[AI] 주요 AI Task와 실무 적용 가이드

dud9902 2025. 1. 8. 21:06

대표적인 Task 예시

분류(Classification)
- 입력(이미지, 텍스트 등)을 특정 범주(클래스)로 분류하는 작업이다.
- 예: 스팸 메일 탐지, 고양이 vs 개 이미지 구분, 양성/음성 진단 등.
검출(Detection)
- 입력 데이터 안에서 특정 객체나 목표를 찾아내는 작업이다.
- 이미지 내에서 사람, 차 등을 찾아내거나, 텍스트에서 특정 키워드가 어디 있는지 찾는 경우가 있다.
분할(Segmentation)
- 이미지에서 각 픽셀이 어느 객체에 속하는지 구분하는 것이다.
- 예: 자율주행차에서 도로, 차선, 보행자 부분을 정확히 구분하는 작업 등.
자연어 처리(NLP) 관련
- 문장이나 단어, 의미 단위를 다루는 다양한 Task가 있다.
- 예: 기계 번역(한글 → 영어), 질의응답(QA), 텍스트 요약(Summarization) 등.
생성(Generative Tasks)
- 이미지 생성, 텍스트 생성 등을 의미한다.
- 예: GAN(Generative Adversarial Network)을 이용해서 사진을 합성하거나, 텍스트를 자동으로 작문하게 하는 경우.
강화학습(Reinforcement Learning)
- 에이전트가 보상을 최대화하는 정책을 학습하는 Task다.
- 예: 게임 플레이, 로봇 팔 제어 등.

Task 설정
- 먼저 해결하고자 하는 문제(목표)가 정확히 무엇인지 정의가 필요하다.
- 예: “상품 리뷰를 긍정/부정으로 분류하겠다”라는 등.
데이터 수집과 라벨링
- Task가 분류라면, “라벨(정답) 정보”가 필요한 지도학습 데이터가 있어야 한다.
- 검출이나 분할이라면 객체 위치나 마스킹 정보(픽셀 단위 라벨)가 필요하고, 자연어 처리면 텍스트 라벨이 필요하다.
모델 구조 선택
- 이미 검증된 아키텍처(예: ResNet, BERT, YOLO 등)를 가져다 쓰거나, Task 맞춤형으로 변경하기도 한다.
훈련 및 튜닝
- 하이퍼파라미터(학습률, 배치 사이즈 등)나 네트워크 깊이 등을 조절해 최적 성능을 찾는다.
- 성능이 만족스럽지 않다면, 데이터 증강(Augmentation) 기법 등을 활용할 수도 있다.
테스트 및 배포
- 실제 환경에서 모델을 돌리면서 Task를 수행한다.
- 결과를 모니터링하고, 필요하면 추가 학습이나 개선을 반복한다.

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