다양한 AI 도구와 플랫폼이 넘쳐나는 시장에서, AI 모델을 사용자 지정하고 훈련시키는 방법을 아는 것은 기업이 경쟁에서 앞서 나가는 데 필요한 차별화 요소가 될 수 있습니다.

적절한 리소스만 있다면 AI 모델을 훈련시켜 패턴을 인식하는 것부터 새로운 콘텐츠를 만드는 것까지 거의 모든 일을 할 수 있습니다.

AI 모델을 훈련하는 과정을 자세히 살펴보세요.

AI 모델 학습이란?

AI 모델 훈련은 방대한 양의 데이터를 분석하고 해석하는 맞춤형 지능형 도구를 만드는 과정입니다.

목표는 다음과 같은 명확한 목표를 달성하기 위해 특정 작업을 정확하게 수행할 수 있는 AI 모델을 갖는 것입니다.

• 새로운 콘텐츠 생성
• 예측하기
• 정보 분류

데이터는 AI 모델을 훈련하는 데 가장 중요한 리소스입니다. 훈련되지 않았거나 사전 훈련된 모델에 제공하는 데이터는 고품질이어야 하며 인간이 큐레이션해야 패턴과 관계를 감지할 수 있습니다.

다음의 다양한 유형의 AI 모델 그리고 훈련 기술도 있지만 이 글에서는 다음에 초점을 맞출 것입니다. 생성형 AI 및 머신 러닝.

제너레이티브 AI란?

GenAI 모델은 데이터와 인간이 생성한 프롬프트를 사용하여 새로운 콘텐츠를 만듭니다.

예를 들어, GenAI 엔지니어가 아이디어를 낼 수 있는 프롬프트를 사용하여 설계 과정을 더 빠르게 진행할 수 있도록 도와줍니다.

머신 러닝이란 무엇입니까?

기계 학습 (ML) 모델은 데이터를 사용하여 의사 결정이나 예측을 내립니다.

예를 들어, ML 모델은 구매 추세와 같은 과거 고객 데이터를 분석하여 고객이 좋아할 만한 다른 제품을 예측할 수 있습니다.

기존의 사전 훈련된 모델로 작업하기

AI 모델을 훈련하기 전에 사용 사례를 충족할 수 있는 기존 사전 훈련된 모델이 있는지 확인하세요. 모델을 직접 적용하거나 특정 요구 사항에 맞게 미세 조정할 수 있습니다.

사전 훈련된 모델의 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

• BERT (Google): 텍스트 이해, 질문에 대한 답변, 감정 분석을 위해
• GPT (OpenAI): 텍스트 생성, 챗봇, 요약을 위해
• T5 (Google): 번역, 요약, 텍스트 분류용
• 딥 스피치 (Mozilla): 자동 음성 인식(ASR)을 위해
• 쥐다 (OpenAI): 이미지와 텍스트를 함께 이해하기 위해

다음과 같은 저장소에서 사전 훈련된 모델을 선택할 수 있습니다.

• 포옹하는 얼굴
• 텐서플로우 허브
• 파이토치 허브
• Meta, Google, OpenAI, ONNX 등과 같은 동물원을 모델로 삼습니다.

AI 모델을 훈련하는 것은 어려운가요?

AI 모델을 훈련하는 것은 말하기는 쉽지만 실천하기는 어렵습니다. 팀의 전문성 수준과 모델 목적의 복잡성에 따라 도움이 필요할 수 있습니다.

모델 학습과 같은 AI 작업은 일반적으로 데이터 과학자나 IT 근로자에게 맡겨집니다. 이러한 전문가는 다음을 적절히 수행할 수 있는 기술적 배경과 기술을 갖추고 있습니다.

• 데이터 품질 수집 및 관리
• 데이터 개인 정보 보호 유지
• 인프라 요구 사항을 따르세요
• 모델 기능 이해

그렇게 말했지만, 전문 지식이 없는 AI 모델을 훈련하는 것은 불가능한 일이 아닙니다. 인내심과 Amazon SageMaker, Microsoft AI Builder, Google AutoML 등과 같은 노코드 또는 로우코드 AI 훈련 도구와 같은 적절한 리소스만 있으면 됩니다.

7단계로 AI 모델을 훈련하는 방법

1. 문제 식별

AI 모델을 훈련하는 첫 번째 단계는 해결해야 할 문제를 이해하는 것입니다. 이를 통해 필요한 관련 데이터를 결정하는 데 도움이 되기 때문입니다.

다음은 몇 가지 사용 사례입니다.

• 사기를 식별하는 더 쉬운 방법이 필요하신가요? AI 모델에는 사기 활동의 예가 포함된 데이터가 필요합니다.
• 고객 경험을 개선하고 싶으신가요? AI 모델은 고객 습관, 인구 통계, 선호도에 대한 훈련이 필요합니다.
• 새로운 콘텐츠를 더 빠르게 생성할 방법이 필요하신가요? 신속한 엔지니어링을 사용하여 AI 모델에 올바른 출력을 제공하는 방법을 가르칠 수 있습니다.

2. 데이터 수집, 정리 및 준비

내일 역사 시험이 있는데, 전날 밤에 광합성 과정만 공부했다면, 결과에 만족하지 못할 가능성이 큽니다.

AI 모델을 훈련하는 것도 비슷한 시나리오라고 생각해 보세요. 모델의 질은 제공하는 데이터의 질에 따라 달라집니다. 그리고 AI의 세계에서는 데이터의 질이 양보다 훨씬 더 중요합니다.

훈련 데이터는 다양하고 편향이 없어야 합니다. 귀사에 특화된 데이터를 사용하면 모델이 귀사의 사업의 복잡한 사항을 학습하는 데 도움이 되며, 이는 더 나은 결과를 가져옵니다.

귀하의 리소스에 따라 AI 모델을 제공할 수 있습니다. 실제 데이터 또는 합성 데이터.

• 실제 데이터 소셜 미디어 상호작용과 피드백(투표, 설문 조사, 리뷰 등) 등 다양한 활동을 통해 수집됩니다.
• 합성 데이터 특정 상황을 위해 인공적으로 생성됩니다. 의료 산업에서 합성 데이터는 AI 모델을 훈련하는 데 사용되므로 환자 정보는 비공개로 유지될 수 있습니다.

AI 모델 학습 데이터의 5가지 유형

사용 사례에 따라 다음과 같은 유형의 교육 데이터가 필요합니다.

• 텍스트 데이터 웹 페이지, 책, 학술 논문, 정부 문서 및 기타 출처의 정보를 포함합니다. AI 모델에 인간 언어를 처리하고 생성하는 방법을 가르칩니다.
• 오디오 데이터 음악, 동물 소리, 환경 소리, 인간의 말에 초점을 맞춥니다. 모델은 악센트와 말투 패턴을 감지하고 이해하는 법을 배울 수 있습니다.
• 이미지 데이터 얼굴 인식이나 디지털 의료 영상과 같은 작업을 위한 디지털 이미지가 포함됩니다.
• 비디오 데이터 다양한 비디오 포맷에 적용되며 얼굴 인식이나 감시 시스템과 같은 애플리케이션을 훈련하는 데 사용할 수 있습니다.
• 센서 데이터 온도, 생체 인식 또는 물체의 가속도를 포함합니다. 무인 차량, 산업 자동화 및 IoT를 위한 AI 모델을 훈련하는 데 사용됩니다.

사용하는 데이터는 데이터 처리를 통해 구성되고 준비되어야 합니다. 이는 데이터 과학자의 작업이며 데이터 세트의 품질과 관련성을 높이기 위해 불일치와 이상치를 제거하는 것을 포함합니다.

3. 적절한 유형의 AI 모델을 선택하세요

1단계로 돌아가서 AI가 해결해야 할 문제를 식별한 것을 떠올려 보세요. 생성 AI 모델이나 머신 러닝 모델을 훈련하면 목표에 도달하는 데 도움이 될까요?

다음은 주요 차이점 생성 AI와 머신 러닝 사이.

4. 훈련 기술을 선택하세요

다음으로, AI 모델을 정확히 어떻게 훈련시킬지 알아내야 합니다. 기술을 조사할 때는 다음을 고려하여 실용적이어야 합니다.

• 사용 가능한 리소스
• 비용
• 컴퓨팅 요구 사항
• 복잡성
• 마감

생성 AI와 머신 러닝에는 수많은 훈련 옵션이 있으며 모든 모델 훈련 프로세스는 다릅니다. 하지만 가장 일반적으로 사용되는 몇 가지에만 집중하겠습니다.

생성형 AI 훈련 기술

변압기
변압기는 한 유형의 입력을 다른 유형의 출력으로 변환하는 신경망입니다. 변압기 데이터의 맥락과 의미를 배우고 시퀀스 구성 요소 간의 관계를 추적합니다.

트랜스포머는 GPT(생성적 사전 훈련 트랜스포머)의 T로, ChatGPT에서 본 적이 있을 것입니다. 거의 모든 대규모 언어 모델(LLM)은 텍스트와 음성을 실시간으로 번역할 수 있는 능력으로 인해 트랜스포머에 의해 구동됩니다.

이것의 인기 있는 예 중 하나는 Google Translate입니다. 영어로 문장을 쓰고 버튼을 클릭하면 텍스트가 선택한 다른 언어로 번역됩니다.

GAN (Generative Adversarial Networks)
생성적 적대 신경망은 서로 경쟁하는 두 개의 신경망으로 구성됩니다.

• 따라서 발전기 판별자가 그것이 진짜라고 생각하도록 속이기 위해 인공적인 샘플 데이터를 생성합니다.
• 따라서 판별 자 생성기의 샘플 중 어떤 것이 진짜이고 어떤 것이 가짜인지 구별하는 법을 배웁니다.

도메인 데이터는 판별자에게 입력되어 판별자가 무엇이 진짜이고 무엇이 가짜인지 학습할 수 있도록 해줍니다.

생성기의 역할은 판별기를 속이는 것입니다. 생성기가 성공하면 판별기는 가짜를 더 잘 감지하기 위해 더 많은 훈련이 필요합니다. 판별기가 성공하면 생성기는 더 나은 가짜를 만들기 위해 모델을 변경해야 합니다.

방송

확산 모델은 주로 사실적인 이미지를 생성하는 데 사용됩니다. 프로세스 작동 방식은 다음과 같습니다.

• 확산 과정은 모델에 훈련 데이터를 공급하는 것으로 시작하는데, 이 경우에는 이미지입니다.
• 다음으로, 랜덤 노이즈(가우스 노이즈)이 기존 데이터에 추가됩니다.
• 그런 다음, 모델은 프로세스를 역전하여 노이즈를 구조화된 출력으로 변환합니다.

예를 들어, 확산은 다음과 같습니다. 아티스트를 훈련하다 그림 복원에서. 얼룩진 그림은 알아볼 수 없을지 몰라도, 작가가 복원 작업을 하면서 원래 작품의 세세한 부분을 배우고 있습니다. 완성되면 그림을 처음부터 다시 만들 수 있습니다.

머신러닝 훈련 기술

감독 학습

지도 학습에는 알고리즘을 훈련하는 것이 포함됩니다. 레이블이 지정된 데이터 세트 인간이 큐레이팅합니다. 이 프로세스의 "감독" 부분은 범주 또는 결과별로 정리된 레이블이 지정된 데이터입니다. 이를 통해 알고리즘은 원하는 출력에 대한 기본적인 이해를 얻습니다.

이미지 분류는 지도 학습의 한 예입니다. 크기, 색상, 잎 모양 등을 포함하는 다양한 유형의 식물에 대한 레이블이 지정된 데이터 세트가 있다고 가정해 보겠습니다. 지도 학습을 사용하면 사진을 찍는 것만으로 사용자가 눈앞에 있는 식물 유형을 식별하는 데 도움이 되는 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

감독되지 않은 학습

비지도 학습에는 레이블이 지정된 데이터 세트나 인간의 개입이 필요하지 않습니다.

그러나 이 기술은 데이터의 의미를 이해하지 못한 채 스스로 패턴과 관계를 찾아냅니다.

비지도 학습의 한 예는 교차 판매입니다. 전자 상거래 사이트의 추천 제품 섹션을 생각해 보세요. 이 섹션은 고객 데이터를 조사하고 패턴을 찾고 고객이 즐길 수 있는 제품 추가 기능이나 유사한 항목을 제안하는 비지도 학습 모델에 의해 자동으로 채워집니다.

준지도 학습

지도 학습과 비지도 학습을 결합한 반지도 학습은 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 데이터를 사용하여 모델을 학습합니다.

이 과정에서 모델은 소량의 레이블이 지정된 데이터와 대량의 레이블이 지정되지 않은 데이터를 공급받습니다. 모델은 레이블이 지정된 데이터를 이해하고 레이블이 지정되지 않은 데이터를 이해하기 위해 조정할 수 있습니다.

데이터 레이블링 및 정리는 시간이 많이 걸리고 비용이 많이 드는 과정입니다. 반지도 학습은 지도 학습의 높은 비용과 비지도 학습의 복잡성 사이의 행복한 중간 지점입니다.

5. 모델 훈련

AI 모델 훈련은 반복적인 프로세스입니다. 정확한 훈련 및 검증 프로세스는 작업하는 모델에 따라 다릅니다. 하지만 일반적으로 준비된 데이터를 모델에 공급하여 패턴과 관계를 이해하는 법을 배우게 합니다.

이 교육 단계에서는 오류를 식별하고 변경 사항을 구현하여 출력 정확도를 높입니다. 피드백은 시스템이 스스로를 개선하고 매개변수를 조정하여 오류를 최소화하고 성능을 개선하는 데 도움이 됩니다.

조심하십시오 과적 합, AI 모델을 훈련할 때 흔히 발생하는 문제입니다. 이는 모델이 편향되거나 데이터 세트를 학습하기보다는 암기하기 시작할 때 발생합니다.

6. 모델 테스트 및 검증

AI는 완벽하지 않기 때문에 학습 초기 단계에서는 실수를 할 가능성이 높습니다.

초기 학습 과정에 포함되지 않은 독립적인 데이터를 공급하여 AI 모델의 정확도를 테스트할 수 있습니다.

예상대로 작동하지 않는 경우:

• 모델 미세 조정
• 더 많은 데이터를 수집하세요
• 훈련 과정을 반복하세요
• 재시험

7. 배포

AI 모델이 정확하고 기대에 부응하는 경우 API를 통해, 클라우드 환경에서 또는 애플리케이션에 직접 배포할 수 있습니다.

훈련은 계속됩니다

AI 모델이 훈련되고 배포되면 작업은 계속됩니다.

AI는 환각과 오류로 유명하므로 성능을 지속적으로 모니터링해야 합니다. 그리고 데이터가 증가하고 진화함에 따라 관련성을 유지하기 위해 재교육이 필요하게 됩니다.

하지만 모든 노력과 실험, 훈련을 거치면 누구보다도 귀사의 사업을 더 잘 아는 완벽하게 맞춤화된 AI 모델을 갖게 될 것입니다.