일반적인 AI 모델 학습 과제 6가지

AI 프로젝트의 경우에는 모든 모델 학습 과정이 각기 다릅니다. 범위, 잠재고객, 기술 리소스, 재무 제약, 개발자의 속도와 기술까지도 모두 방정식의 인수가 되어 다양한 과제를 유발합니다.

모델 훈련마다 제각기 그 훈련만의 어려움이 존재할 수 있지만, 여기에도 공통된 주제가 몇 가지 있습니다. 이 아티클에서는 AI 모델 학습에서 가장 일반적인 문제 6가지를 검토하고 개발팀과 조직 전체를 위한 솔루션과 대안을 제시하고자 합니다.

AI 모델 학습의 어려움

AI 관련 리소스는 급격히 확장되었지만, AI 모델 학습 프로세스는 여전히 어렵습니다. 일부 이슈는 점점 수렁에 빠져들듯 여러 문제를 유발하는데, 이는 리소스가 더욱 강력해지고 가용성이 높아짐에 따라 AI 모델이 복잡해지기 때문입니다. 문제가 정확한가요? 문제가 확장되나요?

핵심 요점

• AI 모델 학습 과제는 조직 전체 수준으로 광범위한 요인에 걸쳐 있을 수 있으며 기술 과제 그 이상일 수 있습니다.
• 기술 과제는 대개 훈련 데이터 세트를 늘리거나 외부 클라우드 리소스를 추가하여 컴퓨팅 성능을 개선하면 해결할 수 있습니다.
• 이러한 과제를 해결하려면 전문 기술 지식과 유연한 프로세스와 이해 당사자 간의 협업 문화가 다함께 힘을 합쳐야 합니다.

일반적인 AI 모델 학습 과제 6가지

AI 모델 학습은 초기 프로젝트 범위 지정 시부터 최종 활용 배포에 이르기까지 여러 부서에 걸쳐 진행됩니다. 기술적 관점에서 보면 IT 부서는 하드웨어 인프라 요구 사항을 이해하고, 데이터 과학자는 학습 데이터 세트 소싱을 고려해야 하며, 개발자는 다른 소프트웨어 및 시스템에 대한 투자를 평가해야 합니다.

조직적 관점에서 보면 AI 프로젝트의 유형에 따라 프로젝트에 영향받는 운영 부서가 정해지므로, 마케팅, 영업, HR 및 기타 팀이 프로젝트의 목적, 범위 또는 목표에 대해 의견을 낼 수도 있습니다.

이로 인해 AI 모델 훈련이라는 배에는 사공이 아주 많아집니다. 그리고 사공이 많을수록 제약과 변수가 많아져, 조직에 부담이 가중됩니다. 다음 목록에서는 AI 모델 학습 도중 마주치는 가장 일반적인 6가지 과제에 대해 자세히 소개합니다.

이 이미지는 6가지 AI 모델 학습 과제를 보여줍니다.

• 하드웨어 및 소프트웨어: 하드웨어 리소스/기능 제한 및 소프트웨어 미호환
• 알고리즘: 모델 유형 선택, 과적합 또는 과소 적합
• 데이터 집합: 데이터의 불충분, 불균형 또는 저품질
• 인재 풀: 숙련된 AI 근로자를 향한 뜨거운 직업 시장과 경쟁
• 프로젝트 관리: 부서 간의 커뮤니케이션 격차와 기대치 문제
• 데이터 관리: 조직 전반의 보안, 개인 정보 보호, 액세스 및 소유권 문제

1. 데이터 세트 관련 과제

학습 데이터 세트는 모든 AI 모델의 기반입니다. 즉, 학습 데이터 세트의 품질과 범위는 AI가 생성하는 데이터의 정확성과 혹은 정확성의 부족과 직결된다는 의미입니다. 데이터 문제에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• 데이터 불균형: 데이터가 불균형하면 AI 학습 모델에 편향이 생깁니다. 예를 들어, 의류 소매업체 AI 모델이 신발 데이터만 사용한다면 셔츠나 드레스의 사이즈로만 생성한 변수는 AI 모델이 고려할 수 없습니다.
• 데이터 부족: AI 학습 모델이 소량의 데이터로만 작동한다면 모델의 정확도 예측 능력이 극도로 제한됩니다. 결과를 충분히 정제하고 편향을 제거하려면 프로젝트에는 충분한 양의 학습 데이터가 필요합니다. 그렇지 않으면 일부 단계만 매핑아웃한 채로 구동하는 셈이 됩니다.
• 저품질 데이터: 데이터가 불균형하면 예측과 결과에 편향이 일어나지만, 데이터의 품질이 불량하면 전반적으로 정확도가 떨어집니다. 품질을 위한 중요한 첫 단계는 출처 검증입니다.

2. 알고리즘 관련 과제

학습 데이터 세트가 AI 모델의 기초라면, 알고리즘은 기본 구조라고 할 수 있습니다. AI 모델에서 정확한 결과를 일관성 있게 얻으려면 개발자가 알고리즘을 프로젝트 요구에 맞게 신중하게 작성하고 학습시켜야 합니다.

• 적합한 알고리즘 선택: 어떤 알고리즘이 프로젝트에 적합할까요? 시작점으로 사용할 수 있는 AI 알고리즘은 매우 다양하며 각 알고리즘에는 고유한 강점과 약점이 있습니다. 예를 들어, 로지스틱 회귀 알고리즘을 이용하면 프로젝트를 빠르게 진행할 수 있지만 바이너리 결과만 제공할 수 있습니다. 범위, 결과, 리소스 간의 균형을 적절히 맞추면 모든 요소가 프로젝트에 최적의 선택이 되도록 활용할 수 있습니다.
• 과적합: 과적합이란 AI 모델이 특정 결과에 너무 특화되어 범위 내에 있어야 할 다른 결과가 누락되는 경우를 말합니다. 이러한 상황은 학습 데이터 세트가 너무 적거나, 학습 데이터 세트의 성질이 균일하거나, 모델이 지나치게 복잡한 등과 같은 다양한 이유로 오해와 '데이터 노이즈'가 일어나 발생합니다.
• 과소 적합: 과소 적합이란 AI 모델을 추가 학습시켜야 하며, AI모델이 매우 제한된 상황에서만 정확한 결과를 제공하는 경우를 말합니다. 과소 적합의 흔한 예는, 모델이 초기 학습 데이터 세트에서는 잘 작동했으나 추가 검증 및 실제 데이터에서는 실패하는 경우입니다. 과소 적합은 대개 모델의 목표가 너무 단순하거나 팀이 학습 데이터 세트를 사용하기 전에 이를 제대로 정리하지 못하는 경우에 발생합니다.

3. 하드웨어 및 소프트웨어 관련 과제

IT 부서는 AI 모델 학습을 지원할 때 하드웨어 및 소프트웨어 과제에 직면하게 됩니다. AI 프로젝트를 완료하기까지 확인하기 위해서는 충분한 컴퓨팅 성능 및 스토리지 용량, 데이터 리소스, 호환성 및 통합 도구 등을 갖춰야 한다는 점이 어려움일 수 있습니다.

대체로 AI 모델 학습에 성공하려면 대용량 데이터 세트도 관리해야 합니다. 즉 IT 부서는 AI 학습 담당 팀이 충분한 데이터 스토리지, 필요한 액세스, 데이터 관리 시스템, 호환되는 소프트웨어 도구 및 프레임워크를 보유하도록 해야 합니다.

• 하드웨어 리소스: 특히 의료 연구와 같이 매우 복잡한 모델에서 대용량 데이터 세트를 처리 및 분석하려면 IT 부서에서 충분한 고성능 서버와 스토리지 시스템을 확보해야 합니다. AI 모델 학습에는 상당한 컴퓨팅 능력이 필요하므로 조직은 프로젝트의 범위가 사용 가능한 리소스가 일치하는지 확인해야 합니다.
• 소프트웨어 고려 사항: AI 학습 프로젝트에서는 업스트림과 다운스트림 모두에서 다양한 전문 소프트웨어 도구, 프레임워크 및 시스템을 통합해야 합니다. 따라서 프로젝트 초기의 준비 작업 단계에서 호환성을 검사하는 것이 중요합니다. 전문 도구를 기존 IT 시스템에 통합하는 것은 복잡한 작업이 될 수 있기 때문입니다.

4. 숙련된 인재 채용 과제

AI 모델 학습을 개발하고 관리하고 반복하려면 다양한 기술 분야 전반에서 전문 기술을 보유한 직원이 필요합니다. 어떤 분야에서든 경험이 부족하다면 학습 과정이 쉽게 어긋나 결국 프로젝트를 완전히 다시 시작해야 하게 될 수 있습니다.

• AI 인재 수요: 우수한 개발자와 데이터 과학자로 팀을 구성하려면 현명하게 고용해야 합니다. 그러나 AI와 머신러닝 기술에 대한 수요가 높기 때문에, 조직이 적합한 인력을 확보하기 위해 경쟁이 치열한 고용 프로세스를 따를 수밖에 없게 될지도 모릅니다. 따라서 고용주는 신속하게 움직여 자격을 갖춘 사람을 식별하고 시장 수요의 최신 동향을 빠짐없이 잘 알아 두어야 합니다. 최고의 인재를 유치하려면 AI 우수 센터 도입 등을 통해 기술에 대한 투자와 약속을 보여 주는 것이 좋습니다.
• 숙련된 AI 전문가 부족: 조직이 빈약한 개발팀으로 AI 프로젝트를 시작한다면 이니셔티브를 완성하게 되더라도 이니셔티브가 만성적으로 부정확하거나 편향될 수 있습니다. 숙련된 전문가가 부족한 상황에서 앞서 나가면 시간과 비용을 낭비하게 되므로, 인재와 기술 모두에 투자할 준비가 되어 있어야 합니다.

5. AI 프로젝트 관리 과제

엔터프라이즈 AI 프로젝트에는 비용이 많이 들고 리소스를 고도로 집약해 노력해야 할 수 있습니다. 경영진은 모델 개발, 데이터 소스 큐레이션 및 AI 모델 학습과 관련해 당면한 우려와 더불어, 재무와 기술과 일정 감독 사이에서 미묘한 균형을 잡아야 합니다.

• 커뮤니케이션 격차: 어느 업계에서나 프로젝트를 효과적으로 관리하려면 커뮤니케이션을 확실히 해야 하지만, AI 프로젝트 관리자는 IT, 법률, 재무 등의 많은 팀뿐 아니라 프로젝트의 최종 사용자와도 상호작용해야 합니다. 커뮤니케이션 격차는 문제를 초래하여 파급 효과를 유발하고, 조직에 정확성이나 시간이나 자금에 대한 비용, 혹은 그 모두에 대한 비용을 초래할 수 있습니다.
• 잘못된 기대치: 대중문화는 AI가 할 수 있는 일에 대한 기대치를 높였습니다. 이렇게 높아진 기대치를 현실에 맞게 끌어내리려면 팀 리더가 AI 프로젝트의 목적, 목표 및 기능에 대해 효과적으로 커뮤니케이션해야 합니다. 이 과정을 누락하면 사용자가 프로젝트의 실용성이나 한계를 이해하지 못할 수 있습니다.

6. 데이터 관리 과제

AI 학습 전 과정에는 단계마다 다양한 데이터 보안 요소가 적용됩니다. 그렇기 때문에 데이터 관리의 총체적 관점에서 다양한 과제가 발생합니다.

• 데이터 액세스 및 소유권: 학습 데이터에 액세스할 수 있는 사람은 누구인가요? 훈련 결과를 볼 수 있는 사람은 누구인가요? 프로세스를 큐레이팅, 보관 및 관리하는 사람은 누구인가요? 이 모든 질문을 고려해야 합니다. 역할 기반 액세스 사용과 같은 적절한 데이터 관리 전략이 없으면 프로젝트 물류가 아주 작은 단계에서 막힐 수 있고, 이러한 작은 막힘으로 인해 보안 문제의 문이 열릴 수 있습니다.
• 데이터 개인정보 보호 및 보안: 학습 데이터 세트에는 개인 식별 정보, 재무 세부 정보, 민감한 기업 계획 등 민감한 데이터가 포함될 수 있습니다. 개인정보를 보호하려면 학습 데이터와 출력 데이터 모두를 암호화하거나, 정리하거나, 암호화하는 동시에 정리해야 할 수 있습니다. 또한 특히 프로젝트에 공공 리소스나 외부 리소스가 포함되는 경우, 학습하고 배포하는 과정에서 AI 모델에 표준 사이버 보안 문제가 적용됩니다.

AI 모델 학습 과제 극복하기

AI 모델 학습 과정의 모든 면에서 과제가 발생할 수 있습니다. 하드웨어 리소스, 알고리즘 실용성 또는 데이터 세트와 관련한 기술적인 문제들로, 개발자에게는 '이걸 현실적으로 어떻게 한단 말인가?'라는 의문이 생길 수 있습니다.

이러한 과제를 해결하려면 계획을 수립해야 하고 리소스를 현명하게 사용해야 하며 어쩌면 가장 중요하게는 커뮤니케이션을 자주, 완벽하면서도 폭넓게 해야 합니다.

기술을 현명하게 사용하는 것도 도움이 될 수 있습니다.

기술 솔루션

AI 모델 학습의 기술적 막힘은 여러 가지가 발단이 될 수 있습니다. 경우에 따라 어떤 모델 유형에는 조직에서 제공할 수 있는 것보다 많은 리소스가 필요할 수도 있습니다. 그 밖에는 학습 데이터 세트가 제대로 준비되지 않았거나, 모델에 사용 가능한 것보다 많은 학습 데이터 세트가 필요할 수도 있습니다. 다음 세 가지 기술은 보편적인 기술적 과제를 극복하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 데이터 증강: AI 모델에 더 많은 학습 데이터가 필요하거나 해당 데이터 세트의 다양성이 더 폭넓을 필요가 있으나 추가적인 리소스에 액세스할 수 없는 경우, 팀에서 자체 데이터 세트를 생성할 수 있습니다. 데이터 증강이란 특정 목표를 염두에 두고 모델을 추가로 학습시키기 위하여 학습 데이터 세트를 수동으로 늘리는 프로세스를 말합니다.
• 정규화: 과적합은 AI 모델 학습 과정에서 발생하는 아주 흔한 문제입니다. 정규화는 학습 데이터 세트 내에서 이를 보완하는 기술을 제공합니다. 정규화를 이용하면 보다 단순하고 정확한 출력을 생성하는 다양한 최적화를 통해 모델의 과적합이 보상되도록 보정할 수 있습니다. 일반적인 정규화 기법에는 능형 회귀, 올가미 회귀 및 탄력망 등이 있습니다.
• 전이학습: 전이학습을 이용하면 개발자가 기존 알고리즘을 시작점으로 사용하여 여러 단계를 건너뛸 수 있습니다. 전이학습의 성공은 몇 가지 요소에 따라 달라집니다. 첫째, 새로운 프로젝트의 맥락에 적응할 수 있을 만큼 유연하며, 유사한 프로세스를 성공적으로 다루는 실행 가능한 모델이 존재해야 합니다. 둘째, 프로젝트의 범위와 목표가 기존 작업에 적응할 수 있어야 합니다.

조직 솔루션

어느 조직에서든 성공적인 AI 모델에는 기술 전문 지식 그 이상이 필요합니다. 학습 과정에는 재무 및 목표와 같은 비기술적 문제를 포함해 다양한 이해관계가 관여할 수 있기 때문에 프로젝트의 성공이 조직 전체의 참여에 달린 경우가 많습니다. 따라서 통일전선을 만드는 것은 그 자체로 도전입니다.

조직 프로세스를 좀 더 원활하게 만들어내기 위한 몇 가지 실용적인 방법을 소개해 드리겠습니다.

• 명확한 커뮤니케이션 채널 구축: AI 프로젝트에는 여러 팀의 다양한 기술이 필요할 수 있습니다. 이러한 팀들이 상시 함께 일하지 않는다면 과제가 발생할 수 있습니다. 따라서 프로젝트의 목표, 범위 및 작업 주기에 대해 개방적이면서도 명확하게 커뮤니케이션해야 단합을 이룰 수 있으며 혼란을 최소화하여 중복으로 작업하거나 단계를 누락하는 일을 막을 수 있습니다.
• 협업 문화 조성: 성공적인 AI 프로젝트에는 다양한 관점을 지닌 다양한 이해관계자가 참여합니다. 이 모든 사람을 응집성 있는 작업 단위로 끌어당기려면 협업 문화가 필요합니다. 창의적인 해결책을 원한다면 개인의 의견을 건설적이면서도 정중한 방식으로 표현하고 토론할 수 있도록 해야 합니다.
• 지속적인 학습 장려: AI 기능은 지난 10년간 크게 발전했으며, 특히 컴퓨팅 성능과 클라우드 접근성은 빠르게 증가하고 있습니다. 새로운 가능성과 기술 및 전략이 등장하고 있으며, 발전을 따라잡으려면 계속 배워나가야 합니다. 팀은 현재 프로젝트를 진행하면서도 미래를 한눈에 볼 수 있어야 합니다.

Oracle을 통해 AI 모델 학습 과제를 해결하세요

AI 모델 학습 과제는 기술적인 영역부터 조직적인 영역에까지 이를 수 있습니다. 다행히도, Oracle Cloud Infrastructure(OCI)는 거의 모든 과제의 솔루션에 포함될 수 있습니다. 확장 가능한 컴퓨팅 및 스토리지 리소스는 대용량 데이터 세트 및 복잡한 모델에서도 학습을 강화할 수 있으며 심층적인 보안 및 거버넌스 도구는 최신 개인 정보 보호 및 보안 요구 사항을 충족하는 데 도움이 됩니다.

또한 OCI는 데이터 공유 및 데이터 소스 연결로 부서 간 협업과 커뮤니케이션을 촉진하여 개발 과정에서 투명성을 높입니다. OCI는 컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹, 데이터베이스 및 플랫폼 서비스라는 폭넓은 범위를 다루며, AI 모델 학습에 유연하고 강력한 이점을 제공하는 동시에 프로젝트 비용과 조직 비용을 절감합니다.

AI 모델 학습에 내재한 도전 과제를 집요하게 붙잡고 극복하는 조직이라면, AI 없이는 발견하지 못할 인사이트를 기반으로 자동화 수준을 향상하고 더 높은 경쟁 우위를 점하며, 심지어는 완전히 새로운 제품과 서비스를 만들어낼 수 있습니다.

IT 팀, 프로젝트 관리자 및 경영진은 이러한 과제와 사례별 AI 모델 학습 관련한 기타 과제를 극복할 수 있는 도구를 갖춥니다. 창의적인 생각만 조금 더하면 됩니다.

AI 모델 학습 과제 FAQ

어떻게 전이학습을 사용하여 AI 모델의 정확성을 개선할 수 있나요?

AI 모델에서 전이학습이란 기존 모델을 새 프로젝트의 시작점으로 사용하는 프로세스를 의미합니다. 이렇게 하는 데는 제한 사항이 있긴 하지만, 프로젝트를 유리하게 시작할 수 있습니다. 전이학습은 기존 모델은 보편적인 상황을 다루고 새 프로젝트는 그보다 좀 더 구체적인 내용을 다룰 때 제일 잘 됩니다. AI 기능이 고도화될수록 전이학습의 시작점과 종료점의 범위도 점차 넓어질 것입니다.

조직은 AI 모델 학습에 참여하는 팀원들 간의 협업 문화를 어떻게 장려할 수 있을까요?

조직이 AI 프로젝트를 성공적으로 완료하려면 대개 다양한 기술을 보유한 팀들이 서로 협업해야 합니다. 협업을 장려하려면 리더들은 자유로운 커뮤니케이션 체계와, 모든 이해관계자 간의 의견 및 건설적인 토론과, 지속적인 학습 철학을 장려해야 합니다. 조직이 '우리가 모두 함께' 하는 방법과 그 이유를 강조하는 동시에 미래의 가능성도 살핀다면 다양한 팀의 전반적인 응집력을 높이고 커뮤니케이션을 촉진할 수 있습니다.

조직은 AI 모델 학습 과정에서 하드웨어와 소프트웨어의 한계를 어떻게 극복할 수 있나요?

다양한 솔루션으로 하드웨어와 소프트웨어의 한계를 극복할 수 있습니다. 일부는 조직 내에서 해결할 수 있는데, 특정 모델을 평가하고 세분화할 수 있는 경험 많은 내부 직원을 할당하는 방법 등이 있습니다. 또는 학습 데이터 세트 자체에 대한 것일 수도 있습니다. 즉, 리소스에 최대한 영향을 미치지 않도록 적절한 클리닝 및 준비 작업이 필요할 수 있습니다. 그 외에는 클라우드 기반 인프라 플랫폼과 같은 외부 리소스를 사용하면 팀이 좀 더 간단히 확장되어 컴퓨팅 요구 사항을 처리할 유연성을 높일 수 있습니다.