728x90 AutoAI2 1-2. AutoML 이란 무엇인가? 데이터만 있으면 모든 과정을 스스로 해결하는 슈퍼인공지능은 아직 존재하지 않기 때문에 머신러닝 기반의 모델을 개발하고 실제 운영하기까지 많은 과정을 거쳐야 합니다. 머신러닝 모델링은 문제 정의부터 데이터 수집과 전처리, 특징공학, 초매개변수 최적화(Hyperparameter Optimization, HPO), 신경망 구조 탐색, 모델 학습 및 평가를 거쳐 서비스 적용(배포)에 이르기까지 여러 분야 전문가의 많은 시간과 노력이 필요합니다. AutoML은 이렇게 머신러닝을 개발할 때마다 반복되는 과정에서 발생하는 비효율적인 작업 가운데 가능한 부분을 최대한, 데이터 전처리 과정과 알고리즘 선택 및 튜닝 과정에서 모델 개발자의 개입을 최소화하고 고품질 모델을 효과적으로 만들 수 있는 별도의 인공지능을 사용합니.. 2023. 4. 6. 1-1. AutoML 의 탄생. 2020년 GPT-3라는 1,750억 개의 파라미터를 사용하여 인간과 구별하기 어려울 정도로 대화할 수 있는 인공지능 언어 모델 등이 많이 등장하고 있는데요. 하지만 강력한 성능을 보인 인공지능이 상용화로 바로 이어지지 않는 이유는 무엇일까요? 인공지능 모델을 만들기 위해 가장 중요한 것으로 데이터와 알고리즘을 말할 수 있습니다. 이 두 요소와 딥러닝 상용화 관련 문제가 무엇이고 이를 어떻게 해결해야 하는지! 함께 알아볼까요? 먼저, 인공지능을 학습시킬 고품질 학습 데이터(High Quality Training Data)를 준비하는 것이 가장 중요합니다. 사람이 사물을 구분하는 법을 배울 때, 그림 카드로 학습을 하는 것과 같이 인공지능도 사물을 구분하기 위해서는 각 사물이 어느 분류에 해당하는지 알아야.. 2023. 4. 6. 이전 1 다음 728x90
