AI

AI 개발은 데이터 수집에서 시작하여 모델의 배포와 유지보수까지 여러 단계를 거치는 복잡한 프로세스입니다. 이 과정은 AI 프로젝트의 성공을 결정짓는 핵심 요소로, 체계적이고 철저한 접근이 필요합니다. 아래는 AI 개발의 각 단계를 상세히 설명한 내용입니다.  AI 개발 과정  1. 데이터 수집(Data Collection)  AI 개발의 첫 단계는 데이터를 수집하는 것입니다. AI 시스템의 성능은 데이터의 품질과 양에 크게 의존합니다.  1.1 데이터의 종류  정형 데이터(Structured Data): 데이터베이스와 같은 체계적인 형식으로 저장된 데이터 (예: 테이블 형식).  비정형 데이터(Unstructured Data): 텍스트, 이미지, 비디오 등 구조화되지 않은 데이터.  1.2 데이터 수집 방법  기존 데이터 활용: 이미 존재하는 데이터를 수집 (예: 공개 데이터셋, 기업 데이터).  새로운 데이터 생성: 센서, IoT 기기, 사용자 입력을 통해 데이터를 직접 생성. 크롤링(Web Crawling): 웹에서 필요한 데이터를 수집 (법적 문제에 유의).  1.3 데이터 수집 시 고려 사항  데이터 품질: 정확성, 일관성, 완전성 확보.  데이터 양: 충분한 데이터를 확보해야 모델이 학습할 수 있음.  데이터 편향성: 특정 집단이나 패턴에 편향되지 않도록 주의.  2. 데이터 전처리(Data Preprocessing)  수집된 데이터는 그대로 사용할 수 없는 경우가 많아, 분석 가능한 상태로 가공하는 단계가 필요합니다.  2.1 데이터 정제(Data Cleaning)  결측값 처리: 누락된 데이터를 제거하거나 평균, 중앙값 등으로 대체.  중복 데이터 제거: 동일한 데이터가 반복되지 않도록 정리. 이상치 처리: 비정상적인 데이터를 탐지하고 수정.  2.2 데이터 변환(Data Tran...