AI 솔루션 개발의 핵심과제, AI 모델 성능 평가
ai솔루션 개발에서의 모델 테스트 및 검증 절차
기업을 위한 AI 기술도입 전문가
디피니트 대표, 김도환입니다.
오늘은 AI 솔루션 개발에서
모델의 성능을 끌어올리는 단계인
AI 모델 검증 및 테스트에 대해 소개합니다.
AI 솔루션 개발에서 모델 테스트 과정이
중요한 이유는 다음과 같습니다.
*AI 모델의 정확성
학습 데이터에 오류가 있으면 AI 모델의 예측도 오류가 발생할 수 있습니다.
*AI 모델의 신뢰성
AI 모델은 다양한 조건에서 작동해야하기 때문입니다.
*AI 모델의 안전성
AI 모델은 잘못된 예측을 생성하여 잠재적인 위험을 초래할 수 있습니다.
AI모델이 테스트 데이터 세트에서
정확하게 예측하면 모델이 일반화되었다고 말할 수 있습니다.
일반화는 모델이 훈련 데이터 세트에서만
정확하게 예측하는 것이 아니라
새로운 데이터 세트에서도 정확하게 예측하는 것을 의미합니다.
AI 모델링 과정 속에서 검증과 테스트를 반복하며
AI 모델의 정확도와 성능을 끌어올릴 수 있습니다.
그럼 AI 모델 검증 프로세스에 대해
알아보겠습니다.
먼저 테스트를 위해
준비합니다.
1. 모델에 맞는 평가지표를 선정하고
2. 평가 규정을 구축합니다.
3. 이후 테스트 데이터를 준비하고
4. 평가할 환경을 구축합니다.
먼저 평가지표 선정입니다.
모델에 따라 지표는 달라질 수 있지만
대표적으로 다음과 같습니다.
평가할 지표를 선정했다면
다음으로 평가 규칙을 구축하고 테스트할 데이터를 준비합니다.
그런다음 평가할 환경을 구축하여 테스트를 진행합니다.
테스트 방법 다양한 방법들이 존재합니다.
주로 앙상블과 크로스 벨리데이션이라는
방법을 사용하는데요.
먼저 앙상블은 모델링이 이미 된 상태에서,
여러개의 모델을 이용해서 성능을 끌어올리는 방법입니다.
이렇게 다양한 모델을 활용해
예측결과를 얻고 실제 값과 비교하여
모델링의 성능을 평가합니다.
또한 데이터를 통해 AI모델 성능을
테스트하는 방법이 있습니다.
이렇게 테스트 과정을 거쳐
성능 높은 최종 AI 모델을 얻었다면
다음과 같이 설명과 함께 결과를 의뢰업체에 공유합니다.
오늘은 조금은 어려운
AI 모델 검증과정에 대해 알아보았습니다.
AI 모델의 성능과 신뢰를 높이는 중요한 과정이며
반드시 의뢰업체에서 함께 검증 및 테스트하셔야 하다는 점
인지해주시면 좋을 것 같습니다.
https://walla.my/survey/DObblYeXUxoaY7VajNu1
