AI 모델링: 분석 분야에 인텔리전스 제공

AI 모델링 개요

  • AI 모델링은 데이터 기반의 논리적인 의사 결정을 모방하는 머신 러닝 알고리즘의 생성, 훈련 및 배포를 말합니다.

  • AI 모델은 실시간 분석, 예측 분석, 증강 분석과 같은 고급 인텔리전스 방법론을 지원하는 기반을 제공합니다.

  • 인텔은 AI를 가속하는 하드웨어 솔루션을 제공합니다. 인텔® 아키텍처를 기반으로 최적화된 소프트웨어 솔루션은 더 우수한 성능을 제공할 뿐만 아니라 AI 배포의 더 간편한 개발과 구현을 지원합니다.

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기준

AI 모델링이란?

데이터 수집 및 데이터 준비에 이은 데이터 파이프라인의 세 번째 단계는 고급 분석을 지원하기 위한 지능형 머신 러닝 모델을 생성하는 것입니다. 이러한 모델은 선형 또는 로지스틱 회귀와 같은 다양한 유형의 알고리즘을 사용하여 인간의 전문성을 모방하는 방식으로 데이터에서 패턴을 인식하고 결론을 도출합니다. 간단히 말해, AI 모델링은 다음 3가지 기본 단계에 따라 의사 결정 프로세스를 생성하는 것입니다.

  • 모델링: 첫 번째 단계는 데이터를 해석하고 해당 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리는 복잡한 알고리즘 또는 알고리즘 계층을 사용하는 AI 모델을 생성하는 것입니다. 성공적인 AI 모델은 주어진 모든 사용 사례에서 인간을 대신하여 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
  • AI 모델 훈련: 두 번째 단계는 AI 모델을 훈련하는 것입니다. 대부분의 경우, 훈련에는 반복되는 테스트 루프를 거쳐 AI 모델을 통해 대규모 데이터를 처리하는 것과 결과를 확인하여 정확성을 보장하고 해당 모델이 예상 또는 원하는 방식으로 동작하도록 확인하는 것이 포함됩니다. 엔지니어는 이 과정에 개입하여 AI 모델의 학습이 진행됨에 따라 해당 모델을 수정하고 개선할 수 있습니다.
  • 추론: 세 번째 단계는 바로 추론입니다. 이 단계에서는 AI 모델을 실제 사용 사례로 배포하여, AI 모델이 데이터를 기반으로 논리적인 결과를 정기적으로 추론합니다.

AI/ML는 고성능 연산, 스토리지, 데이터 보안, 네트워킹 요구 사항이 복잡한 프로세스입니다. 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서, 인텔® 스토리지 및 네트워킹 솔루션, 인텔® AI 툴킷 및 소프트웨어 최적화는 다양한 리소스를 제공하여 기업이 AI/ML 솔루션을 간편하고 비용 효율적이며 빠르고 안전하게 설계하고 배포하도록 지원합니다.

머신 러닝 및 딥 러닝

AI는 머신 또는 컴퓨터가 주어진 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리는 인간 작업자의 능력을 모방하는 모든 방법론을 의미하는 포괄적인 용어입니다. 머신 러닝은 특히 자동화된 작업을 지원하는 알고리즘 형태의 AI를 적용하는 것을 말합니다. 머신 러닝의 핵심 특성은 모델의 데이터 분석량이 늘어날수록 학습 능력이 개선되고 시간이 지남에 따라 더 나은 의사 결정을 내린다는 점입니다.

딥 러닝은 AI 알고리즘의 구조가 계층화되고 더 강력해져, 소위 신경망이라고 불리는 네트워크를 생성하는 머신 러닝의 특별 범주입니다. 딥 러닝 모델은 여전히 반복적인 테스트 루프 프로세스를 거치며, 이 과정에서 엔지니어는 정확성을 높이고 머신 러닝의 역량 이상으로 모델에서 더 많은 뉘앙스 계층을 인식하도록 해당 모델을 지속적으로 조정합니다.

AI 알고리즘의 일반적인 유형

AI 모델의 목적은 하나 이상의 알고리즘을 사용하여 결과를 예측하거나 다양한 유형의 여러 입력 간의 관계를 이해하려고 노력하여 의사 결정을 내리는 것입니다. 이러한 작업에 접근하는 방식은 AI 모델마다 다르며, AI 개발자는 여러 알고리즘을 배포하여 목표나 기능을 달성할 수 있습니다.

  • 선형 회귀는 종종 단순한 선 그래프로 표시되는 하나 이상의 X 입력값과 Y 출력값 간의 선형 관계를 매핑합니다.
  • 로지스틱 회귀는 이진 X 변수(예: 참 또는 거짓, 있음 또는 없음)와 Y 출력값 간의 관계를 매핑합니다.
  • 선형 판별 분석은 시작 데이터가 별도의 범주 또는 분류로 나뉘는 경우를 제외하고 로지스틱 회귀와 같이 작동합니다.
  • 의사 결정 트리는 의사 결정 트리가 결론에 도달할 때까지 입력 데이터 세트에 로직의 분지 패턴을 적용합니다.
  • Naive Bayes는 시작 입력값 간에 관계가 없을 것이라고 가정하는 분류 기법입니다.
  • K 근접 이웃은 상관 관계를 그래프로 표시할 때 유사한 특징을 가진 각각의 입력값이 (기하학적 거리의 관점에서) 가까이에 있을 것이라고 가정하는 분류 기법입니다.
  • 벡터 정량화 학습은 K 근접 이웃과 유사한 모델이지만, 개별 데이터 포인트 간의 거리를 측정하는 대신 여러 데이터 포인트를 프로토타입으로 통합합니다.
  • 벡터 머신 지원 알고리즘은 더 정확한 분류를 위해 데이터 포인트를 명확하게 구분하는 초평면(hyperplane)이라는 구분선을 설정합니다.
  • 배깅(Bagging)은 더 정확한 모델을 생성하기 위해 여러 알고리즘을 결합하는 반면, 랜덤 포레스트는 더 정확한 모델을 생성하기 위해 여러 의사 결정 트리를 결합합니다.
  • 심층 신경망은 입력된 정보가 거쳐야 하는 알고리즘의 여러 계층 구조를 말하며, 최종 예측 또는 결정 포인트에서 결론에 이릅니다.

AI 모델링의 기술 요구 사항

AI 모델의 규모는 점점 증가하고 있으며, 효과적인 훈련을 위해서는 더 많은 데이터가 필요합니다. 또한, 데이터의 이동 속도가 빠를수록 모델의 훈련 및 배포 속도가 향상됩니다. 인텔 기반 플랫폼은 고성능 CPU, 대용량 스토리지 및 고밀도 트래픽 흐름을 처리할 수 있는 고대역폭 네트워크 패브릭을 통해 AI 워크로드에 맞게 조정된 구성을 제공합니다.

AI/ML용 인텔® 소프트웨어 솔루션

현재 시중에는 엄청난 수의 머신 러닝 및 딥 러닝 소프트웨어가 출시되어, 무엇을 선택해야 할지 혼란스러울 수 있습니다. 그러나, 인텔 제품은 인텔® 플랫폼에서 성능이 최적화된 모든 일반 프레임워크 및 라이브러리를 한 자리에서 확인하고 액세스할 수 있는 편의를 제공합니다.

  • OpenVINO™ 툴킷의 인텔® 배포판을 통해 인텔 지원 플랫폼을 기반으로 AI 추론을 최적화하고 가속하여 결과를 빠르게 도출할 수 있습니다. 이 툴킷은 에지 배포에서 데이터 센터를 구현하고 AI 지원 데이터를 생성 또는 분석할 때 도움이 됩니다.
  • 인텔® oneAPI에 포함되어 있는 인텔® AI 분석 툴킷은 사전 훈련된 AI 모델을 제공하고 TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn과 같은 공통 프레임워크의 인텔 배포를 포함하고 있으며, 이 모든 요소는 인텔 지원 플랫폼에서 최적의 성능을 제공합니다. 이러한 리소스를 통해 개발자는 AI 모델링 작업을 가속하고 배포 시간을 단축할 수 있습니다.
  • Analytics Zoo는 AI 및 분석을 통합한 플랫폼으로, 딥 러닝 구현을 위해 설계되었으며 Apache Spark, TensorFlow, Keras, BigDL 프레임워크를 기반으로 합니다. 또한, 이 플랫폼에는 높은 수준의 추상화 및 API, 데이터베이스 통합과 딥 러닝 프로젝트의 손쉬운 시작을 지원하는 딥 러닝 모델이 내장되어 있습니다.

인텔의 AI 분석 파트너

인텔은 비즈니스 인텔리전스 및 AI 업계를 선도하는 파트너와 긴밀히 협력하여 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서와 같은 핵심 기술을 파트너사의 분석 플랫폼에 통합합니다. 비즈니스 인텔리전스 제공업체에는 SAP, Oracle, SAS 등이 있습니다.

AI 파트너에는 Cloudera, Data Robot, Omni-Sci, H20, SAS, Splunk 등이 포함됩니다. 최종 사용자는 이러한 플랫폼을 통해 인텔® 기술을 사용하여 인텔 지원 보안 및 AI 가속 기능이 제공하는 이점을 누릴 수 있습니다.