현대의 다른 많은 혁신적인 기술과 마찬가지로 기계 학습은 한때 공상과학 소설이었습니다. 그러나 실제 산업에서의 응용은 우리의 상상에 의해서만 제한됩니다. 2021년에는 머신 러닝의 최근 혁신으로 인해 많은 작업이 그 어느 때보다 실현 가능하고 효율적이며 정확해졌습니다.

데이터 과학을 기반으로 하는 기계 학습 우리의 삶을 더 쉽게 만듭니다. 적절하게 훈련되면 인간보다 더 효율적으로 작업을 완료할 수 있습니다.

ML 기술의 가능성과 최근 혁신을 이해하는 것은 비즈니스를 수행하는 가장 효율적인 방법을 위한 과정을 계획할 수 있도록 비즈니스에 중요합니다. 업계에서 경쟁력을 유지하려면 최신 정보를 유지하는 것도 중요합니다.

머신 러닝 모델은 프로덕션에 채택되기까지 먼 길을 왔습니다.

이 기사에서는 2021년 기계 학습 기술의 최신 혁신에 대해 이 기술이 귀하와 귀하의 비즈니스에 어떻게 도움이 될 수 있는지에 대한 다양한 예에 대해 논의할 것입니다.

트렌드 #1: 코드 없는 머신 러닝

많은 기계 학습이 컴퓨터 코드를 사용하여 처리되고 설정되지만 더 이상 항상 그런 것은 아닙니다. 코드 없는 기계 학습은 사전 처리, 모델링, 알고리즘 설계, 새 데이터 수집, 재교육, 배포 등의 길고 힘든 프로세스를 거치지 않고 ML 애플리케이션을 프로그래밍하는 방법입니다. 주요 이점은 다음과 같습니다.

빠른 구현. 코드를 작성하거나 디버깅할 필요 없이 대부분의 시간은 개발 대신 결과를 얻는 데 사용됩니다.

비용 절감 자동화를 통해 더 긴 개발 시간이 필요하지 않으므로 대규모 데이터 과학 팀이 더 이상 필요하지 않습니다.

간단: 코드 없는 ML은 단순한 끌어서 놓기 형식으로 인해 사용하기가 더 쉽습니다.

코드 없는 기계 학습은 끌어서 놓기 입력을 사용하여 프로세스를 다음과 같이 단순화합니다.

• 사용자 행동 데이터로 시작
• 교육 데이터 드래그 앤 드롭
• 일반 영어로 질문 사용
• 결과 평가
• 예측 보고서 생성

이것은 기계 학습 프로세스를 크게 단순화하기 때문에 전문가가 되기 위해 시간을 할애할 필요가 없습니다. 이를 통해 개발자는 기계 학습 응용 프로그램에 더 쉽게 액세스할 수 있지만 더 고급스럽고 미묘한 프로젝트를 대체할 수는 없습니다.

그러나 소매 수익, 동적 가격 책정 및 직원 유지율과 같은 간단한 데이터 분석 예측 프로젝트에는 적합할 수 있습니다.

코드 없는 알고리즘은 데이터 과학자 팀을 유지할 여력이 없는 소규모 회사에 가장 적합한 선택입니다. 사용 사례는 제한적이지만 코드 없는 ML은 많은 개발이나 전문 지식 없이도 데이터를 분석하고 시간이 지남에 따라 예측을 수행하는 데 적합합니다.

트렌드 #2: TinyML

점점 더 IoT 솔루션에 의해 주도되는 세상에서 TinyML은 혼합에 참여합니다. 대규모 기계 학습 애플리케이션이 존재하지만 그 사용성은 상당히 제한적입니다. 소규모 애플리케이션이 필요한 경우가 많습니다. 웹 요청이 머신 러닝 알고리즘에 의해 처리된 다음 다시 전송되도록 데이터를 대규모 서버로 보내는 데 시간이 걸릴 수 있습니다. 대신 에지 장치에서 ML 프로그램을 사용하는 것이 더 바람직한 방법일 수 있습니다.

IoT 에지 장치에서 소규모 ML 프로그램을 실행하여 지연 시간을 줄이고 전력 소비를 낮추고 필요한 대역폭을 낮추고 사용자 개인 정보를 보호할 수 있습니다. 데이터를 데이터 처리 센터로 보낼 필요가 없으므로 대기 시간, 대역폭 및 전력 소비가 크게 줄어듭니다. 계산이 완전히 로컬에서 이루어지기 때문에 개인 정보도 유지됩니다.

이 트렌드 혁신은 산업 센터, 의료 산업, 농업 등을 위한 예측 유지 관리와 같은 분야에서 많은 응용 분야를 가지고 있습니다. 이러한 산업은 TinyML 알고리즘이 있는 IoT 장치를 활용하여 수집된 데이터를 추적하고 예측합니다. 예를 들어, 태양 공포 모기 TinyML을 사용하여 실시간으로 모기의 존재를 측정하는 IoT 프로젝트입니다. 이것은 예를 들어 모기로부터의 질병 전염병에 대한 조기 경고 시스템을 생성할 수 있습니다.

트렌드 #3: AutoML

코드가 없는 ML과 객관적으로 유사합니다. AutoML 개발자가 기계 학습 응용 프로그램을 더 쉽게 액세스할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 기계 학습이 다양한 산업에서 점점 더 유용해짐에 따라 기성 솔루션에 대한 수요가 높아졌습니다. Auto-ML은 ML 전문가에 의존하지 않는 접근 가능하고 간단한 솔루션을 제공하여 격차를 해소하는 것을 목표로 합니다.

머신 러닝 프로젝트에 참여하는 데이터 과학자는 데이터 전처리, 기능 개발, 모델링, 딥 러닝이 프로젝트에 포함된 경우 신경망 설계, 후처리 및 결과 분석에 집중해야 합니다. 이러한 작업은 매우 복잡하기 때문에 AutoML은 템플릿을 사용하여 단순화를 제공합니다.

이것의 예는 오토글루온, 텍스트, 이미지 및 표 형식 데이터를 위한 기성품 솔루션입니다. 이를 통해 개발자는 데이터 과학 전문가 없이도 딥 러닝 솔루션의 프로토타입을 빠르게 만들고 예측을 얻을 수 있습니다.

AutoML은 향상된 데이터 레이블 지정 도구를 테이블에 제공하고 신경망 아키텍처의 자동 조정 가능성을 가능하게 합니다. 전통적으로 데이터 레이블링은 아웃소싱 인력에 의해 수동으로 수행되었습니다. 이는 인적 오류로 인해 많은 위험을 초래합니다. AutoML은 라벨링 프로세스의 많은 부분을 적절하게 자동화하므로 인적 오류의 위험이 훨씬 낮습니다. 이는 또한 인건비를 줄여 기업이 데이터 분석에 훨씬 더 집중할 수 있도록 합니다. AutoML은 이러한 종류의 비용을 줄여주기 때문에 데이터 분석, 인공 지능 및 기타 솔루션이 더 저렴해지고 시장에 있는 기업이 더 쉽게 접근할 수 있게 될 것입니다.

실행 중인 AutoML의 또 다른 예는 OpenAI의 DALL-E 및 CLIP (대조 언어 이미지 사전 훈련) 모델. 이 두 모델은 텍스트와 이미지를 결합하여 텍스트 기반 설명에서 새로운 시각적 디자인을 만듭니다. 이 작업의 초기 예 중 하나는 입력 설명 "아보카도 모양의 안락의자"를 기반으로 모델을 사용하여 이미지를 생성하는 방법입니다. 이 기술은 기사 SEO를 위한 원본 이미지 생성, 신제품 목업 생성, 제품 아이디어 신속 생성과 같은 흥미로운 응용 프로그램이 많이 있습니다.

트렌드 #4: 머신 러닝 운영 관리(MLOps)

머신 러닝 운영 관리(MLOps)는 안정성과 효율성에 중점을 둔 머신 러닝 소프트웨어 솔루션을 개발하는 관행입니다. 이는 머신 러닝 솔루션이 비즈니스에 더 유용하도록 개발되는 방식을 개선하는 새로운 방법입니다.

머신 러닝과 AI는 전통적인 개발 분야로 개발할 수 있지만 이 기술의 고유한 특성으로 인해 다른 전략에 더 적합할 수 있습니다. MLOps ML 시스템 개발과 ML 시스템 배포를 일관된 단일 방법으로 결합하는 새로운 공식을 제공합니다.

MLOps가 필요한 이유 중 하나는 더 높은 수준의 자동화가 필요한 더 큰 규모의 데이터를 점점 더 많이 처리하고 있기 때문입니다. MLOps의 주요 요소 중 하나는 DevOps 분야에서 도입된 시스템 수명 주기입니다.

ML 시스템 수명 주기를 이해하는 것은 MLOps의 중요성을 이해하는 데 필수적입니다.

1. 비즈니스 목표를 기반으로 모델 설계
2. ML 모델에 대한 데이터 수집, 처리 및 준비
3. ML 모델 학습 및 조정
4. ML 모델 검증
5. 통합 모델로 소프트웨어 솔루션 배포
6. ML 모델 개선을 위한 프로세스 모니터링 및 재시작

MLOps의 장점 중 하나는 대규모 시스템을 쉽게 해결할 수 있다는 것입니다. 소규모 데이터 과학 팀, 팀 간의 내부 커뮤니케이션 격차, 목표 변경 등으로 인해 이러한 문제를 대규모로 처리하기가 어렵습니다.

비즈니스 목표 우선 설계를 활용하면 전체 프로세스에서 데이터를 더 잘 수집하고 ML 솔루션을 구현할 수 있습니다. 이러한 솔루션은 데이터 관련성, 기능 생성, 정리, 적절한 클라우드 서비스 호스트 찾기, 프로덕션 환경에 배포한 후 모델 교육 용이성에 세심한 주의를 기울여야 합니다.

변동성을 줄이고 일관성과 안정성을 보장함으로써 MLOps는 대규모 기업을 위한 훌륭한 솔루션이 될 수 있습니다.

Kubernetes는 AI/ML 워크로드, 즉 메모리, CPU, GPU 및 스토리지를 위한 하드웨어 리소스 할당에 효율적인 것으로 입증된 DevOps 도구입니다. Kubernetes는 자동 확장을 구현하고 실시간 컴퓨팅 리소스 최적화를 제공합니다.

트렌드 #5: 풀스택 딥 러닝

딥 러닝 프레임워크의 광범위한 확산과 딥 러닝 솔루션을 제품에 포함할 수 있어야 하는 비즈니스 요구로 인해 "풀 스택 딥 러닝"에 대한 큰 수요가 발생했습니다.

 풀 스택 딥 러닝? 이미 멋진 딥 러닝 모델을 만든 우수한 딥 러닝 엔지니어가 있다고 가정해 보겠습니다. 하지만 딥 러닝 모델을 만든 직후에는 사용자가 살고 있는 외부 세계와 연결되지 않은 몇 개의 파일에 불과합니다.

다음 단계로 엔지니어는 딥 러닝 모델을 일부 인프라로 래핑해야 합니다.

• 클라우드의 백엔드
• 모바일 응용 프로그램
• 일부 에지 장치(Raspberry Pi, NVIDIA Jetson Nano 등)

풀 스택 딥 러닝에 대한 수요는 엔지니어가 일부 배송 작업(예: 키트 라 프로젝트 수행) 및 엔지니어가 새로운 비즈니스 요구 사항(예: 오픈 소스 풀스택 딥러닝 프로젝트).

트렌드 #6: 일반 적대적 네트워크(GAN)

간 기술 다른 종류의 이미지를 구별하는 것과 같은 구현을 위한 더 강력한 솔루션을 생성하는 방법입니다. 생성 신경망은 원하지 않는 생성 콘텐츠를 제거하는 판별 네트워크에서 확인해야 하는 샘플을 생성합니다. 정부 부서와 마찬가지로 General Adversarial Networks는 프로세스에 견제와 균형을 제공하고 정확성과 신뢰성을 높입니다.

판별 모델은 주어진 범주를 설명할 수 없음을 기억하는 것이 중요합니다. 조건부 확률을 사용하여 두 개 이상의 범주 간에 샘플을 구별할 수 있습니다. 생성 모델은 이러한 범주가 무엇인지에 초점을 맞추고 결합 확률을 분배합니다.

이 기술의 유용한 응용 프로그램은 이미지 그룹을 식별하는 것입니다. 이를 염두에 두고 이미지 제거, 유사 이미지 검색 등과 같은 대규모 작업이 가능합니다. GAN의 또 다른 중요한 응용 프로그램은 이미지 생성 작업.

트렌드 #7: 비지도 머신러닝

자동화가 향상됨에 따라 사람의 개입 없이 점점 더 많은 데이터 과학 솔루션이 필요합니다. Unsupervised ML은 다양한 산업 및 사용 사례에 대한 가능성을 보여주는 추세입니다. 우리는 기계가 진공 상태에서 학습할 수 없다는 이전 기술을 이미 알고 있습니다. 그들은 새로운 정보를 얻고 그들이 제공하는 솔루션을 위해 해당 데이터를 분석할 수 있어야 합니다. 그러나 이를 위해서는 일반적으로 인간 데이터 과학자가 해당 정보를 시스템에 제공해야 합니다.

Unsupervised ML은 레이블이 지정되지 않은 데이터에 중점을 둡니다. 데이터 과학자의 지도 없이 감독되지 않은 기계 학습 프로그램은 자체 결론을 도출해야 합니다. 이를 통해 데이터 구조를 빠르게 연구하여 잠재적으로 유용한 패턴을 식별하고 이 정보를 사용하여 의사 결정을 개선하고 추가로 자동화할 수 있습니다.

데이터를 조사하는 데 사용할 수 있는 한 가지 기술은 클러스터링입니다. 공유 기능으로 데이터 포인트를 그룹화하여 기계 학습 프로그램은 데이터 세트와 해당 패턴을 보다 효율적으로 이해할 수 있습니다.

트렌드 #8: 강화 학습

머신 러닝에는 지도 학습, 비지도 학습 및 강화 학습의 세 가지 패러다임이 있습니다. 강화 학습에서 기계 학습 시스템은 환경에 대한 직접적인 경험을 통해 학습합니다. 환경은 보상/처벌 시스템을 사용하여 ML 시스템이 보는 관찰에 가치를 할당할 수 있습니다. 궁극적으로 시스템은 동물에 대한 긍정적 강화 훈련과 유사한 최고 수준의 보상 또는 가치를 달성하기를 원할 것입니다.

이것은 비디오 게임 및 보드 게임 AI에 많은 응용 프로그램을 가지고 있습니다. 그러나 안전이 애플리케이션의 중요한 기능인 경우 강화 ML이 최선의 아이디어가 아닐 수 있습니다. 알고리즘은 무작위 행동으로 결론을 내리기 때문에 학습 과정에서 의도적으로 안전하지 않은 결정을 내릴 수 있습니다. 이 옵션을 선택하지 않으면 사용자가 위험할 수 있습니다. 알고리즘에 대한 안전성을 고려하는 이 문제를 돕기 위해 개발 중인 더 안전한 강화 학습 시스템이 있습니다.

강화 학습이 위험하거나 유해한 작업을 선택하지 않고 실제 세계에서 작업을 완료할 수 있게 되면 RL은 데이터 과학자의 무기고에서 훨씬 더 유용한 도구가 될 것입니다.

트렌드 #9: Few Shot, One Shot 및 Zero Shot 학습

데이터 수집은 머신 러닝 실습에 필수적입니다. 그러나 가장 지루한 작업 중 하나이며 잘못 수행하면 오류가 발생할 수 있습니다. 기계 학습 알고리즘의 성능은 제공되는 데이터의 품질과 유형에 크게 의존합니다. 다양한 품종의 개를 인식하도록 훈련된 모델은 야생 늑대를 인식하고 분류하기 위해 새로운 분류자 훈련이 필요합니다.

제한된 데이터에 초점을 맞춘 샷 러닝은 거의 없습니다. 이는 한계가 있지만 이미지 분류, 얼굴 인식, 텍스트 분류와 같은 분야에서 다양한 응용이 가능합니다. 사용 가능한 모델을 생성하는 데 많은 양의 데이터가 필요하지 않은 것이 도움이 되지만 매우 복잡한 솔루션에는 사용할 수 없습니다.

마찬가지로, 원샷 학습 훨씬 적은 데이터를 사용합니다. 그러나 얼굴 인식에 몇 가지 유용한 응용 프로그램이 있습니다. 예를 들어 제공된 여권 ID 사진을 카메라를 통해 사람의 이미지와 비교할 수 있습니다. 이를 위해서는 이미 존재하는 데이터만 필요하며 대규모 정보 데이터베이스가 필요하지 않습니다.

제로 샷 러닝 처음에는 혼란스러운 전망입니다. 기계 학습 알고리즘은 초기 데이터 없이 어떻게 작동합니까? Zero Shot ML 시스템은 피사체를 관찰하고 해당 객체에 대한 정보를 사용하여 해당 객체가 어떤 분류에 속할지 예측합니다. 이것은 인간에게 가능합니다. 예를 들어, 이전에 호랑이를 본 적이 없지만 집고양이를 본 적이 있는 사람은 호랑이를 일종의 고양이과 동물로 식별할 수 있을 것입니다.

관찰된 객체는 훈련 중에 보이지 않지만 ML 알고리즘은 여전히 ​​관찰된 객체를 범주로 분류할 수 있습니다. 이는 이미지 분류, 객체 감지, 자연어 처리 및 기타 작업에 매우 유용합니다.

몇 번의 학습 응용 프로그램의 주목할만한 예는 약물 발견입니다. 이 경우 모델은 새로운 분자를 연구하고 신약에 추가할 수 있는 유용한 분자를 감지하도록 훈련되고 있습니다. 임상 시험을 거치지 않은 새로운 분자는 독성이 있거나 비효율적일 수 있으므로 적은 수의 샘플을 사용하여 모델을 훈련시키는 것이 중요합니다.

머신 러닝: 미래를 향한 힘

데이터 과학과 기계 학습을 통해 산업은 날로 발전하고 있습니다. 어떤 경우에는 경쟁력을 유지하는 데 필요한 기술이 되었습니다. 그러나 이 기술을 단독으로 활용하는 것은 지금까지 우리를 얻을 수 있었습니다. 우리는 혁신을 통해 새롭고 독특한 방식으로 목표를 달성하여 시장에서 진정으로 한 발짝을 내딛고 이전에는 공상과학 소설로 여겨졌던 새로운 미래를 개척해야 합니다.

모든 목표는 달성하기 위해 다른 방법이 필요합니다. 회사에 가장 적합한 것이 무엇인지 전문가와 이야기하면 기계 학습과 같은 기술이 비즈니스 효율성을 개선하고 고객 지원 비전을 달성하는 데 도움이 되는 기술을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

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출처: https://www.iotforall.com/machine-learning-trends-to-impact-business-in-2021-2022