지난 에피소드에서는
Vision AI 모델 개발을 위해
다양한 이미지 데이터를
수집하고 학습을 잘할 수 있게
라벨을 붙여주는
데이터 가공에 대해서
알아보았는데요.
이번 에피소드에서는
AI 모델을 완성해보려고 해요
지금까지 수집하고 가공한 데이터를
학습할 차례인데요.
이어지는 단계는
AI 모델 학습 단계입니다.
[3단계 : AI 모델 학습]
이번 단계에서는
AI 모델 학습을 통해
같은 Class의 이미지 데이터가
어떤 특징이 있는지
찾아내게 됩니다.
이때 많은 이미지 데이터를
학습하고 또 학습하면서
시각 지능이 점점
똑똑해진답니다.
강아지 Class와 고양이 Class의
특징을 파악하여
새로운 이미지를 보고
어떤 Class인지 알 수 있도록
학습하는 거죠.
그럼 이제 MAVIN Cloud에서
AI 모델 학습을 시작해 볼게요.
학습하는 데에는
시간이 조금 걸리는데요.
데이터가 많아질수록
더 오래 걸려요.
이렇게 AI 모델
학습이 완료되면
이미지를 구분하는
Vision AI 모델이
만들어지게 됩니다.
학습이 끝났다고
Vision AI 모델 개발이
끝난 것은 아니에요.
개발된 Vision AI 모델의 성능이
좋지 않은데
이 모델로
노트북 검사를 하게 되면
문제가 생길 수 있겠죠?
그렇기 때문에
Vision AI 모델이
잘 작동하는지
평가를 합니다.
마지막 단계
성능 평가를 알아보아요!
[4단계 : 성능 평가]
에피소드 2에서
데이터를 수집할 때
80%는 학습에
20%는 성능 평가에
사용한다고 했는데
기억하고 있나요?
예를 들어 강아지와 고양이를
구분하는 Vision AI 모델을
개발하기 위해
강아지, 고양이 Class를
나누어 이미지를 수집할 때
각 클래스별로
학습 데이터 80%,
평가 데이터 20%로
나누는 거죠.
강아지 Class를
좀 더 자세히 보면
총 10개의 데이터를
8개, 2개로
나눌 수 있겠죠?
학습 데이터 8개는 학습하고
학습하지 않고
남겨둔 데이터 2개로
성능 평가를
하게 되는데요.
성능 평가는
AI 모델이 잘 학습하여
올바르게 작동하는지
사전 테스트를 하는 거예요.
이를 위해 학습했던 이미지가
아닌 새로운 이미지로
테스트할 필요가 있죠.
그런데 만약 평가 데이터를
따로 남겨두지 않고
수집한 데이터 전체로 학습한다면,
새 이미지로 테스트하는 것이 아니라
학습한 데이터로만 확인하는 것이 되어
성능을 알 수 없겠죠?
그렇기 때문에
데이터 수집 단계에서
성능 평가에 사용할 데이터는
따로 떼어두고 AI 모델 학습을
진행한 거예요.
성능 평가 결과가 좋지 않으면
다시 학습을 시켜야 하는데요.
이때 데이터 수집 단계부터
부족한 부분을 보완하여
다시 진행하게 됩니다.
다양한 종류의 이미지를
학습 데이터에 추가해서
다시 학습을 시키는 거죠.
이제 MAVIN Cloud에서
AI 모델의 성능을
평가해볼까요?
성능 평가가 완료되면
제가 검사 결과를
확인하는 검수를 하는데요.
AI 모델이 답을 잘 맞췄는지
직접 확인하여
틀린 답은 수정해줍니다.
검수를 맞추면
성능 평가 결과가 나온답니다!
이러한 과정을 거쳐
높은 성능의
Vision AI 모델이 완성되면
현장에 적용할 수 있게 되는 거죠.
Vision AI 모델을
성공적으로 개발했기 때문에
노트북 검사를 할 수 있네요.
노트북뿐만 아니라
에어컨, 세탁기, 정수기 등
다양한 가전 제품 모두
Vision AI 모델을 만들어서
외관 검사를 할 수 있답니다.
Vision AI는
스마트 팩토리가 아닌
우리의 일상에서도
많은 도움을 주고 있어요
쓰레기 분리수거를
자동으로 하는
Vision AI는
우리의 분리수거를 도와주고,
앞이 보이지 않아
불편한 분들에게는
일상 공간에서
사물 정보를 안내하며
도움을 주기도 하죠.
이런 것들이
가능할 수 있었던 것은
목적에 맞춰서
Vision AI 모델을
개발했기 때문이죠.
저는 계속해서
Vision AI를 연구해서
우리 생활을 이롭게 하는
더욱 발전된 Vision AI 모델 개발을
꿈꾸고 있어요.
여러분도 한번 상상해 보세요
앞으로 Vision AI가
할 수 있는 일들이
얼마나 많을지요!
세가지 에피소드로 만나본
Vision AI 모델 개발!
어떤가요?!
쉽게 이해가 되었나요?
앞으로 Vision AI가
변화시킬 우리의 일상은
어떤 모습일까요?
한번 상상해봅시다!