인공 지능 (AI) 의 경우 특정 작업을 수행하기 위한 모델 학습은 중요한 단계입니다.하지만 AI 모델을 구축하는 것만으로는 충분하지 않습니다.성능을 평가하고 장점과 약점을 이해하는 것은 효과와 신뢰성을 보장하는 데 중요합니다.평가에 필요한 필수 지표인 AI 모델 평가에 대해 알아보고 자체 AI 모델을 학습하는 데 필요한 지식을 갖추도록 하겠습니다.
평가: 지표가 중요한 이유
AI 모델 평가에는 의도한 목표를 달성할 수 있는 능력 평가가 포함됩니다.이 평가는 모델의 결과를 관찰하는 것 이상입니다.평가는 훈련 데이터 또는 선택된 알고리즘에서 차별적이거나 불공정한 모델 출력으로 이어질 수 있는 잠재적 편향을 식별하는 데 도움이 됩니다.평가 지표는 이러한 편향을 감지하고 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.
다양한 메트릭에 대한 모델의 성능을 분석하여 개선이 필요한 영역을 식별하고 모델 매개변수를 미세 조정하여 정확성과 효과를 개선할 수 있습니다.동일한 작업을 위해 학습된 여러 모델을 사용하는 경우 평가 메트릭은 비교를 위한 정량적 기준을 제공하므로 특정 요구 사항에 가장 적합한 성능을 갖춘 모델을 선택할 수 있습니다.
AI 모델 평가를 위한 일반 지표 이해
적절한 메트릭을 선택하는 것은 AI 작업의 특성과 사용 중인 데이터 유형에 따라 달라집니다.다음은 널리 사용되는 몇 가지 지표와 그 응용에 대해 살펴보겠습니다.
- 정확도: 가장 기본적인 척도인 정확도는 모델에서 수행한 정확한 예측의 비율을 나타냅니다.정확한 예측 수를 총 예측 수로 나눈 값으로 계산됩니다.
공식: 정확도 = (참양성+참음성)/(참양성+거짓양성+참부정적+거짓음성)
그러나 정확도는 오해의 소지가 있습니다. 특히 한 클래스가 다른 클래스에 비해 상당히 과대평가될 수 있는 불균형한 데이터셋이 있는 상황에서는 더욱 그렇습니다.이러한 경우 정확도에만 의존하면 모델 성능과 관련된 근본적인 문제를 숨길 수 있습니다.
- 정밀도 및 재현율: 이러한 메트릭은 특히 분류 작업에서 모델의 성능을 보다 세부적으로 이해할 수 있도록 합니다.
정밀도: 모든 예측 양성 중 참양성의 비율을 측정합니다.이는 모형이 오탐 (실제로는 음수일 때 양성 클래스를 예측하는 것) 을 얼마나 잘 피하는지를 나타냅니다.
공식: 정밀도 = 참양성/ (참양성+거짓양성)
리콜: 모든 실제 양성 중 참 양성의 비율을 측정합니다.이는 모델이 양성 클래스의 모든 관련 사례를 얼마나 잘 식별하고 위음성 (실제로는 양수일 때 양성 클래스를 예측하지 못함) 을 방지하는지를 나타냅니다.
공식: 리콜 = 참양성/ (참양성+거짓음성)
이상적인 시나리오는 정밀도와 재현율을 모두 1 (또는 100%) 에 가깝게 유지하는 것입니다.하지만 대부분의 경우 이러한 지표 간에는 절충점이 있습니다.하나를 개선하면 다른 하나도 감소할 수 있습니다.이 문제를 해결하기 위해 다음을 사용할 수 있습니다.
F1 점수: 이 지표는 정밀도와 재현율을 단일 점수로 결합하여 모델 성능에 대한 균형 잡힌 시각을 제공합니다.
공식: F1 점수 = 2* (정밀도* 재현율)/(정밀도+재현율)
혼동 매트릭스: 이 시각적 도구는 분류 작업에 대한 모델의 성능을 자세히 분석합니다.각 클래스에 대한 올바른 예측과 잘못된 예측의 수를 표시하므로 모델이 다양한 데이터 요소를 분류하는 방식을 이해하는 데 도움이 됩니다.
혼동 매트릭스의 예:
예측 클래스
실제 클래스 A
실제 클래스 B
클래스 A
트루 포지티브 (TP)
오탐지 (FP)
클래스 B
거짓 네거티브 (FN)
트루 네거티브 (TN)
이러한 메트릭은 AI 모델 평가에 대한 기본적인 이해를 제공합니다.그러나 특정 작업과 데이터에 따라 다음과 같은 다른 관련 지표가 사용될 수 있습니다.
- 평균 제곱 오차 (MSE): 일반적으로 회귀 작업에 사용되는 MSE는 예측값과 실제 값 간의 평균 제곱 차이를 측정합니다.
- 평균 절대 오차 (MAE): MSE와 마찬가지로 MAE는 예측 값과 실제 값 간의 평균 절대 차이를 측정합니다.
- AUC 곡선 아래 영역 (AUC): 이진 분류 작업에 사용되는 AUC는 포지티브 클래스와 네거티브 클래스를 구별하는 모델의 능력을 측정합니다.
프로젝트에 적합한 지표 선택
자체 AI 모델을 학습할 때 AI 모델 평가에 적합한 메트릭을 선택하려면 다음과 같은 몇 가지 요소를 신중하게 고려해야 합니다.
- 작업의 특성: 작업마다 필요한 평가 지표가 다릅니다.예를 들어 분류 작업에서는 정밀도와 재현율의 이점을 얻을 수 있는 반면 회귀 작업에서는 MSE 또는 MAE를 활용할 수 있습니다.
- 데이터 유형: 데이터의 특성이 지표 선택에 영향을 미칠 수 있습니다.불균형한 데이터 집합에는 정확도를 넘어서는 지표가 필요할 수 있지만, 잡음이 많은 데이터에는 평가 프로세스에 견고성 측정을 통합해야 할 수 있습니다.
- 원하는 결과: 궁극적으로 지표의 선택은 프로젝트의 원하는 결과에 따라 달라집니다.일부 오탐을 감수하고도 높은 정확도를 우선시하고 계신가요?아니면 특정 범주에서 정확도가 다소 떨어지더라도 오탐을 최소화하는 것이 중요할까요?우선 순위를 이해하고 선택한 지표와 연계하는 것은 필수적입니다.
기본 지표를 넘어서: 고급 평가 기법
이러한 지표는 탄탄한 토대를 제공하지만, 평가에는 레이블링 후 좀 더 심층적으로 살펴보고 여러 수준에서 성능을 확인하는 것이 포함되는 경우가 많습니다.다음은 몇 가지 고급 기법을 살펴보겠습니다.
교차 검증
이 접근 방식에는 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 여러 번 분할하는 작업이 포함됩니다.모델은 각 훈련 세트에서 학습되고 해당 테스트 세트에서 평가됩니다.이를 통해 보이지 않는 데이터를 일반화하고 학습 데이터에 대한 과적합을 방지하는 모델의 능력을 평가할 수 있습니다.
하이퍼파라미터 조정
AI 모델의 성능은 하이퍼파라미터의 영향을 받을 수 있습니다.이러한 설정은 모델의 학습 프로세스를 제어하는 설정이며 데이터에서 직접 학습되지는 않습니다.하이퍼파라미터 조정에는 이러한 파라미터의 다양한 조합을 탐색하고 검증 세트에서 최고의 성능을 내는 조합을 선택하는 작업이 포함됩니다.
모델 해석 가능성
AI 모델이 예측에 어떻게 도달하는지 이해하는 것은 신뢰를 구축하고 윤리적 사용을 보장하는 데 매우 중요합니다.LIME (로컬 해석 가능 모델에 구애받지 않는 설명) 및 SHAP (ShaPley Additive Explationations) 와 같은 기법을 통해 모델의 의사 결정 프로세스에 영향을 미치는 요인에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
특정 평가 시나리오, 특히 이미지 분석 또는 분류에서 이진 분할 모델이 두 클래스를 얼마나 잘 구별할 수 있는지 평가하는 중요한 기법이 될 수 있습니다.이는 두 범주를 세밀하게 구분해야 하는 작업에서 모델 성능에 대한 이해를 높이는 데 중요한 역할을 합니다.
이러한 기술을 이해하면 기본 메트릭을 넘어서서 AI 모델에 대해 보다 포괄적이고 정보를 제공하는 평가를 수행할 수 있습니다.
효과적이고 책임감 있는 AI로의 전환
AI 모델을 평가하는 것은 지속적인 개선을 알리고 모델이 의도한 목적에 적합한지 확인하는 반복적인 프로세스입니다.적절한 메트릭을 선택하고, 고급 평가 기법을 활용하고, 해석 가능성을 높이기 위해 노력하면 자체 AI 모델을 구축 및 교육하고 효과적이고 책임감 있고 신뢰할 수 있는 AI 모델을 배포할 수 있습니다.
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Sapien의 설명 가능한 AI 솔루션을 사용하면 모델의 의사 결정 프로세스에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.LIME 및 SHAP과 같은 기법을 활용하여 개별 예측을 설명하고, 신뢰를 높이고, 잠재적 편향을 식별할 수 있습니다.
데이터 레이블링 프로세스 이후 모델이 다양한 데이터 포인트를 처리하는 방식을 이해하면 잠재적 편향을 식별하고 해결하여 AI 시스템을 개선할 수 있습니다.모델 성능이 저조한 영역을 정확히 찾아내는 데 도움이 되는 설명 기능을 통해 모델 성능을 디버그하고 개선하면 레이블링을 통해 학습 데이터를 개선하고, 알고리즘을 조정하고, 전반적인 성능을 최적화할 수 있습니다.
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