al를 만드는 과정

1. 문제 정의와 기획

해결하고자 하는 문제를 명확히 정의

 

AI의 목적과 필요성 평가

 

2. 데이터 준비

데이터 수집 및 분류

 

데이터 정제 및 전처리 작업 수행

 

3. 모델 개발

적합한 AI 모델 선택학습 알고리즘 구현

 

모델 학습 및 테스트 진행

 

핵심 기술 원리

 

메타학습
컴퓨터가 스스로 학습하고 새로운 문제에 적응하며 해결하는 방식

 

연합학습
각 기관에서 학습한 모델의 가중치만 취합하여 개인정보를 보호하면서 AI를 개발하는 방식

 

자기지도학습
원본 데이터로부터 자동으로 레이블을 생성하여 학습하는 방법

 

심층 강화학습

보상을 최대화하는 방식으로 시행착오를 통해 학습하는 방식

 

품질관리

 

성능 평가

정확도, 문장 유사도 등 정량적 평가

 

전문가 평가와 사용자 만족도 등 정성적 평가 수행

 

 

최적화 과정

모델의 성능을 지속적으로 모니터링

 

필요한 경우 미세조정 실시

 

 

AI를 만들 때 가장 중요한 원리

 

 

인간 존중과 존엄성

인간의 권리와 자유를 보장하고 민주적 가치를 존중해야 한다.

 

AI는 인간의 능력을 보완하고 삶의 질을 향상시키는 방향으로 개발되어야 한다.

 

투명성과 설명가능성

AI의 의사결정 과정이 투명하게 공개되어야 한다.

 

알고리즘의 결과와 판단 근거를 이해할 수 있어야 한다.

 

데이터 관리

고품질 데이터 수집과 전처리가 필수적이다.

 

데이터 편향성을 최소화하고 품질을 철저히 관리해야 한다.

 

지속적 모니터링AI

시스템의 성능을 지속적으로 평가하고 개선해야 한다.

 

피드백을 수집하고 새로운 문제에 대응할 수 있어야 합니다

 

공정성

성별, 나이, 인종 등에 따른 차별이 없어야 한다.

 

다양한 사용자 그룹을 고려한 포용적 설계가 필요하다.

 

프라이버시 보호

개인정보 보호가 전체 개발 과정에서 최우선되어야 한다

 

데이터는 원래 목적 외에 사용되어서는 안 된다.