기계 학습 모델 교육: 기업을 위한 전체 가이드

2016년 마이크로소프트는 테이(Tay)라는 AI 챗봇을 출시했다. 트위터에서 실시간 대화에 참여하고, 용어를 익히고, 새로운 채팅을 할 때마다 더욱 똑똑해져야 했습니다.

그러나 악의적인 사용자가 챗봇의 학습 기술을 빠르게 악용함에 따라 실험은 실패했습니다. 출시 후 몇 시간 만에 Tay는 사용자로부터 배운 부정적인 언어를 반영하여 공격적이고 부적절한 트윗을 게시하기 시작했습니다.

Tay의 트윗은 입소문을 타며 많은 관심을 끌었고 Microsoft의 명성을 손상시켰습니다. 이 사건은 통제되지 않은 실제 환경에 기계 학습(ML) 모델을 배포할 때 발생할 수 있는 잠재적인 위험을 강조했습니다. 회사는 공개 사과를 하고 Tay를 폐쇄하고 설계 결함을 인정해야 했습니다.

오늘은 이 PR 폭풍에서 Microsoft를 구할 수 있었던 바로 그 일인 적절한 ML 모델 교육의 중요성을 탐구하는 것입니다.

그러니 버클을 채우세요! ITRex 기계 학습 개발 회사의 ML 모델 교육에 대한 가이드는 다음과 같습니다.

기계 학습 모델 훈련: 기계 학습에 대한 다양한 접근 방식이 훈련 프로세스를 형성하는 방법

우선 ML에는 모든 경우에 적용할 수 있는 단일 접근 방식은 없습니다. ML 모델을 훈련하는 방법은 데이터의 성격과 목표로 하는 결과에 따라 다릅니다.

ML에 대한 네 가지 주요 접근 방식을 간략히 살펴보고 각 접근 방식이 훈련 프로세스를 어떻게 구성하는지 살펴보겠습니다.

지도 학습

지도 학습에서 알고리즘은 레이블이 지정된 데이터 세트에 대해 훈련되어 입력 데이터를 올바른 출력에 매핑하는 방법을 학습합니다. 엔지니어는 모델이 스스로 새로운 문제를 해결할 수 있기 전에 일련의 해결된 문제를 통해 모델을 안내합니다.

예: 고양이와 개의 이미지를 분류하는 지도 학습 모델을 생각해 보세요. 레이블이 지정된 데이터 세트는 해당 레이블(고양이 또는 개)이 태그된 이미지로 구성됩니다. 모델은 매개변수를 개선하여 보이지 않는 새로운 이미지의 라벨을 정확하게 예측합니다.

비지도 학습

여기서는 반대로 알고리즘이 레이블이 지정되지 않은 데이터를 탐색하여 자체적으로 패턴과 관계를 찾습니다. 유사한 데이터 포인트를 그룹화하고 숨겨진 구조를 찾아냅니다.

예: 전자상거래 데이터세트에서 고객 클러스터화를 위한 ML 모델 교육을 생각해 보세요. 이 모델은 고객 데이터를 검토하고 구매 행동을 기반으로 고유한 고객 클러스터를 식별합니다.

준지도 학습

준지도 학습은 지도 학습과 비지도 학습의 요소를 결합한 중간 학습입니다. 적은 양의 레이블이 있는 데이터와 더 큰 레이블이 없는 데이터 풀을 사용하여 알고리즘은 균형을 유지합니다. 완전히 레이블이 지정된 데이터 세트가 부족한 경우 실용적인 선택입니다.

예: 레이블이 지정된 데이터(알려진 결과가 있는 사례)가 제한된 의료 진단 시나리오를 상상해 보십시오. 준지도 학습은 레이블이 지정된 환자 데이터와 레이블이 지정되지 않은 대규모 환자 데이터 풀의 조합을 활용하여 진단 기능을 향상시킵니다.

강화 학습

강화 학습은 시행착오와 동등한 알고리즘입니다. 모델은 환경과 상호 작용하여 결정을 내리고 보상이나 처벌의 형태로 피드백을 받습니다. 시간이 지남에 따라 누적 보상을 극대화하기 위해 전략을 개선합니다.

예: 자율 드론을 위한 기계 학습 모델 교육을 고려해 보세요. 드론은 성공적인 탐색에 대한 보상과 충돌에 대한 처벌을 받아 환경을 탐색하는 방법을 배웁니다. 시간이 지남에 따라 보다 효율적으로 탐색할 수 있도록 정책을 개선합니다.

각 ML 접근 방식에는 고유하게 맞춤화된 순서와 특정 단계에 대한 강조가 필요하지만 다양한 방법에 걸쳐 광범위하게 적용할 수 있는 핵심 단계 세트가 있습니다.

다음 섹션에서는 해당 시퀀스를 안내합니다.

기계 학습 모델 훈련: 단계별

기회 식별 및 프로젝트 범위 정의

이 단계에는 당면한 비즈니스 문제를 해독하는 것뿐만 아니라 ML이 혁신적인 힘을 발휘할 수 있는 기회를 정확히 찾아내는 것도 포함됩니다.

먼저 의사 결정자 및 도메인 전문가를 포함한 주요 이해관계자와 협력하여 비즈니스 과제와 목표에 대한 포괄적인 이해를 얻으세요.

다음으로, ML 모델을 교육하여 해결하려는 특정 문제를 명확하게 설명하고 더 광범위한 비즈니스 목표에 부합하는지 확인하세요.

그렇게 할 때 모호함에 주의하십시오. 모호한 문제 설명은 잘못된 솔루션으로 이어질 수 있습니다. 후속 단계에서 잘못된 방향을 피하기 위해 문제를 명확히 하고 지정하는 것이 중요합니다. 예를 들어, "사용자 참여 증가" 대신 "다음 분기 내에 개인화된 콘텐츠 추천을 통해 모바일 앱에서 사용자 참여를 15% 증가"로 가십시오. 이는 정량화되고 집중적이며 측정 가능합니다.

범위 정의 단계에서 가능한 한 빨리 취할 수 있는 다음 단계는 관련 데이터의 가용성과 품질을 평가하는 것입니다.

문제를 해결하는 데 활용할 수 있는 잠재적인 데이터 소스를 식별합니다. 예를 들어, 구독 기반 서비스에서 고객 이탈을 예측하고 싶다고 가정해 보겠습니다. 고객 구독 기록, 사용 로그, 지원 팀과의 상호 작용 및 청구 내역을 평가해야 합니다. 그 외에도 소셜 미디어 상호 작용, 고객 피드백 설문 조사 및 외부 경제 지표를 활용할 수도 있습니다.

마지막으로, 식별된 문제에 ML 기술을 적용하는 타당성을 평가합니다. 기술적(예: 기존 인프라의 계산 용량 및 처리 속도), 리소스(예: 사용 가능한 전문 지식 및 예산) 및 데이터 관련(예: 데이터 개인 정보 보호 및 접근성 고려 사항) 제약 조건을 고려합니다.

데이터 검색, 검증 및 전처리

성공적인 ML 모델 교육의 기초는 고품질 데이터에 있습니다. 데이터 발견, 검증, 전처리를 위한 전략을 살펴보겠습니다.

데이터 발견

ML 모델 교육을 시작하기 전에 보유하고 있는 데이터를 깊이 이해하는 것이 중요합니다. 여기에는 데이터 내의 구조, 형식 및 관계를 탐색하는 작업이 포함됩니다.

데이터 발견에는 정확히 무엇이 수반되나요?

• 탐색적 데이터 분석(EDA): 사용 가능한 데이터 세트 내에서 패턴, 상관 관계 및 이상값을 파악하고 주요 통계 및 분포를 시각화하여 데이터에 대한 통찰력을 얻습니다.

가격 전략 최적화를 목표로 하는 소매업체를 상상해 보십시오. EDA 단계에서는 과거 판매 데이터를 조사합니다. 산점도 및 히스토그램과 같은 시각화 기술을 통해 판촉 기간과 매출 증가 사이의 강력한 긍정적 상관관계를 발견할 수 있습니다. 또한, 분석을 통해 연휴 기간 동안 이상값이 드러났는데, 이는 추가 조사가 필요한 잠재적인 이상 현상을 나타냅니다. 따라서 EDA를 사용하면 판매 패턴, 상관 관계 및 이상치 동작의 역학을 파악할 수 있습니다.

• 기능 식별: 당면한 문제에 의미 있게 기여하는 기능을 식별합니다. 또한 설정된 비즈니스 목표를 달성하기 위해 각 기능의 관련성과 중요성을 고려합니다.

위의 예를 바탕으로 기능 식별에는 어떤 측면이 판매에 영향을 미치는지 인식하는 작업이 포함될 수 있습니다. 신중한 분석을 통해 제품 카테고리, 가격 책정 계층, 고객 인구통계 등의 기능을 잠재적인 기여자로 식별할 수 있습니다. 그런 다음 각 기능의 관련성을 고려합니다. 예를 들어 제품 카테고리는 프로모션 기간 동안 다양한 의미를 가질 수 있습니다. 따라서 기능 식별을 통해 원하는 결과에 의미 있는 영향을 미치는 속성에 대한 기계 학습 모델을 훈련할 수 있습니다.

• 샘플링 기술을 활용하여 초기 탐색을 위한 데이터의 대표적인 하위 집합을 얻는 데이터 샘플링. 위 예의 소매업에서는 데이터 샘플링이 필수적입니다. 예를 들어 무작위 샘플링을 사용하여 다양한 기간의 판매 데이터의 대표적인 하위 집합을 추출한다고 가정해 보겠습니다. 이렇게 하면 일반 기간과 판촉 기간을 균형 있게 표시할 수 있습니다.

그런 다음 계층화된 샘플링을 적용하여 각 제품 카테고리가 비례적으로 표현되도록 할 수 있습니다. 이 하위 집합을 탐색하면 판매 추세에 대한 예비 통찰력을 얻을 수 있으며 이를 통해 ML 모델 훈련 여정의 후속 단계에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

데이터 유효성 검사

ML 모델 교육을 위한 강력한 데이터 검증의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 이는 모델에 입력된 정보가 정확하고 완전하며 일관되도록 보장합니다. 또한 보다 신뢰할 수 있는 모델을 육성하고 편견을 완화하는 데 도움이 됩니다.

데이터 검증 단계에서는 데이터 무결성을 철저하게 평가하고 모델 성능에 영향을 미칠 수 있는 불일치나 이상 현상을 식별합니다. 취해야 할 정확한 단계는 다음과 같습니다.

• (1) 기능 전체에서 누락된 값을 검색하고 이를 제거하기 위한 적절한 전략을 식별하는 데이터 품질 검사 (2) 데이터 형식과 단위의 일관성을 보장하여 모델 훈련에 영향을 미칠 수 있는 불일치를 최소화합니다. (3) 모델 훈련을 왜곡할 수 있는 이상값을 식별하고 처리합니다. (4) 데이터의 논리적 타당성을 확인합니다.
• 교차 검증: 데이터를 도메인 지식이나 외부 소스와 교차 검증하여 정확성과 신뢰성을 검증합니다.

데이터 전처리

데이터 전처리를 통해 모델은 깨끗하고 일관되며 대표적인 데이터 세트에서 훈련되어 보이지 않는 새로운 데이터에 대한 일반화가 향상됩니다. 이를 달성하기 위해 수행하는 작업은 다음과 같습니다.

• 누락된 데이터 처리: 누락된 값을 식별하고 데이터의 성격과 해결 중인 비즈니스 문제를 기반으로 대치 또는 제거와 같은 전략을 구현합니다.
• 이상값 감지 및 처리: 통계적 방법을 사용하여 이상값을 식별하고 처리하여 모델의 학습 프로세스에 영향을 주지 않도록 합니다.
• 정규화, 표준화: 수치 특성을 표준 범위(예: Z-점수 정규화 사용)로 확장하여 일관성을 보장하고 특정 특성이 다른 특성을 지배하는 것을 방지합니다.
• 인코딩: 데이터를 일관된 형식으로 변환합니다(예: 원-핫 인코딩 또는 단어 임베딩을 통해).
• 기능 엔지니어링: 새로운 기능을 도출하거나 기존 기능을 수정하여 데이터에서 관련 패턴을 캡처하는 모델의 기능을 향상합니다.

기계 학습 모델 훈련을 위한 데이터를 준비할 때 데이터세트 내에서 중요한 정보를 유지하는 것과 데이터에 존재하는 본질적인 결함이나 이상 현상을 해결하는 것 사이에서 균형을 맞추는 것이 중요합니다. 균형을 잘못 맞추면 귀중한 정보가 의도치 않게 손실되어 모델의 학습 및 일반화 능력이 제한될 수 있습니다.

의미 있는 데이터의 손실을 최소화하면서 불완전성을 해결하는 전략을 채택하십시오. 여기에는 신중한 이상값 처리, 선택적 대치 또는 범주형 변수에 대한 대체 인코딩 방법 고려가 포함될 수 있습니다.

데이터 엔지니어링

데이터가 부족한 경우에는 데이터 엔지니어링이 작동합니다. 데이터 확대 및 합성과 같은 기술을 통해 데이터 부족을 보완할 수 있습니다. 세부 사항을 살펴보겠습니다.

• 데이터 증대: 여기에는 고유한 의미를 변경하지 않고 다양한 변환을 적용하여 기존 데이터의 새로운 변형이나 인스턴스를 만드는 것이 포함됩니다. 예를 들어, 이미지 데이터의 경우 확대에는 회전, 뒤집기, 확대/축소 또는 밝기 변경이 포함될 수 있습니다. 텍스트 데이터의 경우 변형에는 다른 말로 표현하거나 동의어를 도입하는 작업이 포함될 수 있습니다. 따라서 증강을 통해 데이터 세트를 인위적으로 확장하면 모델을 더욱 다양한 시나리오에 도입하여 보이지 않는 데이터에 대한 성능을 향상시킬 수 있습니다.
• 데이터 합성: 이는 기존 데이터 세트의 특성에 맞는 완전히 새로운 데이터 인스턴스를 생성하는 것을 수반합니다. 합성 데이터는 생성 AI 모델, 시뮬레이션을 사용하거나 도메인 지식을 활용하여 그럴듯한 사례를 생성할 수 있습니다. 데이터 합성은 더 많은 실제 데이터를 얻는 것이 어려운 상황에서 특히 유용합니다.

최적의 알고리즘 선택

데이터 작업이 완료되었습니다. ML 모델 훈련 과정의 다음 단계는 모두 알고리즘에 관한 것입니다. 최적의 알고리즘을 선택하는 것은 미래 모델의 성능과 정밀도에 영향을 미치는 전략적 결정입니다.

특정 작업 세트에 각각 적합한 몇 가지 인기 있는 ML 알고리즘이 있습니다.

• 선형 회귀: 입력 특성을 기반으로 지속적인 결과를 예측하는 데 적용 가능합니다. 이는 특성과 대상 변수 사이에 선형 관계가 존재하는 시나리오에 이상적입니다. 예를 들어 평방 피트, 침실 수 및 위치와 같은 특성을 기반으로 주택 가격을 예측합니다.
• 의사결정 트리: 숫자 및 범주형 데이터를 모두 처리할 수 있으므로 명확한 결정 경계가 필요한 작업에 적합합니다. 예를 들어 보낸 사람, 제목, 콘텐츠 등의 특성을 기반으로 이메일이 스팸인지 여부를 판단합니다.
• 랜덤 포레스트: 정확성과 견고성을 높이기 위해 여러 의사결정 트리를 결합하는 앙상블 학습 접근 방식으로, 과거 사용 데이터와 고객 인구통계의 조합을 사용하여 고객 이탈을 예측하는 등 복잡한 문제에 효과적입니다.
• SVM(지원 벡터 머신): 특히 의료 영상과 같은 고차원 공간에서 명확한 결정 경계가 중요한 시나리오에 효과적입니다. SVM을 적용할 수 있는 작업의 예로는 이미지에서 추출된 다양한 특징을 기반으로 의료 이미지를 암성 또는 비암성으로 분류하는 것입니다.
• KNN(K-최근접 이웃): KNN은 근접성에 의존하여 다수 클래스 또는 인근 데이터 포인트의 평균을 기반으로 예측을 수행합니다. 이로 인해 KNN은 유사한 시청 기록을 가진 사용자의 선호도를 기반으로 사용자에게 영화를 제안할 수 있는 추천 시스템의 협업 필터링에 적합합니다.
• 신경망: 복잡한 패턴과 관계를 캡처하는 데 탁월하여 이미지 인식 및 자연어 처리를 비롯한 다양하고 복잡한 작업에 적용할 수 있습니다.

ML 모델 훈련을 위한 알고리즘 선택에 영향을 미치는 요소는 다음과 같습니다.

• 문제의 성격: 분류, 회귀, 클러스터링 등 문제의 유형입니다.
• 데이터 세트의 크기 및 복잡성: 대규모 데이터 세트는 확장성이 뛰어난 알고리즘의 이점을 누릴 수 있는 반면, 복잡한 데이터 구조에는 더 정교한 모델이 필요할 수 있습니다.
• 해석성 요구 사항: 일부 알고리즘은 더 많은 해석성을 제공하며 이는 모델 결정을 이해하는 것이 가장 중요한 시나리오에 중요합니다.

머신러닝 모델 훈련

모델 훈련 단계에서는 최적의 성능을 위해 알고리즘을 훈련하고 조정합니다. 이 섹션에서는 모델 학습 프로세스의 필수 단계를 안내합니다.

먼저 데이터세트를 학습, 검증, 테스트 세트의 세 부분으로 나누세요.

• 훈련 세트: 이 데이터 하위 세트는 모델을 교육하기 위한 기본 소스입니다. ML 모델을 훈련하는 데 사용되며 입력과 출력 간의 패턴과 관계를 학습할 수 있습니다. 일반적으로 훈련 세트는 사용 가능한 데이터의 가장 큰 부분으로 구성됩니다.
• 검증 세트: 이 데이터 세트는 훈련 중에 모델의 성능을 평가하는 데 도움이 됩니다. 이는 하이퍼파라미터를 미세 조정하고 모델의 일반화 능력을 평가하는 데 사용됩니다.
• 테스트 세트: 이 데이터 세트는 모델에 대한 최종 검사 역할을 합니다. 이는 훈련이나 검증 중에 모델이 접하지 못한 새로운 데이터로 구성됩니다. 테스트 세트는 실제 시나리오에서 모델이 어떻게 작동할지에 대한 추정치를 제공합니다.

테스트 데이터 세트를 통해 알고리즘을 실행한 후 모델 성능에 대한 초기 이해를 얻고 초매개변수 조정을 진행합니다.

하이퍼파라미터는 모델의 학습 프로세스를 안내하는 사전 정의된 구성입니다. 하이퍼파라미터의 예로는 학습 중 단계 크기를 제어하는 ​​학습률이나 랜덤 포레스트의 의사결정 트리 깊이 등이 있습니다. 하이퍼파라미터를 조정하면 모델에 대한 완벽한 "설정"을 찾는 데 도움이 됩니다.

모델 평가 및 검증

모델의 최적 성능을 보장하려면 설정된 측정항목과 비교하여 모델을 평가하는 것이 중요합니다. 진행 중인 작업에 따라 특정 측정항목 세트를 선택할 수 있습니다. 기계 학습 모델 교육에 일반적으로 사용되는 내용은 다음과 같습니다.

• 정확도는 모델 예측의 전반적인 정확성을 정량화하고 일반적인 숙련도를 보여줍니다.
• 정밀도 및 재현율은 전자가 긍정적인 예측의 정확성을 강화하여 모델이 긍정적인 결과를 주장할 때마다 올바르게 수행하도록 보장하고, 후자는 데이터 세트에서 모든 긍정적인 인스턴스를 캡처하는 모델의 능력을 측정합니다.
• F1 점수는 정밀도와 재현율 간의 균형을 추구합니다. 이는 모델의 성능을 포착하는 단일 수치 값을 제공합니다. 정밀도와 재현율은 종종 상충관계를 보여주기 때문에(생각해 보면 이러한 측정항목 중 하나를 개선하면 일반적으로 다른 측정항목이 희생됨) F1 점수는 두 측면을 모두 고려하는 통합 측정값을 제공합니다.
• AUC-ROC, 즉 수신기 작동 특성 아래 영역은 양성 클래스와 음성 클래스를 구별하는 모델의 능력을 반영합니다.
• "거리 측정법"은 예측 값과 실제 값 사이의 차이, 즉 "거리"를 수량화합니다. "거리 측정법"의 예로는 MSE(평균 제곱 오차), MAE(평균 절대 오차) 및 R-제곱이 있습니다.

모델 제품화/배포 및 확장

ML 모델이 훈련되고 검증되면 다음으로 중요한 단계는 배포, 즉 실제 환경에서 모델을 실행하는 것입니다. 여기에는 모델을 기존 비즈니스 인프라에 통합하는 작업이 포함됩니다.
알아야 할 모델 배포의 주요 측면은 다음과 같습니다.

• 확장성

배포된 모델은 다양한 워크로드를 처리하고 데이터 볼륨의 변화에 ​​적응하도록 설계되어야 합니다. 확장성은 특히 모델이 실시간으로 대량의 데이터를 처리해야 하는 시나리오에서 매우 중요합니다.

• 모니터링 및 유지 관리

배포 후에도 지속적인 모니터링이 필수적입니다. 여기에는 실제 조건에서 모델 성능을 추적하고, 정확도의 편차나 저하를 감지하고, 문제를 즉시 해결하는 작업이 포함됩니다. 정기적인 유지 관리를 통해 비즈니스 환경이 발전함에 따라 모델의 효율성을 유지할 수 있습니다.

• 피드백 루프

지속적인 개선을 위해서는 피드백 루프를 구축하는 것이 중요합니다. 실제 세계의 모델 예측에서 피드백을 수집하면 데이터 과학자는 시간이 지남에 따라 모델을 개선하고 향상시킬 수 있습니다.

머신러닝 모델 훈련의 과제 극복

실제 사례를 탐색하여 ML 모델 교육의 세부 사항을 분석해 보겠습니다. 아래에서는 기계 학습의 실용적인 측면에 대한 통찰력을 제공하고자 AI 기능을 갖춘 혁신적인 스마트 피트니스 거울을 만드는 여정을 기록합니다.

먼저 약간의 맥락을 공유해 보겠습니다. 코로나19 팬데믹으로 인해 체육관이 문을 닫고 홈 피트니스가 증가함에 따라 고객은 개인 코치 역할을 하는 스마트 피트니스 거울이라는 판도를 바꾸는 솔루션을 구상했습니다. 사용자의 동작을 캡처하고 실시간 안내를 제공하며 개인화된 훈련 계획을 수립합니다.

이 기능을 구현하기 위해 우리는 독점 ML 모델을 설계하고 교육했습니다. 솔루션의 복잡한 특성으로 인해 ML 모델 학습 프로세스는 쉽지 않았습니다. 그러나 우리는 성공적으로 해결한 몇 가지 과제를 우연히 발견했습니다. 가장 주목할만한 것들을 살펴 보겠습니다.

1. 훈련 데이터의 다양성 보장

고성능 모델을 교육하려면 교육 데이터 세트가 다양하고 대표성이 있으며 편견이 없는지 확인해야 했습니다. 이를 달성하기 위해 우리 팀은 이상치 탐지 및 제거를 포함한 데이터 전처리 기술을 구현했습니다.

또한 데이터 세트의 잠재적인 격차를 보완하고 다양성을 강화하기 위해 다양한 환경, 조명 조건, 다양한 운동 장비를 사용하여 운동하는 사람들을 보여주는 맞춤형 비디오를 촬영했습니다.

이 광범위한 비디오 영상으로 데이터 세트를 보강함으로써 모델에 대한 이해가 강화되어 실제 시나리오에 보다 효과적으로 적응할 수 있게 되었습니다.

2. 모델의 알고리즘 복잡성 탐색

우리가 직면한 또 다른 과제는 사용자의 동작을 정확하게 추적하고 해석할 수 있는 딥 러닝 모델을 설계하고 훈련하는 것이었습니다.

우리는 해부학적 랜드마크를 기반으로 동작을 캡처하기 위해 깊이 감지를 구현했습니다. 이것은 단순한 일이 아니었습니다. 정확한 처리와 랜드마크 인식이 필요했습니다.

초기 훈련 이후 우리는 골격화(효율적인 랜드마크 식별을 위해 사용자의 실루엣을 단순화된 골격 구조로 변환) 및 추적(랜드마크 인식의 일관성 보장)과 같은 고급 컴퓨터 비전 기술을 통합하여 알고리즘을 계속해서 미세 조정했습니다. 시간이 지남에 따라 동적 운동 전반에 걸쳐 정확성을 유지하는 데 중요합니다).

3. 원활한 IoT 장치 연결 및 통합 보장

피트니스 거울은 신체 움직임뿐만 아니라 사용자가 훈련하는 웨이트까지 추적하므로 개별 장비 부품에 부착된 무선 접착 센서를 도입했습니다.

우리는 센서와 미러 간의 중단 없는 연결을 보장하고 실시간 데이터 동기화를 지원해야 했습니다. 이를 위해 우리는 최적화된 데이터 전송 프로토콜을 구현하고 데이터 전송 시 잠재적인 결함을 해결하기 위한 오류 처리 전략을 개발했습니다. 또한 동적 훈련 중 실시간 동기화에 중요한 신속한 통신을 촉진하기 위해 대역폭 최적화 기술을 사용했습니다.

4. 음성인식 구현

피트니스 미러의 음성 인식 기능에는 대화형 레이어가 추가되어 사용자가 음성 명령을 통해 장치를 제어하고 사용할 수 있습니다.

사용자가 시스템과 상호 작용할 수 있도록 피트니스 관련 명령의 고정 목록이 포함된 음성 활성화 마이크와 새로운 단어를 학습하고 사용자가 제공하는 새로운 메시지를 이해할 수 있는 음성 인식 기술을 구현했습니다.

문제는 사용자가 주변 소음이 있는 가정 환경에서 운동을 하는 경우가 많아 음성 인식 시스템이 명령을 정확하게 이해하기 어렵다는 점이었습니다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 소음 제거 알고리즘을 구현하고 음성 인식 모델을 미세 조정하여 소음 상황에서 정확성을 높였습니다.

머신러닝 모델 훈련의 미래 동향

ML의 환경은 진화하고 있으며, ML 모델 교육 프로세스를 재구성할 것으로 예상되는 주목할만한 추세 중 하나는 자동화된 기계 학습, 즉 AutoML입니다. AutoML은 ML 모델 개발에 대한 보다 접근하기 쉽고 효율적인 접근 방식을 제공합니다.

위에서 설명한 워크플로의 대부분을 자동화할 수 있으므로 광범위한 ML 전문 지식이 없는 사용자도 ML의 기능을 활용할 수 있습니다.

ML 학습 프로세스에 영향을 미치도록 AutoML을 설정하는 방법은 다음과 같습니다.

• 모두를 위한 접근성: AutoML은 모델 학습과 관련된 복잡성을 단순화하여 ML을 대중화합니다. 노련한 데이터 과학자뿐만 아니라 다양한 배경을 가진 개인도 AutoML 도구를 활용하여 강력한 모델을 만들 수 있습니다.
• 효율성 및 속도: 기존 ML 개발 주기는 리소스 집약적이고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. AutoML은 기능 엔지니어링, 알고리즘 선택, 초매개변수 조정과 같은 작업을 자동화하여 이 프로세스를 간소화합니다. 이를 통해 모델 개발 수명주기가 가속화되어 비즈니스 요구 사항에 더 효율적이고 대응할 수 있게 됩니다.
• 전문 지식 없이 최적화: AutoML 알고리즘은 깊은 전문 지식 없이도 모델을 최적화하는 데 탁월합니다. 그들은 알고리즘과 하이퍼파라미터의 다양한 조합을 반복적으로 탐색하여 최고 성능의 모델을 찾습니다. 이는 시간을 절약할 뿐만 아니라 모델이 최적의 성능을 위해 미세 조정되도록 보장합니다.
• 지속적인 학습 및 적응: AutoML 시스템은 종종 지속적인 학습 측면을 통합하여 시간에 따른 데이터 패턴 및 비즈니스 요구 사항의 변화에 ​​적응합니다. 이러한 적응성은 모델이 동적 환경에서 관련성과 효율성을 유지하도록 보장합니다.

ML을 통해 데이터의 잠재력을 극대화하려면 당사에 문의하세요. 우리 전문가들이 프로젝트 계획부터 모델 제품화까지 ML 모델 교육을 안내해 드립니다.

이 기사는 원래 ITRex 웹사이트에 게시되었습니다.