계산 효율 등이 그 예이다. 학습 곡선, 혼동 행렬, 특징 맵을 시각화하여 AI 모델의 동작과 성능에 대한 인사이트를 얻을 수 있으며, 다양한 하이퍼파라미터 및 아키텍처, 데이터 증강 기법을 실험하는 것도 성능 평가와 개선에 도움이 된다.

  • 가장 일반적인 AI 학습 과제 중 하나는 과적합(overfitting) 문제이다. 이는 모델이 학습 데이터에서는 잘 작동하지만 보이지 않는 데이터에서는 제대로 작동하지 않는 상황을 말한다. 편향을 방지하기 위해 학습 데이터의 다양성을 보장하고, 대규모 모델 학습에 따른 계산 수요를 처리하는 것도 중요한 문제이다.

  • AI 모델이 편향되지 않도록 하기 위해서는 신중하게 큐레이션된 학습 데이터가 필요하다. AI가 접할 모든 인구 통계와 시나리오를 대표하는 데이터 세트를 선택하며, AI의 의사 결정이 공정하게 이루어지고 있는지를 정기적으로 테스트하고 편향성이 감지되면 이를 완화하기 위한 조치가 필요하다.

  • 기존 데이터 없이 AI를 학습시키는 방법으로는 합성 데이터나 전이 학습을 사용할 수 있다. 합성 데이터는 실제 데이터를 모방한 컴퓨터 생성 데이터이며, 전이 학습은 사전 학습된 모델을 더 작은 데이터 세트로 미세 조정하는 방법이다. 그러나 이러한 방법은 실제 데이터를 사용한 학습만큼 효과적이지 않을 수 있다.

3. 용어집

  • 3-1. 신경망 [기술]

  • 신경망(Neural Network)은 패턴 인식에 능숙한 알고리즘으로, 사진이나 음성 인식 등에서 뛰어난 성능을 보인다. 주어진 데이터를 바탕으로 패턴을 학습하고 예측하는 데 활용된다.

  • 3-2. 의사 결정 트리 [기술]

  • 의사 결정 트리(Decision Tree)는 규칙 기반의 알고리즘으로, 데이터를 분류하고 의사 결정을 내리는 데에 주로 사용된다. 이 알고리즘은 입력된 데이터를 기준으로 규칙을 생성하여 각 데이터 포인트를 분류한다.

  • 3-3. 과적합 [문제]

  • 과적합(Overfitting)은 AI 모델이 학습 데이터에 너무 맞춰져서 새로운 데이터에 대해 일반화할 수 없는 상태를 말한다. 이는 학습 데이터에서는 높은 성능을 보이지만 실제 데이터에서는 성능이 저하되는 문제를 야기한다.

  • 3-4. 큐레이션된 데이터 [데이터]

  • 큐레이션된 데이터(Curated Data)는 편향 없이 문제 공간을 정확하게 나타내기 위해 신중하게 선정된 데이터 세트를 의미한다. 이러한 데이터는 AI가 다양한 인구 통계와 시나리오를 학습할 수 있도록 하기 위해 필수적이다.

  • 3-5. 전이 학습 [기술]

  • 전이 학습(Transfer Learning)은 사전 학습된 모델을 새로운 작업에 맞게 조정하는 방법이다. 이는 작은 데이터 세트로도 AI 모델을 효율적으로 학습시킬 수 있는 방법으로, 기존 데이터가 충분하지 않은 경우에 유용하다.

  • 3-6. 합성 데이터 [데이터]

  • 합성 데이터(Synthetic Data)는 실제 데이터를 모방하여 생성된 컴퓨터 생성 데이터이다. 실제 데이터가 충분하지 않을 때 이를 보완하기 위해 사용할 수 있다. 하지만 실제 데이터를 사용한 학습만큼 효과적이지 않을 수 있다.

4. 출처 문서