2024년 3월 5일
클릭 한번으로 누구나 나만의 AI모델 만들기
AI가 전 세계적으로 화두지만, AI가 무엇인지. 내 업무에서 어떻게 활용하면 되는지 모호한 부분이 많습니다. 겨우 Chat GPT에게 말을 걸어 보고 DALL.E에게 그림을 그려달라고 해 보지만, AI활용 이게 맞나? 싶을 때가 한 두 번이 아닌데, 여러분들은 어떠신가요?
성공적인 AI 프로젝트에는 핵심 포인트들이 있고, 도메인 담당자들이 엄청난 AI전문가가 아니더라도 이 핵심을 잘 이해한 다음 좋은 솔루션으로 진행을 한다면 AI 프로젝트는 충분히 성공할 수 있다고 해요. AI에 대한 전문 지식과 경험을 바탕으로 One Click AI automation 솔루션을 제공하고 있는 스타트업 카이어(Kaier)의 이교혁 대표님과 함께 한 아고라에서, AI프로젝트에 대한 다양한 인사이트를 함께 나누었습니다.
# 슈퍼스타트 인큐베이터 2기 카이어 이교혁 대표님을 소개 합니다.
한국 최초 HDTV 시험방송을 직접 해 본 실무 전문가이자, 보이스웨어를 통해 한국 최단기간 코스닥 상장 기록을 세우는가 하면, 세계 인명사전에도 등재 된 능력자 of 능력자인데요, IT 분야의 다양한 실무경험과 AI에 대해서 깊이 공부하시면서 좀 더 사람들이 AI를 잘 활용할 수 있는 세상을 만들고자 카이어를 창업 하셨다고 합니다. 스타트업들의 과감한 도전은 항상 마음속에 깊은 울림을 주는 것 같아요!
#AI 프로젝트의 첫걸음, DX(Digital Transformation)
우리 사람은 다양한 감각을 통해 세상을 인지하고, 기존의 경험이나 사회 문화적 학습 내용을 바탕으로 받아들인 정보를 이해하고 처리하여 판단을 내리기도 하고, 새롭게 학습을 하기도 합니다. 잘못 된 정보를 받아들이면 판단도 학습도 잘못 되겠죠? AI는 “디지털 화 된 데이터”를 바탕으로 연산하고 정보를 생산해 냅니다. 그렇기 때문에 AI 프로젝트에서는 본격적인 AI 모델 개발 전, 데이터와 DX(Digital Transformation)이 가장 중요한 부분이라고 합니다. 원하는 결과값과 상관이 없는 데이터들만 잔뜩 모여 있다면 아무리 좋은 AI 모델이 있어도 의미가 없을 테니까요.
#AI 프로젝트는 함수다??!!
“AI는 입력과 출력 사이의 관계를 데이터로부터 추정하는 기술, 즉 F를 찾아내는 기술입니다. Y=F(X)로 요약 할 수 있는데요, AI 기술에 기반한 사업 성장을 위해서 가장 중요한 것은 바로 데이터 입니다. 그래서 AI프로젝트는 모델링 프로젝트만 있는 것이 아니라, 학습 데이터 준비와 인공지능 모델링이라고 하는 2가지 단계로 구성이 됩니다”
AI를 이야기하는데 갑자기 학창 시절에나 봤던 함수라니? 처음에 조금 의아했는데요, 대표님의 설명을 듣고 나니 무릎을 탁 치게 되는 정의였습니다! 우리가 무엇을 위해 이 모델을 구축하는지, 그 결과값에 영향을 주는 데이터 요소가 무엇인지를 Domain Knowledge를 바탕으로 정의하고, 좋은 데이터를 확보하고, 이를 바탕으로 AI 전문가들이 모델 구조를 설계해야 한다는 이야기였는데요, AI는 뭐든지 넣으면 뚝딱 결과를 내 주는 요술방망이가 아니라, 명확한 목적과 적합한 데이터 그리고 좋은 AI 모델링 기술이 밸런스 있게 진행되어야 성공적인 AI 프로젝트가 될 수 있는 것이죠.
#클릭한번으로 최고 성능의 인공지능 모델을 15시간 이내에 학습 완료
카이어는 이러한 AI 프로젝트의 본질을 꿰뚫고, 거기서 카이어만이 제공할 수 있는 가치를 제시합니다. Y=F(X) 중 X에 해당 되는 DX전환과 F에 해당 되는 AI 모델링 등 AI 프로젝트 전체 과정을 지원해 줍니다. 전단계인 학습 데이터 준비는 domain Knowledge 전문가인 프로젝트 오너를 도와 카이어의 AI전문가들이 컨설팅을 통해 데이터를 준비하고, 이후에는 AI모델 구축과 학습을 진행하는 것이죠. 이렇게 준비 한 다음, 학습 시작 버튼을 클릭하면 15시간 이내에 최고 성능의 인공지능 모델 학습이 완료 되는 것입니다. 또한, 모델링 결과 나온 데이터들을 자동으로 학습 하기도 하니 이거 저보다 똑똑한 것 같은데요?! 이러한 카이어의 솔루션은 결함 검출, 예지보전, 데이터 예측 등, 다양한 분야에서 활용이 가능합니다.
“인공지능은 학습한 도메인에서 최고의 성능을 발휘하지만, 그 외의 영역으로 넘어가면 제 기능을 하지 못합니다. AI프로젝트를 진행할 때 하나의 모델이 모든 것을 해결 해 줄 것이라는 상상의 나래를 펼치기 보다는 첫 시작부터 명확한 정의와 정확한 데이터를 구축하고 거기에 맞는 최적의 AI모델을 붙이는 것이 중요합니다. ”
AI 붐 속에서 AI가 만능이고, 무엇이든 해결 해 줄 것이라는 상상과, AI가 인간의 일을 다 빼앗아가면 어쩌지? 라는 걱정을 하곤 했는데, 이 날 아고라를 통해 알게 된 것은 우리가 주체적으로 잘 사용할 때 빛을 발하는 좋은 ‘도구’라는 점이었습니다. AI에게 대충 맡길 생각을 하기 보다는 더욱 열심히 내 영역에 대해 고민하고 Domain Knowledge와 Insight를 탄탄하게 구축 한 후, 카이어의 솔루션을 통해 AI프로젝트를 진행한다면 지금보다 훨씬 더 좋은 결과를 만들어 낼 수 있을 것이라 기대해 봅니다.
카이어와 함께 한 아고라 강연 동영상 다시 보기 (아래 썸네일 클릭)
