적응형 AI: 정확히 무엇입니까?
적응형 AI(자율 지능)는 기존 자율 지능의 고급 반응형 버전 독립적인 학습 방법으로 적응형 AI는 의사 결정 프레임워크를 통합하여 문제 발생 시 유연하게 조정할 수 있는 동시에 더 빠른 의사 결정을 지원합니다. 적응형 특성은 새로운 데이터를 기반으로 수행하면서 모델을 지속적으로 재교육하고 학습함으로써 달성됩니다.
이러한 종류의 AI는 환경에서 받은 데이터를 기반으로 알고리즘, 의사 결정 방법 및 작업을 업데이트하여 실시간 성능을 향상시키기 위해 개발되었습니다. 적응형 AI를 통해 시스템은 변화와 도전에 더 잘 대응하고 목표를 더 효과적으로 달성할 수 있습니다.
예를 들어 기존 AI와 적응형 AI의 학습 모델을 비교해 봅시다. 자율주행차의 물체 감지 시스템의 경우 자동차는 보행자와 같은 다양한 물체를 감지할 수 있어야 합니다. 따라서 안전을 보장하기 위해 많은 수의 샘플을 사용하여 시스템을 훈련해야 합니다. 자전거 타는 사람, 전기 발판, 호버보드 등과 같은 새로운 것들이 계속 등장함에 따라 식별을 위해 시스템을 정기적으로 새로운 데이터로 업데이트해야 합니다. 그러나 기존 AI의 경우 시스템이 새로운 데이터로 업데이트되면 시스템은 보행자와 같은 이전 객체를 잊어버립니다. 이 현상을 신경망에서 치명적인 망각이라고 합니다.
그래서 이 문제를 극복하기 위해 적응형 인공지능(Adaptive AI)이라는 개념을 고안했다. 신경망은 시간이 지남에 따라 학습된 모든 개념을 유지하므로 정보를 사용하여 학습한 내용을 쉽게 기억할 수 있습니다.
적응형 AI는 비즈니스에 어떤 영향을 줍니까?
적응형 AI는 일련의 프로세스와 AI 기술을 제공하여 시스템이 학습 기술과 행동을 변경하거나 변경할 수 있도록 합니다. 적응형 AI를 사용하면 생산 중에 변화하는 실제 조건에 적응할 수 있습니다. 코드가 처음 작성되었을 때 식별되지 않았거나 알려지지 않은 현실 세계에서 발생하는 수정 사항에 적응하도록 코드를 변경할 수 있습니다.
에 따르면 가터 훈장, 적응형 AI 시스템을 개발하고 실행하기 위해 AI 엔지니어링 기술을 활용한 기업과 기업은 25년까지 경쟁사보다 최소 2026% 더 빠른 운영 속도와 양을 달성할 것입니다. 인간과 기계 경험의 과거 행동 패턴을 학습함으로써 적응형 AI는 더 빠른 그리고 더 나은 결과.
예를 들어, 미 육군과 미 공군은 강점을 활용하여 학습자에게 수업을 적용하는 학습 시스템을 개발했습니다. 이 프로그램은 학생에게 학습을 맞춤화하는 튜터와 같은 역할을 합니다. 무엇을 가르칠지, 언제 테스트할지, 진행 상황을 어떻게 측정할지 알고 있습니다.
적응형 AI는 어떻게 작동합니까?
적응형 AI는 AI 기능 달성의 중요한 측면을 정의하는 지속적인 학습(CL) 개념에 따라 작동합니다. 지속적인 학습 모델은 새로운 데이터가 들어오고 자율적으로 학습할 때 실시간으로 적응할 수 있습니다. 그러나 지속적인 AutoML 또는 자동 적응형 학습이라고도 하는 이 방법은 평생 동안 지식을 배우고 다듬기 위해 인간 지능을 모방할 수 있습니다. 모델이 실시간 정보를 프로덕션 환경으로 푸시하고 그에 따라 제한할 수 있도록 하여 기존 머신 러닝의 확장 역할을 합니다.
예를 들어 Spotify는 적응형 AI 알고리즘을 사용하는 가장 인기 있는 음악 스트리밍 애플리케이션 중 하나입니다. Spotify는 사용자별 음악 추천을 선별합니다. 사용자의 노래 이력을 기반으로 Spotify는 사용자의 노래 선호도와 실시간 추세를 분석하여 가장 적합한 추천을 생성합니다. 또한 관련성을 보장하기 위해 Spotify는 환경 설정을 지속적으로 재교육하고 변경하는 적응형 AI 알고리즘을 활용합니다. 이 역동적인 학습 방법을 통해 Spotify는 원활하고 개인화된 음악 경험을 제공하여 사용자가 자신의 취향에 맞는 새로운 노래, 장르 및 아티스트를 발견하도록 돕습니다.
AutoML(Automated Machine Learning)은 적응형 AI의 지속적인 학습(CL) 프로세스의 필수 구성 요소 중 하나입니다. AutoML은 데이터 준비, 모델 선택 및 배포를 포함하여 전체 기계 학습(ML) 파이프라인을 자동화하는 것을 말합니다. AutoML은 학습 모델에 대한 요구 사항을 제거하고 자동 감지를 통해 모델의 정확도를 높이는 것을 목표로 합니다. AutoML은 사용하기 쉬운 프레임워크, 오픈 소스 알고리즘 및 하이퍼파라미터 최적화입니다.
학습 후 모델 유효성 검사를 수행하여 모델의 기능을 확인합니다. 또한 모델 배치 영역 내에서 수집된 예측에 대해 모니터링이 구현됩니다. 데이터가 모니터링되면 필요에 따라 데이터를 정리하고 태그를 지정할 수 있습니다. 데이터가 정리되고 태그가 지정되면 유효성 검사 및 교육을 위해 데이터에 다시 입력합니다. 이 경우 사이클이 닫힙니다.
모델은 정확도를 개선하면서 새로운 트렌드와 데이터를 지속적으로 학습하고 적응합니다. 이렇게 하면 애플리케이션의 전반적인 성능이 향상됩니다.
적응형 AI를 구현하는 방법은 무엇입니까?
1단계: 시스템의 목표 결정
적응형 AI를 실행할 때 시스템의 개발을 안내하고 원하는 결과를 결정하므로 시스템의 목표를 설정하는 것이 중요합니다. 시스템의 목표를 정의하는 작업에는 필요한 결과 결정, 성능 메트릭 설정 및 대상 고객과 같은 요소를 고려하는 작업이 포함됩니다.
2 단계 : 데이터 수집
AI 모델을 개발할 때 데이터는 기계 학습 모델을 교육하고 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 하는 기본 구성 요소 역할을 합니다. 적응형 AI를 위한 데이터를 수집할 때 유의해야 할 중요한 요소는 시스템의 목적과의 관련성, 수집된 데이터의 다양성, 업데이트된 데이터, 스토리지 및 프라이버시입니다.
3단계: 모델 교육
예측을 수행하기 위해 데이터 세트에서 기계 학습 모델을 교육하는 것을 모델 교육이라고 합니다. 적응형 AI를 구현하는 이 중요한 단계는 의사 결정을 위한 토대를 마련합니다. 적응형 AI를 위한 모델을 훈련할 때 고려해야 할 필수 요소는 알고리즘 선택, 하이퍼파라미터 튜닝, 데이터 준비, 모델 평가 및 모델 개선입니다.
4단계: 상황별 분석
상황 분석에는 현재 상황을 조사하고 해당 정보를 활용하여 정보에 입각한 결정을 내리고 시스템의 실시간 응답성을 가능하게 하는 작업이 포함됩니다. 적응형 AI 시스템에 대한 상황별 분석을 수행할 때 가장 중요한 요소는 데이터 소스, 모델 예측, 데이터 처리 및 피드백 루프입니다.
5단계: 모델 평가 및 미세 조정
AI 모델을 미세 조정하는 프로세스에는 특정 모델 유형과 해결하려는 문제에 따라 매개변수 또는 아키텍처를 조정하여 성능을 향상시키는 작업이 포함됩니다. 미세 조정을 위해 일반적으로 사용되는 기술에는 하이퍼파라미터 조정, 모델 아키텍처, 기능 엔지니어링, 앙상블 방법 및 전이 학습이 포함됩니다.
6단계: 모델 배포
적응형 AI의 맥락에서 모델 배포는 프로덕션 또는 실제 환경에서 액세스 가능하고 작동 가능한 모델을 만드는 것을 의미합니다. 이 프로세스는 일반적으로 다음 단계를 포함합니다.
- 모델 준비: 여기에는 모델을 TensorFlow SavedModel 또는 PyTorch 스크립트로 변환하여 프로덕션용 모델을 준비하는 작업이 포함됩니다.
- 인프라 설정: 클라우드 환경, 서버, 모바일 기기 등 모델 전개를 지원하기 위해 필요한 인프라를 설정합니다.
- 전개: 모델은 서버 또는 클라우드 환경에 업로드하거나 모바일 장치에 설치하여 배포됩니다.
- 모델 관리: 배포된 모델의 효과적인 관리에는 성능 모니터링, 필요한 업데이트 및 사용자에 대한 접근성 보장이 포함됩니다.
- 통합: 배포된 모델은 사용자 인터페이스, 데이터베이스 또는 추가 모델과 같은 다른 구성 요소와 연결하여 전체 시스템에 통합됩니다.
7단계: 지속적인 모니터링 및 개선
구현 후에는 적응형 AI 시스템의 지속적인 적절한 기능과 효과를 보장하기 위해 모니터링 및 유지 관리가 필요합니다. 여기에는 성능 모니터링, 모델 재교육, 데이터 수집 및 분석, 시스템 업데이트 및 사용자 피드백이 포함됩니다.
적응형 AI 구현을 위한 모범 사례
- 문제 이해:
당면한 문제를 철저히 이해하는 것은 적응형 AI 시스템의 효과적인 교육에 매우 중요합니다. 이러한 이해는 관련 정보 및 훈련 데이터를 식별하고, 적절한 알고리즘을 선택하고, 시스템의 효율성을 평가하기 위한 성능 메트릭을 설정하는 데 도움이 됩니다. 적응형 AI 시스템에 대한 정확한 목표를 정의하면 특정 목표를 설정하고 초점을 강화하여 리소스 할당을 최적화합니다. SMART 목표(구체적, 측정 가능, 달성 가능, 관련성 및 시간 한정)를 설정하면 진행 상황을 평가하고 필요한 조정을 용이하게 할 수 있습니다. - 고품질 데이터 수집:
데이터로부터 학습하고 정확한 예측을 할 수 있는 강력한 적응형 AI 시스템을 구축하기 위해 노력할 때 고품질 데이터를 수집하는 것이 가장 중요합니다. 훈련 데이터의 품질이 불충분하면 문제를 모델링하는 시스템의 능력에 악영향을 미쳐 최적이 아닌 성능으로 이어집니다. 또한 훈련 데이터 내의 다양성은 시스템이 새로운 사례로 일반화할 수 있는 능력을 유지하면서 다양한 사례에서 학습할 수 있도록 하는 데 중요합니다. 이러한 측면은 문제 영역 내에서 실시간 변화에 적응해야 하는 적응형 AI 시스템에서 특히 중요합니다. 또한 다양한 훈련 데이터를 보장함으로써 시스템이 새롭고 예상치 못한 상황을 효과적으로 처리할 수 있습니다. - 올바른 알고리즘 선택:
적합한 알고리즘을 선택하는 것은 적응형 AI에서 최적의 결과를 얻는 데 중요한 역할을 합니다. 강화 학습 및 온라인 학습과 같은 알고리즘이 적응 시스템에 가장 적합한 선택이지만 결정은 특정 문제 및 관련된 교육 데이터 유형에 맞춰야 합니다. 예를 들어 온라인 학습 알고리즘은 스트리밍 데이터에 적합하지만 강화 학습 알고리즘은 시간이 지남에 따라 일련의 결정이 필요한 의사 결정 시나리오에서 탁월합니다. - 성능 모니터링:
성능을 정기적으로 모니터링하고 학습 메트릭을 사용하는 것은 특히 실시간 특성으로 인해 적응형 AI 시스템의 효율성을 평가하는 데 필수적입니다. 모니터링을 통해 원하는 결과를 향한 시스템의 발전을 추적하고, 잠재적인 문제를 조기에 식별하고, 성능을 향상시키기 위해 필요한 조정을 할 수 있습니다. - 효과적인 테스트 및 검증 프레임워크 구현:
적절한 테스트 및 검증 프레임워크를 구현하는 것은 적응형 AI 시스템의 정확성과 신뢰성을 보장하는 데 중요합니다. 시스템 성능을 테스트하고 정확성과 신뢰성에 영향을 미칠 수 있는 문제나 오류를 식별하는 것이 필수적입니다. 이를 위해서는 단위 테스트, 통합 테스트, 성능 테스트 등 다양한 테스트 방법을 사용해야 합니다.
다양한 테스트 방법을 사용하는 것 외에도 문제 공간을 정확하게 반영하는 다양한 테스트 정보를 사용하는 것이 중요합니다. 여기에는 정상 및 극단적인 경우뿐만 아니라 예상치 못한 시나리오도 포함됩니다. 다양한 테스트 데이터를 포함함으로써 개발자는 다양한 조건에서 시스템 성능을 테스트하고 개선 기회를 식별할 수 있습니다.
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