AutoML 기술: AI가 스스로 학습하여 문제를 해결하는 기술...

인공지능은 과거에는 코드를 작성하고 알고리즘을 이해하는 사람들만이 사용할 수 있는 도구였습니다. 하지만 이제 AutoML 덕분에 인공지능 스스로 학습하여 새로운 인공지능 시스템을 만들어낼 수 있게 되었습니다.

AI가 AutoML을 사용하여 스스로를 구축하는 방법을 학습할 때

Tuoi Tre Online 의 조사에 따르면, AutoML(자동화된 머신러닝) 은 머신러닝 모델 구축 과정에서 복잡한 단계를 자동화하는 기술입니다. 데이터 처리 및 알고리즘 선택부터 매개변수 조정 및 결과 평가에 이르기까지 모든 작업을 엔지니어의 수동 개입 없이 시스템에서 수행할 수 있습니다.

이 기술은 시간을 절약할 뿐만 아니라 기술팀이 부족한 조직도 AI를 활용할 수 있도록 지원합니다. 알고리즘 테스트에 몇 주씩 소요하던 방식에서 벗어나 이제 모든 과정을 몇 시간, 심지어 몇 분 안에 완료할 수 있습니다.

구글은 2017년에 AutoML 플랫폼을 개척했고, 이후 아마존과 마이크로소프트 같은 주요 기업들도 자체적인 AutoML 솔루션을 출시하여 클라우드 서비스에 통합했습니다.

AutoML은 경직되고 정형화된 방식으로 작동하지 않는다는 점에 주목할 필요가 있습니다. 이 시스템은 학습 전략을 자동으로 조정하고, 신경망 아키텍처를 변경하거나, 가장 효과적인 솔루션을 찾을 때까지 다양한 구성을 실험할 수 있습니다.

이러한 방식으로 AI는 "학습하는 방법"을 배우기 시작하면서 점차 프로그래머에 대한 의존도를 낮추고 있습니다.

사람은 대체할 수 없는 존재입니다.

AutoML은 AI 생성 과정을 간소화하지만, 인간의 역할을 완전히 없애지는 않습니다. AI 모델은 입력 데이터가 정확하고, 문제가 명확하게 정의되어 있으며, 결과가 적절한 맥락에서 이해될 때 비로소 진정으로 유용하며, 사용자 입력과 이해는 여전히 필수적입니다.

AutoML은 사용자가 필요한 것을 정확히 알고 있을 때 가장 효과적입니다. 예를 들어, AI는 의료 영상을 분석하는 데 도움을 줄 수 있지만, 최종 진단과 치료 결정은 여전히 의사의 몫입니다. 금융 분야에서는 AI가 사기 동향을 파악할 수 있지만, 분석가는 그것이 실제 상황에서 어떤 의미를 갖는지 이해해야 합니다.

자동화는 시간과 노력을 줄여줄 수 있지만, 인간의 경험, 직관, 책임감을 대체할 수는 없습니다. 오토ML은 이러한 요소들을 대체하는 대신, 의사결정 과정을 더욱 빠르고 데이터 기반으로 만들어주는 보조적인 역할을 합니다.

또 다른 장점은 모델을 지능적으로 최적화할 수 있다는 점입니다. AutoML은 단순히 "괜찮은" 모델을 선택하는 것이 아니라, 여러 옵션을 시도하고 평가하여 사용자가 제공한 데이터를 기반으로 최상의 모델을 도출합니다. 그 결과, AI 시스템의 성능은 전문가가 구축한 모델에 비해 전혀 뒤지지 않으며, AutoML은 어떤 단계도 생략하지 않기 때문에 많은 경우 오히려 더 뛰어납니다.

궁극적으로 AutoML은 AI 기술을 연구실에서 벗어나 실제 응용 분야에 적용함으로써 AI 기술을 대중화하는 데 있어 중요한 진전을 의미합니다. 교사, 의사, 마케팅 전문가, 상점 주인 등 누구나 AI를 활용하여 문제를 해결할 수 있습니다.

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투안 비

출처: https://tuoitre.vn/cong-nghe-automl-ai-dang-tu-hoc-cach-lam-ai-20250630110417866.htm