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기술사 알고리즘, 인공지능 토픽

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인공지능 학습용 데이터 품질관리 가이드라인

2024년 8월 19일 · 약 4분

Eunkwang Shin

Owner

인공지능 학습용 데이터 품질관리 가이드라인 개념

인공지능 학습용 데이터 구축시 구축계획수립 단계부터 데이터 획득, 수집, 정제, 가공 등에 대한 절차 및 활동에 대한 기준서
수집 데이터 일관성, 데이터 유용성/신뢰성, 품질 문제 사전 예방/해결방안 제공

인공지능 학습용 데이터 품질관리체계 개념도, 범위, 지표

인공지능 학습용 데이터 품질관리체계 개념도

 ------------------------------------------------------------------------------------
 |                            품질관리 원칙/대상/기준/조직/절차                             |
 -----------------------------------------------------------------------------------|
 |  계획  |  품질관리  |       구축단계 품질관리       |  적재   |    운영/학습단계 품질관리      |
 |  단계  | -------> |---------------------------| -----> |--------------------------|
 |  품질  |   계획    |  구축 프로세스  |  구축 데이터  |        |  품질오류  |  데이터품질진단   |
 |  관리  |          |  품질관리      |  품질관리    |        |  신고관리  |  개선관리        |
 ------------------------------------------------------------------------------------
 |                             품질관리 도구 및 지원 인프라                                |
 ------------------------------------------------------------------------------------

인공지능 학습용 데이터 품질관리 범위

구분	범위	활동
구축 프로세스 품질 관리	데이터 획득/수립/정제/가공 과정 원하는 수준의 품질 보장 활동 수행	데이터 품질관리 관점 구축 과정 모니터링
구축 데이터 품질관리	원시/원천/라벨링 데이터 등 품질 검사, 오류 개선 활동 수행	구축 사업 중 생성 데이터 자체 품질 조치
개방 데이터 품질관리	AI Hub 적재 데이터 대상 학습용 데이터셋 품질 향상 활동 수행	개방 데이터 품질 개선의견 수용

인공지능 학습용 데이터 품질관리 지표

구분	지표	내용
구축 공정	준비성	기본 정책, 규정, 조직, 절차 마련 여부
데이터 적합성	기준 적합성	데이터의 학습용도 적합성, 다양성, 충분성
데이터 정확성	의미 정확성	데이터 참값 확인을 위한 정확도, 정밀도, 재현율 등 측정
학습 모델	알고리즘 적정성	인공지능 학습 알고리즘의 유효성 측정

인공지능 학습용 데이터 품질관리 고려사항

데이터의 수집과 활용 단계에서 개인정보 보호 및 법적 규정 준수 필요

참조

AI Hub: 인공지능 학습용 데이터 품질관리 가이드라인 v3.1

튜링테스트

2024년 8월 18일 · 약 2분

Eunkwang Shin

Owner

튜링테스트 개념

인공지능의 수준을 평가하기 위해 인간과 인공지능의 사고능력을 비교하는 블라인드 테스트
자연어 처리기술 발전, 기계와 인간 구분의 모호성, AI활용 서비스 증가

튜링테스트 구성도, 구성요소, 활용사례

튜링테스트 구성도

튜링테스트 구성요소

구분	내용	비고
심판	AI와 인간을 구별하는 역할	익명 대화
AI	인간처럼 행동하는 인공지능	언어모델 등
인간	별도 공간에서 질의응답	대조군 역할

튜링테스트 활용사례

구분	사례	비고
챗봇 개발	고객지원 및 서비스 챗봇으리 자연스러운 대화능력 평가	사용자 만족도 평가 활용
AI 어시스턴트	Siri 등 가상비서의 대화 성능 측정	사용자 경험 개선 기여
AI 연구	AI 시스템의 지능 수준 평가	AI 발전지표

튜링테스트 고려사항

LLM의 발전으로 사람보다 더 뛰어난 답변으로 GPT4o모델을 구별해낼 수 있어 튜링테스트 실패 가능
인공지능 품질속성을 기반으로 새로운 평가체계마련 필요

K-means, DBSCAN 클러스터링

2024년 8월 18일 · 약 3분

Eunkwang Shin

Owner

클러스터링 개념

데이터 포인터들을 여러 군집으로 나누어 각 군집 간 유사성을 최소화, 군집 내 유사성을 최대화하는 비지도학습 알고리즘
데이터 내 잠재적 패턴, 그룹 발견, 군집별 맞춤 전략 수립, 군집별 전처리 및 축소

K-means, DBSCAN 클러스터링 개념, 비교

K-means 클러스터링 개념 및 특징

구분	내용
개념도
개념	데이터셋을 K개의 클러스터로 나눠 각 데이터가 가장 가까운 클러스터 중심에 할당하여 군집화하는 알고리즘
특징	초기 중심점 설정 민감, 이상치 민감
	가벼운 시간 복잡도, 구형 클러스터 적합

DBSCAN 클러스터링 개념 및 특징

구분	내용
개념도
개념	밀도가 높은 지역에서 클러스터를 형성하고, 밀도가 낮은 지역은 노이즈로 간주하는 알고리즘
특징	클러스터 모양이 불규칙해도 좋은 성능
	입실론 거리와 최소 포인트 수 조정이 성능의 핵심 요소

K-means, DBSCAN 클러스터링 비교

구분	K-means	DBSCAN
기반	거리기반	밀도기반
클러스터 형태	구형 클러스터 적합	임의 모양 식별 가능
노이즈 처리	약함	강함
처리 속도	빠름	느림
초기화	초기 중심점 선택 중요	덜 민감

클러스터링 고려사항

데이터 크기, 형태, 노이즈에 따라 적절한 알고리즘 선택 필요
Dunn Index, Silhouette Coefficient 등의 지표로 클러스터링 결과 평가 후 하이퍼파라미터 조정

DSML, MLOps

2024년 8월 18일 · 약 3분

Eunkwang Shin

Owner

DSML 개념

데이터 사이언스와 머신러닝을 활용하여 데이터에서 가치를 창출하고 예측모델을 구축하는 프로젝트
복잡한 워크플로우, 협업의 어려움, 모델 배포의 어려움, 모델 신뢰성과 지속가능성 문제
효율적인 모델관리, 지속적 통합 배포, 모델 모니터링, 유지보수, 향상된 협업을 위해 MLOps

MLOps 개념도, 구성요소, 적용방안

MLOps 개념도

MLOps 구성요소

구분	내용	비고
자동화 파이프라인	데이터준비, 모델훈련/배포과정 자동화로 효율성 증대	개발 및 운영 프로세스
버전 관리	모델 리뷰, 변경 관리, 롤백 절차 수립	VCS 사용
플랫폼 엔지니어링	데이터사이언티스트, 엔지니어, 이해관계자 협업 플랫폼 제공	모델 거버넌스 확립

MLOps 성숙단계

레벨	단계	내용
2	최적화	ML 파이프라인 오케스트레이션, 모델 추적 관리
1	통합	ML 파이프라인 자동화, 지속적 모델 훈련
0	도입	수동 워크플로우로 데이터 사이언티스트와 엔지니어가 별도 작업

MLOps 고려사항

ISO25029 AI품질속성에 따라 모델의 품질 검증 절차 자동화 필요

머신러닝 최적화 알고리즘

2024년 8월 12일 · 약 3분

Eunkwang Shin

Owner

머신러닝 최적화 알고리즘

머신러닝 모델 학습과정에서 모델의 오차를 최소화하거나, 정확도를 최대화하기 위해 파라미터를 조정하여 모델 성능을 최적화하는 알고리즘
손실함수를 최소화하여 정확도 향상, 학습 효율화, 과적합 방지

머신러닝 최적화 개념도, 주요 알고리즘, 고려사항

머신러닝 최적화 개념도

머신러닝 최적화 주요 알고리즘

구분	내용	비고
경사하강법, GD	기울기를 사용하여 손실함수 값 최소화하여 파라미터 업데이트	보편적 알고리즘
확률적 경사하강법, SGD	한 개의 데이터 셋을 샘플링하여 파라미터 업데이트	학습속도 향상
미니배치 경사하강법, MBGD	적당한 크기의 미니 데이터셋으로 나눠 경사하강법 적용	병렬 컴퓨팅
모멘텀 최적화	이전 기울기를 사용하여 관성기반 파라미터 업데이트 가속화	지역최소값 회피
RMSProp	기울기 크기에 따라 학습률을 조정하여 파라미터 최적화	효율적, 지속적 학습
Adam	모멘텀과 RMSProp 장점 결합 최적화 수행	높은 성능

머신러닝 최적화 알고리즘 고려사항

구분	내용	비고
모델 선택	문제 특성에 맞는 모델 선택	데이터 크기, 특성
하이퍼파라미터 튜닝	학습률, 배치 크기 등 하이퍼파라미터 조정하여 모델 성능 최적화	실험적 접근 필요
초기화방법	파라미터 초기화는 수렴속도와 성능에 영향을 주므로, 적절한 초기화 전략 선택	무작위, Xavier 초기화
정규화	L1, L2 정규화를 통한 과적합 방지	리지 패널티, 라쏘, 티코노프

강화학습

2024년 8월 12일 · 약 3분

Eunkwang Shin

Owner

강화학습 개념

에이전트가 환경과 상호작용하여 보상을 최대화하는 행동을 학습하는 방법
복잡한 환경에서의 문제 해결, 환경 상호작용, 보상 기반 학습

강화학습 구성도, 주요 알고리즘, 적용방안

강화학습 구성도

상태를 인식하고, 행동을 취하며, 보상을 최대화하는 최적의 정책 학습

강화학습 주요 알고리즘

구분	내용	비고
Q-Learning	가치기반 학습방법, 각 상태-행동 쌍에 대한 가치를 업데이트하여 최적 정책 학습	오프라인학습, 단순 문제
SARSA	실제 정책을 사용하여 상태-행동 가치함수를 학습하는 시간차 방법	온라인 학습
DQN	딥러닝을 이용한 Q-Learning, 신경망을 사용하여 Q값을 근사 처리	복합한 문제
Policy Gradient	보상 기대값을 최대화하는 방향의 정책을 직접 학습	연속적 행동 적합
Actor-Critic	정책기반과 가치기반 알고리즘 결합, 액터는 정책경사모델로 행동 결정, 크리틱은 Q러닝으로 행동 비평	안정성, 효율성

강화학습 적용방안

구분	내용	비고
게임AI	게임 내 최적 전략을 학습하여 사람과 경쟁가능한 AI 개발	Starcraft, Dota2
로봇제어	로봇 움직임을 강화학습하여 자율적 환경 탐색 및 작업 수행	자율주행, 드론제어
금융거래	거래 데이터로 강화학습하여 최적의 거래 전략 학습/적용	리스크 관리, 포트폴리오 최적화

강화학습 고려사항

Exploitation과 Exploration 사이의 적절한 균형을 찾는 알고리즘 선택

알고리즘 시간복잡도, 공간복잡도

2024년 8월 11일 · 약 4분

Eunkwang Shin

Owner

알고리즘 시간복잡도, 공간복잡도 개념

시간복잡도: 주어진 입력에 따라 알고리즘이 실행되는데 걸리는 시간의 양
공간복잡도: 주어진 입력에 따라 필요한 저장 공간의 양
성능 예측, 효율성 비교, 자원 최적화

알고리즘 복잡도 표기법, 빅오표기법

알고리즘 복잡도 표기법

구분	내용	비고
Big O	알고리즘이 최악의 성능일 때 평가	일반적 분석
Big Ω	알고리즘이 최상의 성능일 때 평가	최적 상황 분석
Big θ	알고리즘의 평균 성능 평가	전반적 성능 분석

주로 Big O 표기법으로 알고리즘의 복잡도 평가 및 측정

빅오표기법 유형

Big O Chart

연산시간	유형	설명
매우빠름	$O(1)$	자료의 크기와 무관하게 항상 같은 속도로 작용
	$O(logn)$	일정한 크기로 잘라서 해결하는 유형
빠름	$O(n)$	입력순서대로 처리, 자료 크기와 수행시간 정비례
	$O(nlogn)$	분할과 합병, 정렬 알고리즘의 최소한의 복잡도
	$O(n^2)$	입력한 n 크기가 작을시 $nlogn$ 보다 빠르나, 데이터 크기가 증가시 급격하게 비효율
느림	$O(2^n)$	지수형으로 가능한 해결방법 모두 검사, 매우 비효율적
	$O(n!)$	입력 N에 따라 시간복잡도가 매우 빠르게 증가, 재고려 필요

알고리즘 시간복잡도, 공간복잡도

알고리즘 시간복잡도

구분	내용	사례
$O(1)$	상수 시간복잡도, 입력 크기와 관계 없이 실행	해시테이블
$O(logn)$	로그 시간복잡도, 입력에 따라 로그에 비례	이진 검색
$O(n)$	선형 시간복잡도, 입력에 따라 시간 증가	선형 검색
$O(nlogn)$	선형로그 시간복잡도, 효율적 정렬 알고리즘	병합정렬, 퀵정렬
$O(n^2)$	이차 시간복잡도, 중첩 루프 사용	버블정렬, 삽입정렬
$O(2^n)$	지수 시간복잡도, 피보나치 수열 계산	피보나치 재귀
$O(n!)$	팩토리얼 시간복잡도, 매우 비효율적	순열 생성

알고리즘 공간복잡도

구분	내용	사례
$O(1)$	상수 공간복잡도, 입력 상관없이 일정 공간 사용	스왑 알고리즘
$O(n)$	선형 공간복잡도, 입력 크기 비례 공간 사용	배열, 리스트
$O(n^2)$	이차 공간복잡도, 이차원 배열 사용 공간	행렬 곱셈

알고리즘 복잡도 측정방법

구분	시간복잡도	공간복잡도
실제 측정	실행시간 측정하여 복잡도 측정	메모리 프로파일러 통한 사용량 측정
이론적 측정	빅오 표기법 등 복잡도를 수학적 유도로 분석	알고리즘이 사용하는 변수, 자료구조 분석

데이터의 정렬 여부, 중복 여부에 다른 알고리즘의 성능 차이 고려

전이학습

2024년 8월 11일 · 약 3분

Eunkwang Shin

Owner

전이학습 개념

한 도메인에서 학습된 모델이나 지식을 다른 모데인으로 전이하여 학습 성능을 향상시키는 기법
데이터 부족 문제 해결, 학습시간 단축, 모델성능 향상, 컴퓨팅 리소스 절약

전이학습 구성도, 구성요소, 적용방안

전이학습 구성도

전이학습시 전수되는 은닉층은 가중치 고정, 나머지 은닉층은 타겟도메인에 맞게 파인튜닝

전이학습 구성요소

구분	내용	비고
소스도메인	기존 학습 데이터 및 모델이 있는 도메인	풍부한 데이터 보유
타겟도메인	지식 전이하여 학습할 신규 도메인	데이터 부족 해결
특징 추출기	소스 도메인에서 추출된 중요 특징을 타겟 도메인 모델 활용	초기 가이드라인 제공
모델 최적화	타겟도메인 데이터를 통해 모델 재학습 또는 미세조정	성능 최적화

전이학습 적용방안

구분	내용	비고
자연어 처리	번역 및 감정분석시 사전학습 언어모델 활용하여 신규언어 적용	확장성, 적응력 향상
게임 개발	캐릭터 및 환경 생성시 사전학습 모델활용 컨텐츠 생성	학습시간 단축, 현실감
의료 진단	X-Ray, MRI 등 의료 이미지 분석시 사전 학습모델 미세조정 활용	희귀 질병 진단 가능

전이학습 고려사항

소스도메인에서 사용된 모델이 타켓도메인에 적합한지 적절성 평가 필요
학습률 조정, 드롭아웃 등 정규화 기법을 통해 과적합 방지

정렬 알고리즘, 버블정렬, 삽입정렬, 퀵정렬

2024년 8월 11일 · 약 2분

Eunkwang Shin

Owner

정렬 알고리즘 개념

데이터를 특정 기준에 따라 순서대로 나열하는 기법
검색 효율성 향상, 데이터 중복 관리, 알고리즘 성능 향상, 데이터 분석 및 시각화

버블정렬, 삽입정렬, 퀵정렬 개념

버블정렬 개념

구분	내용
개념도	`2 <-4-> 3 5`
개념	두 인접요소를 비교하고 필요시 치환
시간복잡도	평균 $O(n^2)$ , 최상 $O(n)$

삽입정렬 개념

구분	내용
개념도	`2->4 3 5`
개념	리스트 요소를 하나씩 탐색하여 비교 후 올바른 위치에 삽입
시간복잡도	평균 $O(n^2)$ , 최상 $O(n)$

퀵정렬 개념

구분	내용
개념도	`2 <-4 pivot-> 3 5`
개념	피벗을 기준으로 리스트를 분할 후 각각 정렬한 뒤 결합
시간복잡도	최악 $O(n^2)$ , 평균 $O(nlogn)$

버블정렬, 삽입정렬, 퀵정렬 비교

구분	버블정렬	삽입정렬	퀵정렬
시간복잡도	$O(n^2)$	$O(n^2)$	$O(nlogn)$
공간복잡도	$O(1)$	$O(1)$	$O(logn)$
안정성	안정적	안정적	불안정
구현난이도	쉬움	쉬움	어려움
사용사례	소량 데이터	거의 정렬된 소량 데이터	대량 데이터

정렬 알고리즘 고려사항

어셈블리로 컴파일 후 AI를 활용하여 기계어의 병렬성을 최적화, 추가 정렬 성능 확보

인공지능 파운데이션 모델

2024년 8월 11일 · 약 3분

Eunkwang Shin

Owner

인공지능 파운데이션 모델 개념

대량의 무라벨 데이터로 학습되어 목적에 맞는 다운스트림 작업에 적용될 수 있는 일반화된 기초 모델
데이터의 증가와 하드웨어의 연산 속도 증가로 다양한 작업에서 높은 성능을 보여주는 파운데이션 모델 등장

인공지능 파운데이션 모델 개념도, 핵심요소, 기술동향

인공지능 파운데이션 모델 개념도

인공지능 파운데이션 모델 핵심요소

구분	요소	내용
모델	방대한 학습데이터	텍스트, 이미지, 데이터 이해
	대규모 파라미터	최소 수억개 이상 파라미터
기술	트랜스포머	순차 데이터 내 관계 학습
	Few-Shot 러닝	적은 양의 데이터로 미세 조정
기능	범용성	생성형 기반 추론 가능
	유연성	자연어 처리, 영상 인식 등 다수 분야 활용

인공지능 파운데이션 모델 기술동향

구분	모델	내용
OpenAI	Sora	텍스트에서 영상 생성
	GPT4o	뛰어난 감정표현 가능
X	Grok1.5	오픈소스기반 대규모 컨텍스트 처리
Meta	Llama3.1	오픈소스기반, sLLM

인공지능 파운데이션 모델 고려사항

지적재산권, 생성물저작권
모델 운영 전력, 훈련시 탄소배출 비용
편향, 환각 등 역기능 제거 노력, 윤리원칙 준수 필요

인공지능 학습용 데이터 품질관리 가이드라인 개념​

인공지능 학습용 데이터 품질관리체계 개념도, 범위, 지표​

인공지능 학습용 데이터 품질관리체계 개념도​

인공지능 학습용 데이터 품질관리 범위​

인공지능 학습용 데이터 품질관리 지표​

인공지능 학습용 데이터 품질관리 고려사항​

참조​

튜링테스트 개념​

튜링테스트 구성도, 구성요소, 활용사례​

튜링테스트 구성도​

튜링테스트 구성요소​

튜링테스트 활용사례​

튜링테스트 고려사항​

클러스터링 개념​

K-means, DBSCAN 클러스터링 개념, 비교​

K-means 클러스터링 개념 및 특징​

DBSCAN 클러스터링 개념 및 특징​

K-means, DBSCAN 클러스터링 비교​

클러스터링 고려사항​

DSML 개념​

MLOps 개념도, 구성요소, 적용방안​

MLOps 개념도​

MLOps 구성요소​

MLOps 성숙단계​

MLOps 고려사항​

머신러닝 최적화 알고리즘​

머신러닝 최적화 개념도, 주요 알고리즘, 고려사항​

머신러닝 최적화 개념도​

머신러닝 최적화 주요 알고리즘​

머신러닝 최적화 알고리즘 고려사항​

강화학습 개념​

강화학습 구성도, 주요 알고리즘, 적용방안​

강화학습 구성도​

강화학습 주요 알고리즘​

강화학습 적용방안​

강화학습 고려사항​

알고리즘 시간복잡도, 공간복잡도 개념​

알고리즘 복잡도 표기법, 빅오표기법​

알고리즘 복잡도 표기법​

빅오표기법 유형​

알고리즘 시간복잡도, 공간복잡도​

알고리즘 시간복잡도​

알고리즘 공간복잡도​

알고리즘 복잡도 측정방법​

전이학습 개념​

전이학습 구성도, 구성요소, 적용방안​

전이학습 구성도​

전이학습 구성요소​

전이학습 적용방안​

전이학습 고려사항​

정렬 알고리즘 개념​

버블정렬, 삽입정렬, 퀵정렬 개념​

버블정렬 개념​

삽입정렬 개념​

퀵정렬 개념​

버블정렬, 삽입정렬, 퀵정렬 비교​

정렬 알고리즘 고려사항​

인공지능 파운데이션 모델 개념​

인공지능 파운데이션 모델 개념도, 핵심요소, 기술동향​

인공지능 파운데이션 모델 개념도​

인공지능 파운데이션 모델 핵심요소​

인공지능 파운데이션 모델 기술동향​

인공지능 파운데이션 모델 고려사항​

인공지능 학습용 데이터 품질관리 가이드라인 개념

인공지능 학습용 데이터 품질관리체계 개념도, 범위, 지표

인공지능 학습용 데이터 품질관리체계 개념도

인공지능 학습용 데이터 품질관리 범위

인공지능 학습용 데이터 품질관리 지표

인공지능 학습용 데이터 품질관리 고려사항

참조

튜링테스트 개념

튜링테스트 구성도, 구성요소, 활용사례

튜링테스트 구성도

튜링테스트 구성요소

튜링테스트 활용사례

튜링테스트 고려사항

클러스터링 개념

K-means, DBSCAN 클러스터링 개념, 비교

K-means 클러스터링 개념 및 특징

DBSCAN 클러스터링 개념 및 특징

K-means, DBSCAN 클러스터링 비교

클러스터링 고려사항

DSML 개념

MLOps 개념도, 구성요소, 적용방안

MLOps 개념도

MLOps 구성요소

MLOps 성숙단계

MLOps 고려사항

머신러닝 최적화 알고리즘

머신러닝 최적화 개념도, 주요 알고리즘, 고려사항

머신러닝 최적화 개념도

머신러닝 최적화 주요 알고리즘

머신러닝 최적화 알고리즘 고려사항

강화학습 개념

강화학습 구성도, 주요 알고리즘, 적용방안

강화학습 구성도

강화학습 주요 알고리즘

강화학습 적용방안

강화학습 고려사항

알고리즘 시간복잡도, 공간복잡도 개념

알고리즘 복잡도 표기법, 빅오표기법

알고리즘 복잡도 표기법

빅오표기법 유형

알고리즘 시간복잡도, 공간복잡도

알고리즘 시간복잡도

알고리즘 공간복잡도

알고리즘 복잡도 측정방법

전이학습 개념

전이학습 구성도, 구성요소, 적용방안

전이학습 구성도

전이학습 구성요소

전이학습 적용방안

전이학습 고려사항

정렬 알고리즘 개념

버블정렬, 삽입정렬, 퀵정렬 개념

버블정렬 개념

삽입정렬 개념

퀵정렬 개념

버블정렬, 삽입정렬, 퀵정렬 비교

정렬 알고리즘 고려사항

인공지능 파운데이션 모델 개념

인공지능 파운데이션 모델 개념도, 핵심요소, 기술동향

인공지능 파운데이션 모델 개념도

인공지능 파운데이션 모델 핵심요소

인공지능 파운데이션 모델 기술동향

인공지능 파운데이션 모델 고려사항