디지털 시대의 혁신을 주도하는 기계 학습

기계 학습(ML)이 기업의 디지털 전환에 혁신을 일으키고 있기 때문에 성공적인 ML 구현을 위한 경로에는 고유한 과제가 수반됩니다.

모든 산업에 걸쳐 기업들이 데이터 중심 전략을 구현하는 것의 가치를 인식함에 따라 머신 러닝(ML)은 고려해야 할 혁신적인 힘으로 부상하고 있습니다. 디지털 전환 전략의 핵심에 머신 러닝 이니셔티브를 구현하면서 이를 실현하는 복잡성을 측정하고 있습니다.

 

디지털 시대의 혁신을 주도하는 기계 학습

 

 

복잡성 탐색 및 프로젝트 함정 방지

분석가들은 기계 학습 프로젝트의 실패율이 약 80%라는 것에 동의합니다. 실제로 Gartner는 2022년 말까지 AI 프로젝트의 약 85%가 데이터, 알고리즘 또는 이를 관리하는 팀의 편향으로 인해 잘못된 결과를 제공할 것이라고 예측했습니다. IDC의 연구에 따르면 AI/ML 채택이 증가하고 있지만, 비용, 전문성 부족 및 라이프사이클 관리 도구의 부족이 AI 및 ML을 대규모로 구현하는 데 있어 3대 억제 요인 중 하나입니다.

 

 

단순하고 고전적

올바른 전투 선택 안 함: ML 프로젝트의 성공 비결은 실제 최종 사용자의 요구에 부합하고 모델의 성능에 관계없이 회사의 전략에 맞는 문제를 신중하게 선택하는 데 있습니다.

데이터 딜레마: 진정한 과제는 거버넌스 장벽을 극복하고, 데이터 민감성을 해결하고, 적절한 데이터 수집을 보장하고, 열악한 데이터 품질을 해결하는 것입니다. 이러한 측면은 ML 프로젝트의 성공을 방해할 수 있는 문제를 극복하기 위한 중요한 단계입니다.

데이터 과학자와 엔지니어의 격차: ML 프로젝트 라이프사이클 전반에 걸쳐 통합 소유권을 확립하고 데이터 과학자와 엔지니어 간의 협업을 촉진하지 못하면 문제가 발생하고 거버넌스, 우선순위 관리 및 목표와 관련된 이정표 비전의 차이와 관련된 프로젝트의 전반적인 성공을 방해합니다. 데이터 과학 및 AI 인재를 채용하고 유지하는 것은 매우 중요합니다. 그렇기 때문에 기업들이 자원을 현명하게 사용하고 이러한 전문가들 간의 효과적인 의사소통과 팀워크를 장려하는 것이 훨씬 더 중요합니다. 이를 통해 조직은 기계 학습 노력에서 의미 있는 결과를 얻을 수 있는 기회를 늘립니다.

"데이터 과학자와 그들의 지식이 없다면 디지털 비즈니스 시대를 둘러싼 많은 문제들이 해결되지 않은 채로 남아있을 것입니다. 심지어 손도 대지 않았을 수도 있습니다. AI 전문가와 데이터 과학자가 복잡한 비즈니스 문제를 기계 학습 또는 운영 연구 문제로 간주합니다." – Gartner

 

 

라이프사이클

기계 학습 모델의 라이프사이클은 4개의 주요 단계로 구성됩니다. 첫 번째는 KPI(핵심 성과 지표)와 같은 상업적 목표와 성과 지표가 정의되는 비즈니스 개발 단계입니다. 다음은 "데이터 엔지니어링"이라고도 하는 데이터 엔지니어링 단계로, 모델을 위해 데이터를 수집하고 준비합니다. 세 번째 단계는 데이터 과학으로, 머신 러닝 솔루션의 아키텍처가 정의되고 모델이 개발됩니다. 마지막으로, IT 단계에서는 데이터 과학자와 함께 모델을 구축하고 모니터링합니다.

머신러닝 프로젝트의 맥락과 요구사항에 따라 구체적인 단계가 달라질 수 있다는 점에 유의할 필요가 있습니다.

"모든 인공지능과 머신러닝 전략이 동일하게 만들어지는 것은 아니지만, 차별화와 때로는 생존을 위해 중요해지고 있습니다." - Gartner

 

 

머신러닝 성공을 위한 필수 단계

머신 러닝 전략의 잠재력을 최대한 발휘하고 최적의 비즈니스 이점을 보장하기 위해 조직은 중요한 단계를 수행해야 합니다.

 

명확한 목표 설정

ML 성공의 발판을 마련하기 위해 조직은 먼저 명확하고 구체적인 비즈니스 목표를 수립해야 합니다. 간단히 말해, 이는 기술만을 위해 기술을 구현하는 것을 의미하지는 않을 것입니다(예: 데이터 웨어하우징 또는 빅 데이터와 같은 모든 기술 발전에 이 패턴이 적용된다는 것은 흥미로운 사실입니다). ML 이니셔티브를 전략적 목표와 일치시킴으로써 기업은 가장 합리적인 프로젝트의 우선순위를 정할 수 있습니다. 따라서 당사가 다루고자 하는 문제, 즉 질문, 문제 또는 비즈니스 용도에 대한 명확한 진술의 중요성은 충분히 설명할 수 없습니다.

 

데이터 준비

데이터 양과 품질의 부족은 ML 프로젝트의 성공을 크게 방해할 수 있습니다. 효과적인 학습을 위해 조직은 대량의 양질의 데이터를 확보하고 데이터 소스를 이해하며 데이터 액세스와 같은 문제를 해결하는 데 우선 순위를 두어야 합니다. 이러한 중요한 단계를 무시하면 비용이 많이 드는 오류, 편향된 결과 및 손상된 프로젝트 결과를 초래할 수 있습니다. 데이터 세트에 입력된 데이터가 최고 품질인지 확인하는 것이 중요합니다. ML 모델의 정확성과 신뢰성을 보장하기 위해 데이터를 철저하게 준비, 청소 및 변환하는 작업이 포함됩니다.

머신 러닝 알고리즘은 대량의 데이터를 처리하고 패턴, 추세 및 이상 징후를 식별하는 데 탁월합니다. 그러나 기계에는 정확한 데이터가 필요합니다. 인간은 이러한 알고리듬에 대한 훈련 데이터를 만들고, 선택하고, 구성하고, 주석을 다는 데 중요한 역할을 합니다. 그리고 이것이 바로 인간이 그들 자신의 편견을 가지고 올 때 도전이 발생하는 부분입니다.

편향은 데이터 수집, 전처리, 기능 엔지니어링 및 모델 교육과 같은 기계 학습 파이프라인의 다양한 단계에서 발생할 수 있습니다. 이러한 편견의 근원을 이해하는 것은 중요합니다. 일반적인 편견은 다음과 같습니다:

 

표본 추출 치우침: 훈련 데이터가 대상 모집단을 대표하지 않을 경우 알고리듬에 편향을 도입할 수 있습니다. 편견이 있는 데이터 레이블: 데이터의 편향되거나 주관적인 레이블링은 편향된 알고리즘 예측을 초래할 수 있습니다.

알고리즘 공정성: 데이터 또는 알고리즘 설계의 편향이 특정 그룹에 불균형적으로 영향을 미칠 때 불공정한 취급 또는 차별이 발생할 수 있습니다.

잠재적인 편견을 인식하고 이를 해결하기 위한 사전 조치를 취함으로써 기업은 보다 공정하고 공정한 알고리즘을 개발하기 위해 노력할 수 있습니다.

 

 

올바른 ML 접근 방식 선택

원하는 결과를 얻기 위해서는 올바른 ML 접근 방식을 선택하는 것이 중요합니다. 실제로 지도 학습, 비지도 학습 또는 강화 학습과 같은 다양한 ML 기술이 가능합니다. 해결해야 할 문제의 특성과 그들이 작동할 상황에 따라 올바른 방법론을 선택한 다음 올바른 알고리즘을 선택하는 것이 중요합니다. 여기서 다른 모델을 사용한 반복 및 실험을 통해 성능과 결과를 개선할 수 있습니다.

 

 

ML 모델 구축 및 교육

모델 교육은 기계 학습의 기본 과정입니다. 모델 교육의 중요성은 효율적으로 검증, 테스트 및 배포할 수 있는 작업 모델을 생성하는 능력에 있습니다. 과적합을 방지하고 보이지 않는 데이터로 모델 성능을 평가하기 위해 교육 데이터는 교육용과 테스트용으로 두 개의 별도 세트로 나뉩니다. 테스트를 위한 알고리즘 선택은 데이터 크기, 필요한 정확도, 해석 가능성, 학습 시간, 선형성 및 특징 수를 포함한 다양한 요인에 의해 영향을 받습니다. 모델을 훈련하기 전에 하이퍼 파라미터를 설정하는 것은 성능을 최적화하기 위해 다양한 값을 탐색하는 것을 포함하기 때문에 매우 중요합니다. 정확도, 속도 등 성능 측정을 사용하여 엄격한 평가를 거친 후 최상의 모델을 선택합니다.

조직은 머신 러닝 모델을 구축하는 데 있어 확장성과 성공을 보장하기 위해 리소스, 도구, 라이브러리 및 문서에 대한 협업 및 액세스를 위한 통합 플랫폼의 지원을 받는 모델 교육에 대한 체계적인 접근 방식을 채택해야 합니다.

 

 

ML 모델 배포 및 모니터링

지속적인 성능을 보장하기 위해서는 프로덕션에서 기계 학습 모델을 모니터링하는 것이 필수적입니다. 기존 소프트웨어와 달리 기계 학습 시스템을 모니터링하려면 데이터, 모델 및 코드의 동작을 추적해야 합니다. 문제는 얽힘, 구성 및 여러 이해 관계자의 개입으로 인해 발생할 수 있습니다. 따라서 입력 데이터 품질 및 드리프트, 모델 성능 및 버전, 출력 예측과 같은 기능적 측면에 초점을 맞춘 모니터링이 마련되어야 합니다.

기업은 이러한 유형의 운영 제어가 시스템 성능, 데이터 및 모델 파이프라인 및 비용을 모니터링하는 데 집중할 수 있도록 해야 합니다.

모범 사례에는 조기 모니터링, 주요 성능 저하 조사, 문제 해결 프레임워크 작성 및 실행 계획 개발이 포함됩니다.

 

 

기계 학습 운영

프로덕션에서 기계 학습 모델의 배포, 관리 및 유지보수를 간소화하고 자동화하는 데 사용되는 관행과 기술이 있습니다. 그것은 MLOps라고 불립니다. MLOps(기계 학습 운영)는 프로덕션에서 기계 학습 모델의 배포, 관리 및 유지보수를 자동화하고 최적화하는 데 사용되는 관행 및 기술을 말합니다. 기계 학습 워크플로우와 소프트웨어 개발 및 운영 프로세스를 결합하여 효율적이고 신뢰할 수 있는 모델 배포 및 지속적인 성능 모니터링을 보장합니다.

DevOps에서 영감을 받은 MLOps는 개발 및 배포 팀 간 협업을 촉진하고 프로세스를 자동화하여 개발 및 배포 주기를 가속화하여 머신 러닝 시스템의 개발 및 운영을 개선하는 것을 목표로 합니다. 이 솔루션은 다음과 같은 네 가지 주요 원칙을 기반으로 구축됩니다:

•  지속적인 통합
• 지속적인 배송
• 지속적인 학습
• 지속적인 모니터링

 

MLOps를 채택함으로써 기업은 기계 학습 제품의 생산성과 품질을 향상시킬 수 있습니다. 자동화는 수동 프로세스에서 완전 자동화된 ML 및 CI/CD 파이프라인에 이르기까지 MLOps에서 중심적인 역할을 합니다.

 

 

결론

기업들이 ML 분야에서 발전함에 따라 이 분야의 역동적인 특성을 인식하는 것이 중요합니다. 연합 학습, 설명 가능한 AI 및 윤리적 고려 사항과 같은 지속적인 발전과 새로운 추세는 ML의 미래를 형성하고 있습니다. 조직은 민첩성을 유지하고, 새로운 개발에 적응하며, ML의 잠재력을 최대한 실현하는 동시에 위험을 최소화하기 위해 책임 있는 AI 관행을 채택해야 합니다.

ML 전환의 각 단계는 목표 정의에서 모델 배치 및 모니터링에 이르기까지 매우 중요합니다. 조직은 의식적인 전략을 채택하고 진화하는 환경을 주도함으로써 인공지능의 혁신적인 힘을 발휘하여 혁신을 주도하고 새로운 기회를 열 수 있습니다.