AI 모델3 AI 모델 개발의 혁신, AutoML 기반 모델 선택의 모든 것 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 발전으로 데이터 중심의 의사결정이 필수가 되었습니다. 이에 따라 AutoML(Auto Machine Learning) 기술이 주목받고 있으며, 이 기술은 기존의 복잡하고 시간이 많이 소요되던 머신러닝 모델 개발 과정을 자동화하여 누구나 쉽게 고성능의 예측 모델을 만들 수 있도록 돕고 있습니다. 과거의 머신러닝 개발은 데이터 전처리, 특징 엔지니어링, 모델 선택, 하이퍼파라미터 최적화 등 복잡한 단계를 수동으로 수행해야 했습니다. 그러나 AutoML 기반 모델 선택은 다양한 알고리즘 중 최적의 모델을 자동으로 선택하고, 성능을 극대화하는 과정을 포함하고 있습니다. 본 글에서는 AutoML의 정의부터 주요 과정, 활용 도구, 장점, 활용 사례에 이르기까지 AutoML 기.. 2025. 1. 18. 데이터 증강으로 모델 성능 극대화하는 방법 완벽 정리 딥러닝 모델의 성능을 향상시키기 위해서는 더 많은 데이터를 확보하는 것이 핵심입니다. 하지만 실제로는 데이터 수집에 시간과 비용이 많이 들기 때문에, 데이터 증강(Data Augmentation)이 효과적인 대안으로 떠오르고 있습니다. 데이터 증강은 기존의 데이터를 변형하거나 변환하여 새로운 데이터를 생성하는 기술로, 이를 통해 모델의 일반화 성능을 향상시킬 수 있습니다. 특히 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 데이터 유형에서 데이터 증강 기법이 적용되며, 이를 통해 모델이 과적합(Overfitting)되지 않고 새로운 데이터에 잘 일반화되도록 돕습니다. 본문에서는 데이터 증강의 개념부터 주요 기법, 도구 및 프레임워크, 실제 적용 사례까지 상세히 설명하겠습니다. 데이터 증강이 왜 중요한지, 어떤 방.. 2024. 12. 26. AI 전력 효율성: 현황, 과제, 개선 방안 AI 전력 효율성: 현황, 과제, 개선 방안AI 기술의 발전은 우리가 데이터를 활용하고 문제를 해결하는 방식을 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 하지만 그와 동시에 AI 모델을 학습하고 운영하기 위해 필요한 방대한 전력 소모에 대한 우려도 커지고 있습니다. 특히, 대규모 AI 모델들은 학습 과정에서 엄청난 연산을 요구하는데, 이로 인한 전력 소모는 전 세계적인 전력 수요와 탄소 배출량에 상당한 영향을 미치고 있습니다. 이러한 문제는 AI의 지속 가능한 발전과 환경 보호를 위해 해결해야 할 중요한 과제로 떠오르고 있으며, 이를 위해 많은 연구와 기술 개발이 이루어지고 있습니다. 이번 글에서는 AI 전력 효율성의 중요성과 현황을 분석하고, 이를 개선하기 위한 다양한 접근 방안을 제시합니다.AI 전력 효율성의 .. 2024. 11. 18. 이전 1 다음