AI ML 솔루션을 만드는 단계

데이터 수집, 모델 교육, 배포를 안내하는 자세한 로드맵입니다. 이 프로세스는 반복이므로 솔루션을 미세 조정하면서 이전 단계로 돌아가는 경우가 많습니다.

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1단계: 문제 이해

데이터를 수집하기 전에 다음을 수행해야 합니다.

• 문제를 명확하게 정의: 해결하려는 것이 무엇인지 이해하십시오. 분류 문제(예: 스팸 감지)입니까, 회귀 문제(예: 가격 예측)입니까, 아니면 추천 시스템입니까?
• 성공 기준 정의: 성공적인 모델은 어떤 모습인가요? 예를 들어 90%의 정확도, 낮은 지연 시간, 높은 정밀도를 원하시나요?

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2단계: 데이터 수집

수집한 데이터는 문제와 직접적으로 연관되어 있어야 합니다. 수집 방법은 다음과 같습니다.

아. 데이터 소스 식별

• 공개 데이터세트:
  
  다음과 같은 곳의 데이터세트를 사용하세요.

  • Kaggle: 다양한 도메인에 걸쳐 수많은 데이터세트를 제공합니다.
  • UCI 머신 러닝 저장소: 데이터를 위한 또 다른 훌륭한 장소입니다.
  • 정부 데이터 포털: 일부 정부에서는 공개 데이터 세트(예: data.gov)를 제공합니다.

• 웹 스크래핑:
  
  데이터 소스를 사용할 수 없는 경우 다음과 같은 도구를 사용하여 웹사이트를 스크랩할 수 있습니다.

  • BeautifulSoup(Python 라이브러리)
  • Scrapy(Python 프레임워크)

• API:
  
  API를 사용하여 다음과 같은 서비스에서 데이터를 수집할 수 있습니다.

  • Twitter API(소셜 미디어 데이터용)
  • Google Maps API(위치 데이터용)

• 데이터베이스:
  
  
  때로는 회사나 프로젝트에서 데이터가 저장된 데이터베이스(SQL, NoSQL)에 이미 액세스할 수 있을 수도 있습니다.

• IoT 기기:
  
  
  하드웨어용 AI 솔루션을 구축하는 경우 센서나 기타 IoT 장치에서 데이터를 수집하세요.

베. 데이터의 양과 질

• 모델 학습에 충분한 데이터를 수집합니다. 더 많은 데이터는 일반적으로 더 나은 모델로 이어지지만 데이터는 관련성이어야 합니다.
• 양보다 질: 데이터가 깨끗해야 합니다(누락된 값이 없고 중요하지 않은 이상값이 없음).

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3단계: 데이터 정리 및 전처리

원시 데이터가 모델에 직접 입력될 수 있는 형식인 경우는 거의 없습니다. 데이터 정리에는 다음이 포함됩니다.

아. 누락된 데이터 처리

• 대치: 누락된 값을 평균, 중앙값, 최빈값(숫자 데이터의 경우) 또는 가장 일반적인 값(범주형 데이터의 경우)으로 채웁니다.
• 누락된 데이터 제거: 누락된 값이 너무 많은 행이나 열을 삭제하세요.

베. 이상값 제거 또는 수정

• 통계적 방법: Z-점수, IQR 또는 상자 그림과 같은 시각화를 사용하여 이상값을 식별하고 제거하거나 수정합니다.

ㄷ. 데이터 변환

• 정규화/표준화: 수치 데이터의 크기를 조정합니다(예: MinMax 크기 조정, Z-점수 표준화).
• 범주형 변수 인코딩: 범주형 변수를 숫자로 변환합니다(예: 원-핫 인코딩, 레이블 인코딩).

디. 특성공학

• 기존 기능에서 새로운 기능을 만듭니다(예: 날짜에서 일, 월, 연도 추출, 열 간 비율 생성).
• 특성 선택: 관련이 없거나 상관 관계가 높은 특성을 제거하여 과적합을 줄이고 모델 성능을 향상시킵니다.

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4단계: 데이터 분할

데이터가 정리되고 준비되면 데이터를 다음으로 분할해야 합니다.

• 훈련 세트(보통 70-80%): 모델을 훈련하는 데 사용됩니다.
• 검증 세트(보통 10-15%): 하이퍼파라미터를 조정하고 모델 성능을 검증하는 데 사용됩니다.
• 테스트 세트(보통 10-15%): 보이지 않는 데이터에 대한 최종 모델의 일반화를 평가하는 데 사용됩니다.

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5단계: 모델 선택

문제에 따라 적절한 머신러닝 모델을 선택하세요.

아. 모델 종류

• 지도 학습:

  • 분류: 출력이 카테고리인 경우(예: 스팸 또는 스팸 아님).
  • 회귀: 출력이 연속적인 경우(예: 주택 가격 예측)

• 비지도 학습:

  • 클러스터링: 유사한 데이터 요소를 그룹화합니다(예: 고객 세분화).
  • 차원성 감소: 필수 정보(예: PCA)를 유지하면서 기능 수를 줄입니다.

• 강화 학습:

  • 에이전트가 보상을 극대화하기 위해 환경과 상호작용하여 학습할 때 사용됩니다.

베. 알고리즘 선택

문제에 따라 모델을 선택하세요. 예:

• 지도 작업을 위한 선형 회귀, 의사결정 트리, 로지스틱 회귀
• K-Means, 클러스터링을 위한 DBSCAN
• 분류/회귀를 위한 KNN, Random Forests, SVM

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6단계: 모델 훈련

훈련 세트를 사용하여 모델을 훈련시키세요.

아. 모델 훈련 과정

• 모델 적합: 학습 데이터를 사용하여 모델에 예측 또는 분류 방법을 가르칩니다.
• 성능 추적: 학습 중에 모델의 성능(예: 손실 함수, 정확도)을 모니터링합니다.

베. 하이퍼파라미터 튜닝

• 그리드 검색: 다양한 하이퍼매개변수 조합을 시도하여 최상의 세트를 찾으세요.
• 무작위 검색: 초매개변수 조정을 위한 그리드 검색의 더 빠른 대안입니다.
• 베이지안 최적화: 최상의 모델 매개변수를 찾는 고급 기술

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7단계: 모델 평가

검증 세트를 사용하여 훈련된 모델을 평가합니다. 적절한 지표를 사용하여 성능을 평가하세요.

• 정확도: 올바른 예측의 비율(분류용)
• 정밀도, 재현율, F1-점수: 불균형 클래스를 처리할 때 유용합니다.
• RMSE(제곱 평균 오차): 회귀 문제의 경우
• 혼란 행렬: 참양성, 거짓양성 등을 확인합니다.

아. 교차 검증

• K-폴드 교차 검증: 데이터를 k개 부분으로 분할하고 모델을 k회 학습하고 검증합니다. 매번 다른 폴드를 검증 세트로 사용합니다. .

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8단계: 모델 최적화 및 조정

평가 결과를 바탕으로 모델을 개선해보세요.

아. 정규화

• L1(Lasso) 또는 L2(Ridge) 정규화를 사용하면 큰 계수에 불이익을 주어 과적합을 방지할 수 있습니다.

베. 앙상블 방법

• Random Forests, Boosting(예: XGBoost, AdaBoost)과 같은 기술을 사용하여 여러 모델을 결합하고 성능을 향상합니다.

ㄷ. 모델 스태킹

• 여러 모델의 예측을 결합합니다(예: SVM, 로지스틱 회귀 및 의사결정 트리의 출력 결합).

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9단계: 모델 배포

모델의 성능이 좋으면 프로덕션 환경에 배포하세요.

아. 배포 프로세스

• 컨테이너화: Docker를 사용하여 모델과 모든 종속성을 컨테이너에 패키징합니다.
• 모델 제공: Flask, FastAPI 또는 TensorFlow Serving과 같은 도구를 사용하여 모델을 API로 노출합니다.
• CI/CD 파이프라인: GitLab CI, Jenkins 또는 GitHub Actions
를 사용하여 모델 배포를 자동화합니다.

베. 확장성 및 모니터링

• 시스템이 실제 트래픽(예: 여러 API 요청)을 처리할 수 있는지 확인하세요.
• 모니터: 모델의 실시간 성능을 추적하고, 시간이 지남에 따라 성능이 저하되면 새로운 데이터로 모델을 재교육합니다.

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10단계: 배포 후(모니터링 및 유지 관리)

• 모델 드리프트: 시간이 지남에 따라 데이터 패턴의 변화로 인해 모델의 정확성이 떨어질 수 있습니다. 정기적으로 새로운 데이터로 재교육하세요.
• A/B 테스팅: 여러 모델을 서로 테스트하여 어느 모델이 프로덕션에서 더 나은 성능을 발휘하는지 확인합니다.

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전체 과정 요약

1. 문제 이해 → 2. 데이터 수집 → 3. 데이터 정제 및 전처리 → 4. 데이터 분할 → 5. 모델 선발 → 6. 모델훈련 → 7. 모델 평가 → 8. 모델 최적화 및 튜닝 → 9. 모델 배포 → 10. 배포 후 모니터링

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핵심은 반복적 개선입니다. 모델 성능에 대해 자세히 알아보면서 이전 단계(예: 데이터 수집 또는 사전 처리)로 돌아가야 할 수도 있습니다. 그리고 프로세스 전반에 걸쳐 재현성, 협업, 확장성을 항상 주시하세요! ?

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