ㅁ 학습 구조 ㅇ 정의: 메타러닝에서 모델이 새로운 태스크를 빠르게 학습할 수 있도록 하는 데이터와 알고리즘의 구성 방식. ㅇ 특징: – 기존 학습 데이터와 다른 환경에서도 빠른 적응이 가능하도록 설계 – 태스크 간 공통 패턴을 추출하여 새로운 태스크에 활용 ㅇ 적합한 경우: – 데이터 수집이 어려운 환경 – 다양한 태스크에 공통적으로 적용할 수 있는 모델이
ㅁ 자동화 기법 1. Self-healing ㅇ 정의: 시스템이나 서비스에서 장애나 오류가 발생했을 때, 외부 개입 없이 자동으로 문제를 감지하고 복구하는 기술. ㅇ 특징: – 모니터링과 진단 로직이 내장되어 있음 – 장애 탐지 후 자동 복구 스크립트 실행 – SLA(서비스 가용성) 유지에 효과적 ㅇ 적합한 경우: – 24/7 무중단 서비스가 필요한 금융, 클라우드 환경 – 인력
ㅁ 분산 전략 ㅇ 정의: 여러 대의 장치나 서버에서 데이터를 중앙에 모으지 않고 모델 학습을 수행하는 전략. 데이터 프라이버시, 네트워크 효율성, 연산 분산을 위해 사용됨. ㅇ 특징: – 데이터 이동 최소화 – 개인정보 보호 강화 – 네트워크 대역폭 절감 – 각 장치의 연산 자원 활용 가능 ㅇ 적합한 경우: – 개인정보 보호 규제가 강한 환경
ㅁ 최적화 1. 탄소중립AI ㅇ 정의: AI 모델 개발 및 운영 과정에서 발생하는 탄소 배출을 최소화하거나 상쇄하여 환경에 미치는 영향을 줄이는 접근 방식. ㅇ 특징: – 데이터센터 전력 사용량 측정 및 재생에너지 사용 비율 증가. – 모델 경량화, 효율적 알고리즘 채택. – 탄소배출량 모니터링 및 보고 체계 구축. ㅇ 적합한 경우: – 친환경 정책을 준수해야
ㅁ 응용 분야 1. Edge TPU ㅇ 정의: – 구글이 개발한 초소형 AI 가속 칩으로, 엣지 디바이스에서 머신러닝 모델을 빠르게 실행하기 위해 설계됨. ㅇ 특징: – 저전력, 고속 추론, 클라우드 연결 없이 로컬에서 ML 처리 가능. – TensorFlow Lite 모델 최적화 지원. ㅇ 적합한 경우: – 네트워크 지연이 허용되지 않는 IoT 환경, 실시간 영상 분석,
ㅁ 핵심 개념 1. AGI ㅇ 정의: – Artificial General Intelligence의 약자로, 인간 수준의 전반적인 지능을 가진 인공지능을 의미. 다양한 분야의 문제를 이해하고 학습하며 새로운 상황에 적응할 수 있음. ㅇ 특징: – 특정 도메인에 한정되지 않고 다양한 분야에 적용 가능 – 추론, 창의성, 감정 이해 등 인간 지능의 폭넓은 능력을 보유 – 아직 실현되지 않은
ㅁ 주요 구조 ㅇ 정의: 에이전트 기반 AI에서 시스템이 동작하는 기본적인 구조와 구성 요소를 의미하며, 단일 에이전트 또는 다중 에이전트 간의 상호작용 방식을 포함한다. ㅇ 특징: – 자율성, 환경 인식, 목표 지향성, 상호작용 가능성 – 구조에 따라 성능, 확장성, 복잡성이 달라짐 ㅇ 적합한 경우: – 분산 환경, 협업 작업, 복잡한 의사결정이 필요한 시스템 설계 시
ㅁ 운영 전략 ㅇ 정의: 모델 개발 및 배포 과정에서 여러 버전의 모델과 관련 메타데이터를 체계적으로 관리하고, 운영 환경에서의 성능과 안정성을 보장하기 위한 전략. ㅇ 특징: – 모델의 라이프사이클(개발, 검증, 배포, 폐기) 전 단계 관리 – 재현성과 추적성을 확보하기 위한 메타데이터 저장 – 운영 환경에서의 품질 유지와 신속한 롤백 가능 ㅇ 적합한 경우: – 여러
ㅁ 불확실성 추정 1. Bayesian Learning ㅇ 정의: – 데이터와 사전 확률(prior)을 바탕으로 사후 확률(posterior)을 계산하여 모델 파라미터의 불확실성을 추정하는 학습 방법. ㅇ 특징: – 확률 분포 기반으로 예측값과 불확실성을 동시에 제공. – 데이터가 부족한 상황에서도 사전 지식을 반영할 수 있음. ㅇ 적합한 경우: – 의료 진단, 금융 리스크 분석 등 예측 신뢰도가 중요한 경우.
ㅁ 세부 이슈 1. Instruction-tuning ㅇ 정의: – 대규모 언어모델(LLM)에 특정 지시문 형식의 데이터셋을 학습시켜 사용자의 명령을 더 잘 따르도록 하는 미세조정 기법. ㅇ 특징: – 지도학습 기반, 대규모 지시문-응답 쌍 데이터 필요. – Zero-shot, Few-shot 성능 향상. – 모델이 다양한 형태의 질문에 일관된 포맷으로 답변. ㅇ 적합한 경우: – 범용 질의응답, 고객지원 챗봇, 작업