데이터로 AI 모델을 교육하는 이유

자신의 데이터로 인공 지능 모델을 교육하는 것은 이제 그 어느 때보 다 접근 할 수 있습니다. 비즈니스, 고객 또는 특정 요구 사항의 맥락을 정확하게 이해하는 맞춤형 AI 시스템을 만들기 위해 프로그래머가 될 필요는 없습니다.

일반 모델을 사용하는 것과 데이터로 훈련된 모델을 사용하는 것의 차이는 엄청납니다: ChatGPT 가 공공 정보를 알고 있는 반면,데이터로 훈련된 모델은 정책,시장, 내부 프로세스 및 언어를 알고 있습니다. 기업은 자체 데이터로 훈련된 AI 를 구현하여 운영 효율성의 30%~50%를 얻습니다.

소규모 에이전시, 컨설턴트, 프리랜서 및 소규모 기업은 이제 데이터 과학자를 고용하지 않고도 반복적인 작업을 자동화하고, 고객 서비스를 개선하고, 보다 관련성 높은 콘텐츠를 생성하고, 더 빠른 결정을 내릴 수 있습니다.

AI 교육을 위한 노코드 플랫폼

노코드 플랫폼은 프로그래밍의 필요성을 제거했습니다. 데이터를 로드하고 기본 매개변수를 구성하며 몇 분 안에 기능 모델을 가질 수 있는 시각적 인터페이스와 직관적인 흐름을 제공합니다.

구글 티처블 머신

Google 의 Teachable Machine 은 무료이며 초보자에게 이상적입니다. 모델을 훈련시켜 이미지,소리 또는 포즈를 인식하십시오. 모델이 혼자 배우는 각 범주의 50 ~ 100 가지 예제를로드하면됩니다. 많은 소규모 비즈니스에서는이를 사용하여 제품을 분류하고 사진의 결함을 감지하거나 비디오의 동작을 교육 한 후 모든 웹 사이트에 통합 할 수있는 코드를 얻습니다.

마이크로소프트 AutoML

Microsoft Azure AutoML 은 모델 선택 및 조정의 전체 프로세스를 자동화합니다. 데이터와 함께 CSV 파일을 업로드하고 예측할 열을 정의하며 시스템은 수십 개의 알고리즘을 자동으로 테스트하여 최상의 결과를 반환합니다.

안아주는 얼굴 공간

Hugging Face 는 고급 AI 모델에 대한 액세스를 민주화했습니다. 코드를 작성하지 않고도 언어와 비전 모델을 미세 조정 (미세 조정) 할 수 있습니다. 플랫폼은 기성 템플릿을 제공합니다; 당신은 단지 데이터에 적응하고 몇 분 안에 배포합니다. 많은 사람들이 이것을 챗봇,텍스트 분류 및 감정 분석에 사용합니다.

교육을 위한 데이터 준비

훈련의 질은 전적으로 데이터의 질에 달려 있습니다. 나쁜 데이터가 들어오고,나쁜 예측이 나옵니다. 따라서 데이터를 준비하는 것이 가장 중요하고 종종 가장 무시되는 단계입니다.

수집 및 조직

해결하고자 하는 문제의 관련 사례를 수집하는 것부터 시작하세요. 이메일을 스팸 또는 합법으로 분류하는 모델을 교육하는 경우 각 유형의 사례를 500~1,000 개 수집하세요. 제품 결함 감지인 경우,최소 200 개의 좋은 제품과 200 개의 결함 있는 제품을 다른 각도와 조명에서 촬영하세요.

논리 폴더 또는 구조화된 파일 (CSV,Excel 또는 JSON) 로 데이터를 구성합니다. 표 형식의 데이터의 경우 각 행은 예제이고 각 열은 기능입니다. 이미지의 경우 나타내는 클래스에 의해 명명된 하위 폴더에 배치합니다.

청소 및 균형 조정

중복되거나 불완전하거나 명백히 잘못된 예제를 제거합니다. 한 클래스에서 900 개의 예제와 다른 클래스에서 100 개의 예제로 모델을 훈련하면 다수 클래스를 선호하는 방법을 배우게 됩니다. 이상적으로는 비슷한 양을 가져야 합니다: 그렇게 할 수 없다면 많은 플랫폼에서 가중치 옵션이나 자동 확대 (소수 예제의 합성 생성) 를 제공합니다.

형식 표준화: 동일한 크기와 형식의 모든 이미지, 동일한 인코딩의 모든 텍스트, 동일한 패턴의 날짜.이와 같은 작은 세부 사항은 작동하는 모델과 실패하는 모델의 차이를 만듭니다.

세트로 나눕니다

항상 데이터를 세 부분으로 나누십시오: 교육 (70%), 검증 (15%) 및 테스트 (15%). 교육은 모델이 학습하고 검증이 하이퍼 파라미터 (설정) 를 조정하고 테스트가 실제 성능을 평가하는 곳입니다. 노 코드 플랫폼은 자동으로 수행하지만 개념을 이해하면 결과가 의미가 있는지 평가하는 데 도움이됩니다.

단계별 실용적인 단계: 오늘부터 시작합니다

1. 당신의 문제를 선택하십시오

"비즈니스 개선"이 아닙니다; "고객 리뷰를 긍정적 또는 부정적으로 분류"하거나 "고객이 구독을 취소할 가능성이 높은 시기를 감지"하는 것입니다.

2. 모범적인 데이터 수집

예측하고자 하는 예제를 100 개에서 1,000 개 사이로 수집합니다. 데이터 기록 (오래된 이메일,오래된 사진,기록) 이 있다면 사용하세요. 그렇지 않은 경우,만들기: 제품 사진,고객에게 예제 요청,관련 공개 데이터 사용,양보다 품질이 더 중요합니다; 잘 선택된 200 개의 예제는 무작위 예제 2,000 개를 초과합니다.

3. 표준 체재에서 배열하십시오

텍스트 분류의 경우: 두 개의 열 (텍스트,카테고리) 이 있는 파일. 이미지의 경우: 내부 클래스에 의해 명명된 폴더. 숫자 데이터의 경우: 열이 잘 레이블이 지정된 CSV. 누락된 값을 확인하고 제거할지 아니면 평균/중앙값으로 채울지 결정합니다.

4. Platform 을 선택합니다

초보자를 위한: Google Teachable Machine (이미지/소리) 또는 Hugging Face (텍스트). 표 형식의 데이터의 경우: Azure AutoML 또는 Google Cloud AutoML. 무료 계정을 만들고 빠른 설명서 (15 분) 를 읽고 사용해 보세요.

5. 데이터를 로드하고 구성합니다

플랫폼 방식에 따라 파일이나 폴더를 업로드합니다. 어떤 열이 대상인지 (예측하고자 하는 것) 설정하고 시스템 프로세스를 진행하도록 합니다. 대부분의 플랫폼은 실시간으로 진행 상황을 보여줍니다.

6. 결과 평가

훈련 후에는 정확성 (히트 비율) 을 얻습니다. 80% 이상이면 대부분의 실제 사례에 좋습니다. 70% 이하에서는 데이터를 검토하십시오: 중복,잘못 레이블이 지정된 데이터 또는 불균형 클래스가있을 수 있습니다.

7. 테스트 및 구현

프로덕션에서 템플릿을 사용합니다. 플랫폼은 웹 사이트,앱 또는 시스템에 통합하는 URL 또는 코드를 제공합니다. 초기 성능 모니터링: 실제 세계는 교육 데이터와 다르므로 문제를 인식하면 빠른 개선이 가능합니다.

일반적인 실수와 이를 피하는 방법

일반적인 함정에 빠지지 않고 모델을 훈련하면 몇 주간의 재 작업이 절약됩니다. 가장 큰 실수는 테스트 데이터와 혼합 된 운동 데이터를 사용하는 것입니다: 실제 성능을 반영하지 않는 팽창 된 정확도를 측정하게됩니다.

또 다른 빈번한 실수: 인과 관계와의 상관 관계를 혼동하십시오. 모델이 특정 출처의 성을 가진 고객이 더 많이 취소한다고 예측하는 경우,성씨가 취소를 유발하기 때문이 아닙니다; 다른 요인 (위치,소득, 언어) 이 상관 관계가 있기 때문입니다. 차별적 편견을 유발하는 데이터로 모델을 훈련시키지 마십시오.

사용자 행동이 변경된 경우 2022 년 데이터에 대해 훈련된 모델이 2024 년에 실패할 수 있습니다. 정확도를 지속적으로 모니터링하고 업데이트된 데이터로 3~6 개월마다 재교육합니다.

다음 단계 및 지속적인 개발

첫 번째 모델이 작동한 후에는 확장하십시오. 더 많은 데이터를 추가하고,다른 플랫폼으로 실험하고,복잡성을 높이십시오. 단순하게 시작한 모델은 운영 작업의 40%를 자동화하는 완전한 시스템으로 발전할 수 있습니다.

다양한 작업에 대해 여러 모델을 교육하는 것을 고려하십시오. 마케팅 대행사는 리드 순위를 매기는 모델, 헤드라인을 생성하는 모델, 게시 시간을 더 잘 예측하는 모델을 가질 수 있습니다.

온라인 커뮤니티에 가입하십시오: 포옹 얼굴 포럼,AI 하위 레딧,YouTube 의 강좌. 다른 사람들의 경험에서 배우는 것은 숙달을 가속화합니다. 대부분의 리소스는 무료이며 실용적입니다.