업무 프로세스 자동화를 위한 인공지능(AI)

인공지능(AI) 기술은 컴퓨팅 기반의 사회에서 중추적인 역할을 하고 있습니다. 특히, AI는 대규모 데이터 세트에 대한 통계를 제공하여 개인과 비즈니스의 가치를 창출하는 기능을 합니다. 이처럼, 많은 기업은 AI를 통해 업무 프로세스를 구축 및 자동화하여 효과적으로 비즈니스를 운영하고 있습니다.

1. 인공지능이란?

인공지능(AI)란 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력이 필요한 작업을 할 수 있도록 컴퓨터 시스템을 구현한 것을 의미합니다. 즉, 지능을 갖고 있는 기능을 갖춘 컴퓨터 시스템이며, 인간의 지능을 기계 등에 인공적으로 구현한 것입니다.

비즈니스 운영 수준에서 AI는 머신러닝과 딥 러닝을 기반으로 사용됩니다. 대표적인 기능으로는 데이터 분석, 예상 및 예측, 객체 분류, 자연어 처리, 추천 등이 있습니다.

2. 인공지능 유형

• 강화학습: 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하기 위한 행동을 학습하는 방식으로, 게임이나 로봇 제어 등에 활용됩니다.
• 지도학습: 레이블이 달린 데이터를 기반으로 모델을 학습하고, 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하는 방식으로, 이미지 분류, 자연어 처리 등에 사용됩니다.
• 비지도학습: 레이블 없는 데이터를 기반으로 패턴이나 구조를 찾아내는 방식으로, 군집화 및 차원 축소와 같은 작업에 활용됩니다.
• 준지도학습: 일부 데이터에만 레이블이 부여된 경우에도 모델을 학습시키는 방식으로, 많은 데이터가 레이블이 없는 실제 상황에서 유용합니다.
• 자기지도학습: 데이터 자체에서 레이블을 생성하여 모델을 학습시키는 방식으로, 자연어 처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 활용됩니다.

다양한 종류의 인공지능 제작 의뢰하기

3. 인공지능 유형별 특징

다양한 인공지능 유형은 각각의 고유한 특징과 응용 분야에서 사용됩니다. 선택한 유형은 문제나 작업의 성격에 따라 달라질 수 있으며, 종종 다른 유형들을 결합하여 복합적인 인공지능 시스템을 개발하는 것이 효과적일 수 있습니다.

1) 강화학습

• 특징: 에이전트가 환경과 상호작용하며 행동을 선택하고, 그에 따른 보상을 통해 학습합니다.
• 동작 방식: 에이전트는 현재 상태에서 가능한 다양한 행동 중에서 최적의 행동을 선택하여 보상을 최대화하려고 시도합니다.
• 응용 분야: 게임, 로봇 제어, 자율 주행 자동차, 자원 관리, 언어 모델 등 다양한 분야에서 사용됩니다.

2) 지도학습

• 특징: 레이블이 달린 데이터를 사용하여 입력과 출력 간의 매핑 함수를 학습합니다.
• 동작 방식: 모델은 입력 데이터와 정확한 출력(레이블) 간의 관계를 학습하여 새로운 입력 데이터에 대한 예측을 수행합니다.
• 응용 분야: 이미지 분류, 텍스트 분류, 음성 인식, 자연어 처리, 이상 탐지 등 다양한 분야에서 사용됩니다.

3) 비지도학습

• 특징: 레이블이 없는 데이터에서 숨겨진 구조나 패턴을 발견하거나 데이터를 클러스터링합니다.
• 동작 방식: 모델은 데이터 간의 유사성을 기반으로 데이터를 그룹화하거나 데이터의 구조를 학습합니다.
• 응용 분야: 군집화, 차원 축소, 이상 탐지, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 사용됩니다.

4) 준지도학습

• 특징: 레이블이 있는 데이터와 레이블이 없는 데이터를 모두 사용하여 모델을 학습합니다.
• 동작 방식: 레이블이 있는 데이터를 사용하여 모델을 초기화하고, 이를 기반으로 레이블이 없는 데이터에 대한 학습을 진행합니다.
• 응용 분야: 자연어 처리, 의료 이미지 분석, 스팸 필터링, 검색 엔진 등에서 활용됩니다.

5) 자기지도학습

• 특징: 데이터 자체에서 레이블을 생성하여 모델을 학습시키는 방식입니다.
• 동작 방식: 데이터 내에서 자동 생성된 레이블을 사용하여 모델을 학습시키고, 이를 토대로 다양한 작업을 수행합니다.
• 응용 분야: 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 음성 처리 등에서 활용됩니다.

4. 인공지능 외주 체크리스트

• 데이터 종류: 인공지능 개발은 데이터 라벨링 여부에 따라 제작 난이도와 비용이 달라집니다. 라벨링된 데이터란 AI가 학습할 수 있는 형태로 가공된 데이터를 뜻합니다. 따라서 데이터 라벨링 작업의 여부와 제공되는 데이터 종류를 미리 확인하여, 데이터에 대한 설명을 요청서에 작성하는 것이 중요합니다.
• AI 기능: 인공지능의 기능은 크게 분류와 예측으로 나뉘게 됩니다. 분류는 데이터를 컴퓨터가 학습하고 그에 기반하여 새로운 정보에 대한 결과를 판단하는 것입니다. 예측은 많은 데이터에서 하나의 모델을 추천하여 새로운 데이터를 예측하는 것입니다. 즉, 원하는 기능에 따라 개발 방법이 달라지기 때문에 제작 의뢰 전 필요한 기능에 대해 미리 확인해야 합니다.
• 전문가의 경력: 인공지능 개발에는 다양한 기술과 전문적 지식을 복합적으로 사용하게 됩니다. 따라서 전문가의 충분한 개발 경력과 프로젝트 및 대회 수상 경험 등을 필요합니다. 의뢰 시 개발에 투입되는 개발자와 업체의 포트폴리오 및 경력에 대해 꼼꼼하게 확인하는 것이 중요합니다.  

인공지능 전문가에게 1:1 상담받기

인공지능 개발은? 크몽에서!

• 인공지능 AI 딥러닝 개발
• 최신 개발 기술 사용
• 개발 후 오류 사항에 대한 무료 수정 및 유지보수

인공지능 개발 요약 

인공지능(AI)은 인간의 학습, 추론, 지각 능력을 모방하여 컴퓨터 시스템을 구현한 것으로, 비즈니스 운영 수준에서 데이터 분석, 예측, 객체 분류, 자연어 처리, 추천 등에 활용됩니다. 인공지능 제작 시 데이터 라벨링, 필요한 AI 기능, 전문가의 경력을 고려하고 요청서에 명확히 작성해야 합니다.