dohaii040603 님의 블로그

1. 데이터 편향의 본질: AI 학습의 출발점부터 시작되는 문제 AI 모델의 성능은 데이터에 크게 의존하며, 그 데이터의 질과 다양성, 대표성은 모델의 공정성과 정확성에 직결된다. 하지만 현실 세계의 데이터는 사회 구조적 불균형, 인간의 주관적 선택, 역사적 편향 등의 요소가 혼재된 결과물이다. 예를 들어 범죄 예측 AI에 사용되는 경찰 출동 기록은 실제 범죄율이 아닌, 경찰이 어느 지역에 더 자주 출동했는지를 반영한다. 이처럼 데이터 자체에 존재하는 구조적 편향은 AI가 특정 집단에 대해 불공정하거나 왜곡된 예측을 내리도록 만든다. 특히 음성, 이미지, 텍스트 등 멀티모달 데이터를 활용하는 현대 AI 시스템은 단일한 형태의 편향을 넘어서, 복합적이며 잠재적인 편향 요소들이 얽혀 있어 그 문제는 더욱 심..

1. 제로샷 학습이란 무엇인가 – 인간처럼 ‘처음 보는 문제’에 대응하는 AI 인간은 처음 마주한 상황에서도 맥락을 이해하고 유추하여 문제를 해결할 수 있다. 이러한 인지 능력을 기계에 부여하고자 하는 시도가 바로 **제로샷 학습(zero-shot learning, ZSL)**이다. 제로샷 학습은 AI가 훈련받지 않은 클래스를 예측하거나 처리할 수 있게 하는 기술로, 기존 학습 기반 모델의 한계를 넘어선 개념이다. 전통적인 머신러닝이나 딥러닝 방식은 반드시 데이터를 기반으로 학습해야만 결과를 도출할 수 있었다. 하지만 새로운 환경, 새로운 언어나 개념에 직면하면 전혀 대응할 수 없는 한계가 존재했다. 반면 제로샷 학습은 사전에 보지 못한 데이터나 클래스를 다룰 수 있는 능력을 기반으로 작동한다. 이는 보..

1. 온디바이스 학습의 개념과 부상 배경 인공지능(AI)은 클라우드 기반 학습에서부터 엣지 디바이스(Edge Device) 기반의 온디바이스 학습(On-Device Learning)으로 진화하고 있다. 특히 스마트폰, 웨어러블, IoT 기기 등 엣지 컴퓨팅이 활성화됨에 따라 사용자 데이터를 직접 디바이스에서 처리하고 학습시키는 기술이 주목받고 있다. 온디바이스 학습이란, 데이터가 서버로 전송되지 않고 사용자 기기 내에서 학습이 이루어지는 방식으로, 이는 개인정보 보호, 반응속도 개선, 네트워크 종속성 해소라는 측면에서 매우 혁신적인 의미를 가진다. 클라우드 기반 딥러닝은 막대한 연산 자원과 서버 중심 처리로 고성능 예측을 가능케 했지만, 데이터 전송에 따른 시간 지연(latency), 보안 위협, 중앙 ..

1. 파인튜닝(Fine-tuning)의 개념과 필요성 인공지능 기술이 폭발적으로 발전하면서, 대형 언어 모델이나 이미지 인식 모델 등 다양한 범용 AI 모델들이 등장하고 있다. 하지만 이 모델들은 일반적인 데이터를 기반으로 학습되기 때문에, 특정 분야나 작업에 맞는 성능을 내기 위해서는 맞춤형 조정이 필요하다. 이때 사용하는 전략이 바로 ‘파인튜닝(Fine-tuning)’이다. 파인튜닝은 이미 사전 학습(pretraining)을 마친 모델을 기반으로, 비교적 적은 양의 특정 도메인 데이터를 활용해 재학습시켜 성능을 향상시키는 방식이다. 파인튜닝의 필요성은 AI가 점점 더 실제 서비스에 통합되면서 커지고 있다. 예를 들어, 의료 영상 분석, 금융 사기 탐지, 법률 문서 요약 등과 같이 특수한 지식이 필요한..

1. 모듈형 AI 아키텍처의 개념과 필요성 AI 시스템이 점차 복잡해지고 적용 범위가 넓어지면서, 단일한 엔드 투 엔드 방식의 모델 설계는 여러 한계에 봉착하게 되었습니다. 대규모의 데이터를 처리하고, 다양한 기능을 수행하며, 상황에 따라 유연하게 작동해야 하는 AI 시스템은 더 이상 단일 블록으로는 대응하기 어려운 구조적 복잡성을 내포하고 있습니다. 이에 따라 떠오른 것이 바로 ‘모듈형 AI 아키텍처(Modular AI Architecture)’입니다. 이 구조는 각기 다른 기능이나 역할을 담당하는 여러 개의 독립적 모듈로 AI 시스템을 구성함으로써, 확장성과 유지 보수성, 재사용성을 극대화할 수 있는 접근 방식입니다. 모듈형 아키텍처는 AI의 다양한 기능 예컨대 자연어 처리(NLP), 시각 인식(CV..

1. 추론 안정성이란 무엇인가: 개념 정립과 기술적 중요성 AI 모델의 **추론 안정성(Inference Stability)**은 단순히 정확도를 넘어서 모델이 일관된 방식으로 판단을 내리는 능력을 의미한다. 일반적으로 머신러닝이나 딥러닝 기반 모델이 주어진 입력에 대해 예측값을 산출할 때, 동일하거나 유사한 입력에 대해 동일한 출력을 유지할 수 있어야 실세계 적용이 가능하다. 특히 자율주행, 의료 진단, 금융 사기 탐지와 같은 고위험 분야에서는 AI의 단일 추론이 수많은 생명이나 막대한 자산에 직결될 수 있으므로, 단일 입력에 대한 신뢰성 있는 결과 유지 능력은 선택이 아닌 필수다. 추론 안정성은 크게 두 가지 차원에서 평가할 수 있다. 첫 번째는 입력의 미세한 변화에 따른 결과 변화 여부다. 예를 들..

1. 스파스 모델링의 개념과 인공지능에서의 중요성 스파스 모델링(Sparse Modeling)은 복잡한 데이터 구조 속에서 불필요한 요소를 제거하고 가장 핵심적인 특징만을 추출하는 데이터 표현 방식이다. 이는 특히 인공지능(AI)과 머신러닝에서 계산 효율성과 해석 가능성을 극대화할 수 있는 핵심 기법 중 하나로 주목받고 있다. 스파스(sparse)란 말 그대로 ‘희소한’ 또는 ‘드문드문한’이라는 뜻으로, 이 개념은 수학적 모델에서 대부분의 계수 값이 0이거나 무시할 수 있을 만큼 작고, 소수의 값만이 의미 있는 정보를 담고 있다는 가정에서 출발한다. 즉, 많은 특성이 존재하더라도 실제로 학습에 중요한 역할을 하는 변수는 극히 일부라는 것이다. AI 모델, 특히 고차원 이미지나 자연어 데이터를 다룰 때는 ..

1. 인과추론이란 무엇인가: 상관에서 인과로의 패러다임 전환 인공지능 기술이 급격히 발전하면서 많은 분야에서 AI가 패턴 인식과 예측 모델링의 주축이 되어가고 있다. 하지만 대부분의 AI 모델, 특히 딥러닝 기반의 모델들은 관측된 데이터 내의 **상관관계(correlation)**에만 의존해 판단을 내리는 한계를 가지고 있다. 여기서 중요한 개념이 바로 **인과추론(Causal Inference)**이다. 이는 단순히 “A와 B가 함께 발생한다”는 것을 넘어서, “A가 B를 일으킨다”는 방향성과 구조를 이해하고자 하는 시도이다. 통계학, 역학, 사회과학 등에서 발전해온 이론이지만, 최근에는 AI 모델의 설명력과 신뢰성을 높이기 위해 머신러닝 및 딥러닝 시스템에 본격적으로 도입되고 있다. 인과추론은 ‘만약..

1. 하이퍼파라미터란 무엇인가? AI 성능을 결정짓는 숨은 변수 인공지능과 머신러닝 모델을 구축할 때, 우리는 반드시 하이퍼파라미터(Hyperparameter) 라는 개념을 만나게 됩니다. 하이퍼파라미터란 모델 학습을 시작하기 전 사용자가 직접 설정해야 하는 변수들을 뜻하며, 모델의 학습 방법, 속도, 구조에 중대한 영향을 미칩니다. 예를 들어, 딥러닝에서는 학습률(learning rate), 배치 크기(batch size), 에폭 수(epoch), 레이어 수나 각 레이어의 노드 수 등이 대표적인 하이퍼파라미터입니다. 이러한 하이퍼파라미터는 모델이 데이터를 얼마나 잘 학습하고 일반화할 수 있을지를 좌우하기 때문에 그 중요성이 매우 큽니다. 그러나 수동으로 최적의 하이퍼파라미터 조합을 찾는 것은 매우 어려..

1. 추론 속도의 중요성과 AI 시스템의 병목 구조 AI 모델이 실시간 서비스를 제공하기 위해서는 학습 단계만큼이나 **추론 속도(Inference Latency)**가 핵심 요소로 떠오른다. 특히 자율주행, 음성비서, 챗봇, CCTV 기반 감시 시스템, 스마트 팩토리 등 다양한 응용 분야에서 밀리초 단위의 반응 시간이 사용자 경험과 직결되기 때문이다. 이처럼 빠른 응답이 요구되는 환경에서는 모델이 아무리 정확하더라도 추론 속도가 느리면 활용 가치가 떨어진다. 추론 지연의 주요 원인은 모델의 파라미터 수, 연산량(FLOPs), 메모리 접근 속도, 병렬 처리 한계, 하드웨어 대역폭 제약 등이다. 특히 Transformer 기반 모델처럼 다층 구조와 복잡한 연산 패턴을 가진 딥러닝 아키텍처는 많은 연산 리소..