인공 지능 모델 구축 - 전문가들이 추천하는 단계별 가이드

1. 데이터 수집

 

 

• 정의: 프로젝트 목적에 맞는 데이터를 수집하는 단계
• 과정: 데이터 소스 식별, 수집 계획 수립, 데이터 다운로드 및 저장
• 중요성: 풍부하고 신뢰할 수 있는 데이터는 모델의 품질에 직접적인 영향
• 전문가 팁: 데이터의 품질과 양은 모델의 성능을 좌우하는 핵심 요소

 

 

2. 데이터 전처리

 

 

• 데이터 불러오기
• 결측값 처리: 결측값 확인하고 대체하거나 제거
• 이상치 처리: 이상치 탐지하고 처리 방안 결정
• 데이터 인코딩: 범주형 변수 더미화 또는 라벨 인코딩
• 데이터 스케일링: Feature scaling으로 변수들의 단위 일정하게 조정
• 데이터 분할: 학습용, 검증용, 테스트용 데이터셋으로 분리

 

 

3. 모델 선택

 

 

• 1. 선형 회귀 모델: 데이터 사이의 선형 관계를 추정하는 모델
• 2. 로지스틱 회귀 모델: 이진 분류 문제에 적합한 모델
• 3. 의사 결정 나무: 복잡한 의사 결정 규칙을 나무 구조로 표현하는 모델
• 4. 랜덤 포레스트: 여러 의사 결정 나무를 결합한 앙상블 모델
• 5. SVM (Support Vector Machine): 선형 또는 비선형 분류 및 회귀 문제 해결에 적합한 모델
• 6. 신경망 모델: 인간의 뇌를 모방한 인공 신경망 모델
• 7. 군집 분석 모델: 데이터를 비슷한 특성을 가진 그룹으로 클러스터링하는 모델

 

 

4. 모델 훈련

 

 

• 하이퍼파라미터 튜닝: 모델의 최적 매개변수 값 찾기
• 모델 평가: 정확성, 정밀도, 재현율, F1 점수 등 평가 지표 확인
• 오버피팅 방지: 드롭아웃, 조기 종료 등 기법 활용하여 오버피팅 방지
• 모델 최적화: 속도와 정확성 간의 균형 맞추기
• 배치 정규화: 더 빠르고 안정적인 수렴을 위해 레이어 간 배치 정규화 활용

 

 

5. 모델 성능 평가

 

 

• 정확도(Accuracy): 모델이 올바르게 분류한 샘플의 비율을 나타냅니다.
• 정밀도(Precision): 양성이라 예측한 샘플 중에서 실제 양성인 샘플의 비율을 나타냅니다.
• 재현율(Recall): 실제 양성인 샘플 중에서 모델이 양성이라 판별한 샘플의 비율을 나타냅니다.
• F1 점수(F1 Score): 정밀도와 재현율의 조화평균으로 모델의 성능을 종합적으로 평가합니다.

 

 

6. 모델 배포

 

 

• 최종 모델 업데이트: 모델을 학습시킨 후 업데이트 및 최적화 작업을 수행합니다.
• 모델 패키징: 학습된 모델을 패키징하여 배포를 준비합니다.
• 환경 설정: 모델이 원활하게 작동할 수 있도록 배포 환경을 설정합니다.
• 모델 배치: 모델을 웹 애플리케이션 또는 다른 시스템에 통합하고 배치합니다.
• 테스트 및 모니터링: 배포된 모델을 테스트하고 성능을 모니터링하여 문제를 예방하고 해결합니다.
• 사용자 피드백 수집: 사용자들로부터 피드백을 수집하여 모델을 지속적으로 향상시킵니다.