인공지능으로 AutoAI가 비즈니스 역량을 확장하는 방법

인공지능은 다양한 분야에 영향을 미치는 과학적 발전으로 기술 및 경제적 성과를 촉진하고 있습니다. 그러나 인공 지능을 사용하여 모델을 만들고 배포하는 과정은 더 어려운 것으로 입증되어 많은 조직에서 큰 어려움을 겪고 있습니다.

인공지능 모델을 처음부터 끝까지 쉽게 만들 수 있도록 혁신을 가져온 AutoAI의 혁신적인 접근 방식을 환영합니다. AutoAI의 실험은 기존 비즈니스에 인공지능 기반 방법을 통합하는 데 있어 공평한 경쟁의 장을 제공할 것으로 기대됩니다. 비즈니스에 인공지능 기능을 제공할 수 있는 인공지능 도구로서 AutoAI의 장점과 그 중요성, 용도 및 향후 잠재력에 대해 집중적으로 살펴봅니다.

AutoAI란 무엇인가요?

AutoAI는 자동화된 인공 지능의 약자로, 전체 인공 지능 모델 생성 프로세스를 자동화할 수 있는 일련의 도구와 기술을 설명하기 위해 IBM에서 사용하는 용어입니다. 데이터 준비, 특징 생성, 모델 선택, 모델 학습, 모델 배포와 같은 측면에서도 AutoAI가 잘 처리하므로 데이터 과학자는 정보 분석을 위한 많은 노력을 절약할 수 있습니다.

이에 따라 기업들은 AutoAI를 사용해 최적의 인공지능 모델을 빠른 시간 내에 개발하고 거의 즉시 워크플로우에 적용할 수 있게 되었습니다.

기업을 위한 AutoAI의 이점

인공지능 개발 가속화

AutoAI는 인공지능 모델을 만들 때 상당한 시간을 절약하는 데 도움이 되는 것으로 알려져 있습니다. 인공지능 개발 라이프사이클은 데이터 수집, 데이터 전처리, 특징 추출, 모델 훈련 및 검증 등 기존 개발 패러다임에서 일반적으로 거치는 일련의 단계로, 모두 매우 지루하고 계산적으로 소모적일 수 있습니다.

AutoAI는 이러한 실행 절차를 직접 지원하므로 비즈니스에 적용하면 인공지능 솔루션의 공식화 및 배포를 더욱 간소화할 수 있습니다.

비용 효율성

인공지능 모델을 만들려면 종종 데이터 과학자의 서비스가 필요하며, 이는 비용이 많이 들 수 있습니다. AutoAI는 높은 수준의 인력 투입이 필요한 대부분의 중간 투입을 제거하여 인건비에 유리한 효과를 가져옵니다. 또한 개발 시간 단축에 따른 비용 절감 효과도 기대할 수 있습니다.

정확도 향상

AutoAI는 모델에서 최상의 결과를 얻기 위한 알고리즘 선택, 기술 및 조정과 같은 다른 필수 개념도 도입합니다. AutoAI는 하이퍼파라미터 튜닝 및 모델 선택 프로세스를 자동화하여 수동 코딩 모델에 비해 항상 높은 정확도와 같은 이점이 있는 최상의 모델을 구현할 수 있도록 보장합니다.

확장성

자동 AI 솔루션은 견고하기 때문에 기업이 성장함에 따라 생성될 수 있는 대부분의 데이터를 쉽게 처리할 수 있습니다. 이러한 확장성은 방대한 데이터를 유지 관리하는 데 도움이 되며 운영상의 번거로움을 겪지 않습니다.

접근성

접근성은 아마도 AutoAI의 가장 큰 강점이자 장점 중 하나일 것입니다. 인공지능은 숙련된 인공지능 전문가를 보유한 대기업이나 대기업의 전유물이 아니며, 더 간단한 인터페이스와 자동화된 모델을 통해 기업에서도 인공지능 기술을 활용할 수 있고 접근성이 매우 높아졌습니다. 이러한 인공지능의 대중화는 더 많은 조직이 인공지능의 상대적 우위의 이점을 누릴 수 있는 가능성을 높여줍니다.

비즈니스에서 자동 AI의 주요 활용 사례

고객 인사이트 및 개인화

AutoAI는 고객으로부터 수집한 데이터를 검토하여 타겟 광고에 필요한 특정 그룹의 특징적인 패턴과 트렌드를 파악하는 데 쉽게 사용할 수 있습니다. 인지 태도 프로파일링은 고객 지향 비즈니스가 특정 고객 요구 사항을 충족하기 위해 추가 조정을 수행하여 궁극적으로 고객 만족과 충성도를 창출하고 유지하는 데 도움이 됩니다.

예측 유지보수

예기치 않은 기계 정지로 인한 손실을 줄이기 위해 예측 유지보수가 가치 있는 산업으로는 제조 및 운송 산업이 있습니다. 자동 AI 모델을 사용하면 장비 고장을 미리 예측할 수 있으며, 이를 통해 고장이 발생하기 전에 장비를 정비할 수 있어 장기적으로 많은 비용을 절감할 수 있습니다.

사기 탐지

AutoAI는 금융 기관과 온라인 쇼핑 사이트에서 실시간 스캐닝 모드로 사기를 효과적으로 방지할 수 있도록 지원합니다. AutoAI 모델은 거래 패턴을 분석하고 특정 거래가 사기인지 여부를 예측할 수 있습니다.

공급망 최적화

AutoAI의 가장 잘 알려진 용도는 재고, 수요 예측 등 공급망 관리의 다양한 링크와 밀접한 관련이 있습니다. 여러 기업은 수요 예측과 재고 관리에 방법론을 사용하여 낭비와 비용을 최소화하고 제품 배송을 극대화할 수 있습니다.

채용, 교육 및 개발, 성과 관리 및 보상

이력서 심사, 성과 평가, 직원 추천 등 다양한 프로세스를 보조하는 역할을 하는 인사 부서의 역할에 AutoAI를 통합할 수 있는 잠재력이 있습니다.

따라서 인사 부서는 인공지능 시스템을 활용하여 채용 및 선발과 관련된 프로세스를 간소화하고, 최고의 잠재적 성과자를 분석하고, 데이터를 활용하여 정보에 입각한 의사 결정을 내림으로써 직원 만족도와 이직률을 높일 수 있는 큰 이점을 누릴 수 있습니다.

AutoAI의 작동 방식

따라서 AutoAI는 인공 지능을 구축하고 배포하는 체계적인 프로세스에 기반한 다양한 솔루션을 포괄하는 광범위한 개념입니다. 다음은 AutoAI의 작동 원리에 대한 간단한 개요입니다:

데이터 수집 및 전처리

다양한 소스에서 데이터를 수집하는 것으로 시작됩니다. 그런 다음 플랫폼은 데이터를 보다 유용하고 모델 학습에 적합한 상태로 정제합니다. 이 단계에서는 명백한 데이터 노이즈와 이상값을 처리하거나 숫자 및 범주형 데이터를 처리하는 결측치 처리, 데이터 정규화, 범주형 변수를 인코딩하는 특징 처리 중 하나 이상을 수행해야 할 수 있습니다.

특징 엔지니어링

특징 엔지니어링은 특징 추출을 수반하며, 여기에는 모델의 성능을 높이기 위해 사용되는 특징의 정의를 향상시키는 작업이 포함됩니다. AutoAI는 이러한 과정에서 기본 피처를 먼저 선택한 다음 정확한 예측을 생성하도록 재설계하는 데 도움을 줍니다.

모델 선택 및 훈련

AutoAI는 다양한 알고리즘을 사용하여 다양한 모델을 분석하고 미리 결정된 매개변수에 대해 가장 우수한 성능을 제공하는 모델을 결정합니다. 그런 다음 데이터 정리 프로세스를 통해 개발된 사전 처리된 데이터를 사용하여 선택한 모델을 학습시킵니다. 이 단계에서는 특정 모델에 대해 최상의 결과를 도출하도록 최적화된 하이퍼파라미터를 사용해야 하는 경우가 많습니다.

모델 검증 및 테스트

이렇게 보충된 데이터 세트는 학습된 모델에 제공되고 검증 세트를 통해 모델의 성능이 측정됩니다. AutoAI 플랫폼은 다양한 평가를 사용하여 모델의 품질을 정의하고 추가적인 성능 통계 및 시각화를 제공합니다.

배포 및 모니터링

인공지능 모델 테스트가 완료되면 모델을 프로덕션에 배포합니다. 일반적으로 도메인별 자동 AI 솔루션에는 모델의 기능과 정확한 예측 능력을 정기적으로 관찰할 수 있는 옵션이 있습니다. 또한 기업은 모델이 왜곡되거나 더 이상 가이드라인으로 사용하기에 정확하지 않은 경우 모델을 재학습할 수 있습니다.

자동 AI의 미래

미래를 내다볼 때, AutoAI의 전망은 매우 밝으며 앞으로의 기술을 통해 더욱 발전할 것입니다. 다음은 주목해야 할 몇 가지 트렌드와 발전 방향입니다:

다른 기술과의 통합

AutoAI는 IoT, 블록체인, 엣지 컴퓨팅과 같은 다른 새로운 트렌드와 함께 적용될 것으로 예상할 수 있습니다. 이러한 통합은 비즈니스를 실시간으로 통합하고 비즈니스의 의사 결정을 개선할 것입니다.

향상된 사용자 지정

앞으로의 발전은 다양한 산업의 고유한 요구사항에 맞게 자체 최적화 및 미세 조정을 위한 대체 기능을 갖춘 정교한 자동 AI 플랫폼을 특징으로 할 것입니다. 따라서 다양한 분야에서 인공지능 솔루션의 정확성과 효율성을 향상시킬 수 있는 유연성을 제공할 것입니다.

향상된 설명 가능성

인공지능 모델 사용과 관련된 문제점은 대부분의 모델이 매우 복잡하고 일반적으로 명확한 용어로 설명하기 어렵다는 점입니다. AutoAI의 후속 발전은 비즈니스 리더가 모델을 더 쉽게 해석할 수 있도록 하고 모델이 특정 결정에 도달한 이유를 이해하는 데 도움이 되는 방향으로 이루어질 것입니다.

접근성 향상

AutoAI는 인공지능에 대한 접근성과 활용도를 더욱 확대하여 모든 조직에 공평한 경쟁의 장을 마련할 것입니다. 접근 가능한 인터페이스, 완벽한 지원, 비용 효율적인 비즈니스 사례를 통해 더 많은 조직이 인공지능의 이점을 활용할 수 있도록 보장합니다.

윤리적 인공 지능에 집중

인공지능 활용의 속도가 빨라지면서 윤리적 문제에 대한 고민이 요구되고 있습니다. 성공적인 자동 AI 프레임워크는 적절한 수준의 윤리적 인공 지능, 즉 편견이 없는 모델을 따르고 모델의 기능을 개방해야 합니다.