AI 개발 프로세스 – 머신러닝 수명주기

머신러닝 수명주기는 인공지능과 머신러닝을 활용해 효과적으로 AI를 개발하는 전체적인 과정을 의미합니다. 이 과정은 AI 개발 프로젝트를 구상하는 컨설팅 단계에서 시작하여, 인공지능을 개발하고, 성능을 모니터링하며 유지하는 마지막 단계까지 포함됩니다. 이러한 프로세스는 주기적으로 반복되면서 인공지능 모델이 지속적으로 개선되도록 합니다. 이 글에서는 머신러닝 수명주기의 전반적인 프로세스와 프로젝트 유형에 따라 달라지는 수명주기에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

AI 개발을 위한 머신러닝 수명주기

1. 프로젝트 상담 : AI 데이터 전문가가 고객의 요구사항을 분석하고 맞춤형 컨설팅 솔루션을 제공합니다.
2. 데이터 수집: 머신러닝 모델 학습을 위한 다양하고 대표적인 데이터 세트를 수집합니다. 이 데이터 세트에는 다양하면서도 고품질인 데이터가 필수입니다.
3. 데이터 전처리: AI 데이터를 전처리하여 학습을 준비합니다. 여기에는 노이즈 제거 및 모델 학습에 적합한 형식으로 변환하는 작업이 포함됩니다. 전처리 된 데이터세트는 AI 개발 비용을 낮추고 작업 속도를 높일 수 있도록 합니다.
4. 모델 훈련: 전처리된 데이터를 기반으로 머신러닝 알고리즘을 사용하여 인공지능 모델을 훈련합니다.
5. 평가: 인공지능 모델 성능 보장을 위해 동적 요소를 도입하여 실제 배포 환경에서 어떻게 작동하는지 검증합니다. 휴먼 인 더 루프 접근 방식으로 고도화된 평가를 시행하는 것이 좋습니다.
6. 배포: 프로덕션 환경에 모델을 배포합니다.
7. 유지 관리 및 업데이트: 프로덕션에서 모델의 성능을 모니터링하고 필요에 따라 업데이트하여 품질을 개선하거나 문제를 해결합니다.

TTS 모델 수명주기

1. 프로젝트 상담 : AI 데이터 전문가가 고객의 요구사항을 분석하고 맞춤형 컨설팅 솔루션을 제공합니다.
2. TTS 모델 훈련: AI 데이터를 사용하여 TTS 모델을 훈련합니다. 여기에는 텍스트(입력)와 해당 음성 오디오(출력) 쌍을 모델에 공급하여 텍스트와 음성 간의 매핑을 학습하는 작업이 포함됩니다.
3. 모델 선택: 필요에 맞는 TTS 모델 아키텍처를 선택합니다.
4. 데이터 전처리: AI 데이터를 전처리하여 학습을 준비합니다. 여기에는 텍스트 데이터 정리, 텍스트를 해당 오디오 파일과 정렬, 오디오 파일을 교육에 적합한 형식으로 변환하는 작업이 포함될 수 있습니다.
5. 훈련: 전처리된 AI 데이터를 사용하여 TTS 모델을 훈련합니다. 이 단계에는 모델에 텍스트와 오디오 쌍을 제공하고 모델의 매개변수를 조정하여 예측 음성과 실제 음성 간의 차이를 최소화하는 작업이 포함됩니다.
6. 평가: 검증 데이터 세트를 사용하여 훈련된 모델의 성능을 평가하여 품질 표준을 충족하는지 확인합니다.
7. 배포: 모델이 훈련되고 평가되면 프로덕션 환경에 배포합니다.
8. 통합: TTS 서비스를 애플리케이션 혹은 시스템에 통합합니다.
9. 테스트: 통합 TTS 서비스를 테스트하여 예상대로 작동하고 성능 요구 사항을 충족하는지 확인합니다.
10. 유지 관리 및 업데이트: 프로덕션에서 TTS 모델의 성능을 모니터링하고 필요에 따라 업데이트하여 품질을 개선하거나 문제를 해결합니다.

ASR 모델 수명주기

1. 프로젝트 상담 : AI 데이터 전문가가 고객의 요구사항을 분석하고 맞춤형 컨설팅 솔루션을 제공합니다.
2. 데이터 수집: ASR 모델 교육을 위한 다양하고 대표적인 데이터 세트를 수집합니다. 이 데이터 세트에는 모델의 견고성을 향상하기 위해 다양한 억양, 언어 및 환경의 음성 녹음이 포함되어야 합니다.
3. 데이터 전처리: 오디오 데이터를 정리 및 전처리하여 노이즈를 제거하고, 오디오 레벨을 표준화하고, 오디오 파일을 ASR 모델 교육에 적합한 형식으로 변환합니다.
4. 모델 훈련: CNN(컨벌루션 신경망) 또는 RNN(반복 신경망)과 같은 딥 러닝 기반 모델과 같은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 ASR 모델을 훈련합니다. 전처리된 데이터를 사용하여 모델이 음성 패턴을 인식하고 이를 텍스트로 변환하도록 훈련합니다.
5. 검증 및 테스트: 별도의 데이터 세트를 사용하여 훈련된 모델을 검증하여 정확성과 성능을 보장합니다. 다양한 음성 샘플로 모델을 테스트하여 음성을 정확하게 기록하는 능력을 평가합니다.
6. 배포: 프로덕션 환경에 ASR 모델을 배포합니다.
7. 모니터링 및 유지 관리: 배포된 ASR 모델의 성능을 모니터링하여 시간이 지나도 계속 효과적으로 작동하는지 확인합니다. 정확성과 성능을 향상하려면 새로운 데이터로 모델을 주기적으로 업데이트하세요.
8. 피드백 루프: 피드백 루프를 구현하여 사용자 피드백을 수집하고 이를 사용하여 ASR 모델을 개선합니다. 이는 ASR 시스템을 사용하는 동안 사용자가 직면하는 문제나 오류를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

성공적 AI 개발을 위한 선택, 에펜

저희 에펜은 25년간의 AI 개발을 위한 데이터 전문 경력을 통해 고품질의 데이터와 정확한 어노테이션 서비스를 제공합니다.

• 머신러닝 전문 지식: 에펜은 머신러닝 및 AI에 대한 전문 지식을 보유하고 있어 데이터 수집, 라벨링 및 모델 훈련을 포함하여 AI 모델 개발을 위한 맞춤형 솔루션을 제공합니다.
• 고품질 데이터: 정확하고 효과적인 AI 모델을 훈련하는 데 중요한 역할을 하는 라벨링 된 고품질 학습 데이터를 제공합니다.
• 다양하고 빠른 데이터 수집: 대량의 고품질 데이터를 빠르게 수집합니다. 추가 작업 없이 바로 사용 가능한 전처리된 데이터 세트를 제공하거나 글로벌 100만 데이터 작업자를 통해 수집한 데이터로 빠르게 AI 개발 프로세스를 진행할 수 있습니다.
• 다양한 언어 지원: 235개 이상의 언어와 방언으로 구성된 언어 데이터와 서비스를 제공합니다. 또한 TTS 데이터 서비스에는 음성 합성, ASR 및 방언 수집이 포함됩니다.
• 스마트 라벨링: 에펜의 데이터 라벨링 툴은 머신러닝 모델을 활용해 라벨링을 자동화하고 어노테이션 프로세스의 효율성과 정확성을 향상하는 스마트 라벨링 기능을 갖추고 있습니다.
• 데이터 품질 관리 및 AI 모델 평가: 사용자 테스트를 통해 경쟁사와 AI 성능을 벤치마킹할 수 있습니다. 만약 성능 차이가 있는 경우 개선을 위해 추가 데이터를 수집이 가능합니다. 또한 에펜의 빌트인 기능은 라벨링 품질을 모니터링하고 개선합니다.
• 오랜 경력: 25년 이상의 경력을 바탕으로 저희 에펜은 정부 기관 및 대기업을 위한 신뢰할 수 있는 AI 데이터 및 솔루션 제공업체로 자리매김했습니다.
• 데이터 개인정보 보호 및 보안: 유럽, 미국 및 아시아에서 안전한 현장 데이터 라벨링 및 수집 서비스를 제공합니다. 당사의 글로벌 재택근무 보안 작업 공간과 SSO(Single Sign-On) 기능으로 안전성을 향상했습니다.
• 고가용성 데이터: 인하우스 서비스부터 아웃소싱까지 다양한 AI 모델 옵션을 제공합니다. 또한 기존 MLOps 인프라와 원활하게 연결할 수 있는 강력한 API 통합을 제공합니다.

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