초보자를 위한 이 빠른 가이드를 통해 AI 모델을 단계별로 훈련하는 방법을 알아보세요. 시작하기 위한 필수 워크플로, 데이터 세트 및 도구를 살펴보세요.
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2025년 9월 25일
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초보자를 위한 이 빠른 가이드를 통해 AI 모델을 단계별로 훈련하는 방법을 알아보세요. 시작하기 위한 필수 워크플로, 데이터 세트 및 도구를 살펴보세요.
ChatGPT, 이미지 생성기 및 기타 인공지능(AI) 도구는 학교, 직장, 심지어 개인 기기에서 일상 생활의 필수 요소로 자리 잡고 있습니다. 하지만 실제로 어떻게 작동하는지 궁금한 적이 있으신가요?
이러한 시스템의 핵심에는 AI 모델이 대량의 데이터를 학습하여 패턴을 인식하고 의사 결정을 내리는 트레이닝이라는 프로세스가 있습니다. 수년 동안 AI 모델 학습은 매우 복잡한 과정이었으며, 여전히 복잡하지만 훨씬 더 접근하기 쉬워졌습니다.
방대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 강력한 컴퓨터와 전문가가 수집하고 레이블을 지정해야 하는 전문 데이터 세트가 필요했습니다. 올바른 환경을 설정하고, 프레임워크를 설치하고, 실험을 실행하는 데는 시간과 비용이 많이 들고 복잡했습니다.
오늘날에는 오픈 소스 도구, 사용하기 쉬운 플랫폼, 접근 가능한 데이터 세트 덕분에 이 과정이 훨씬 더 간단해졌습니다. 이제 학생, 엔지니어, AI 애호가, 데이터 과학자, 심지어 초보자도 고급 하드웨어나 깊은 전문 지식 없이도 모델 학습을 실험할 수 있습니다.
이 도움말에서는 AI 모델을 학습시키는 방법을 단계별로 안내하고, 프로세스의 각 단계를 설명하며, 모범 사례를 공유합니다. 지금 바로 시작해보세요!
AI 모델 학습은 컴퓨터 시스템에 따라야 할 규칙 목록을 제공하는 것이 아니라 예제를 통해 학습하도록 가르치는 것입니다. "이 경우, 저 경우"라고 말하는 대신 많은 데이터를 보여주고 스스로 패턴을 찾아내도록 합니다.
이 프로세스의 핵심에는 데이터 세트, 알고리즘, 학습 프로세스라는 세 가지 주요 구성 요소가 함께 작동합니다. 데이터 세트는 모델이 학습하는 정보입니다.
알고리즘은 데이터를 통해 학습하는 방법이며, 학습 프로세스는 지속적으로 연습하고, 예측하고, 실수를 파악하고, 매번 개선하는 방식입니다.
이 프로세스에서 중요한 부분은 학습 데이터와 검증 데이터의 사용입니다. 학습 데이터는 모델이 패턴을 학습하는 데 도움이 되며, 데이터 세트의 별도 부분인 검증 데이터는 모델이 얼마나 잘 학습하고 있는지 테스트하는 데 사용됩니다. 유효성 검사는 모델이 단순히 예제를 암기하는 것이 아니라 보이지 않는 새로운 데이터에 대해 신뢰할 수 있는 예측을 할 수 있도록 보장합니다.
예를 들어, 주택 가격에 대해 학습된 모델은 위치, 크기, 방 수, 주변 동향과 같은 세부 정보를 사용하여 부동산 가치를 예측할 수 있습니다. 이 모델은 과거 데이터를 연구하고 패턴을 식별하며 이러한 요소가 가격에 어떤 영향을 미치는지 학습합니다.
마찬가지로 컴퓨터 비전 모델을 수천 개의 라벨이 붙은 이미지로 학습시켜 고양이와 개를 구별할 수 있습니다. 각 이미지는 귀, 털 패턴 또는 꼬리와 같은 모양, 질감, 특징을 인식하도록 모델에 학습시켜 서로를 구별합니다. 두 경우 모두 모델은 학습 데이터를 분석하고, 보이지 않는 예제에서 성능을 검증하고, 시간이 지남에 따라 예측을 개선함으로써 학습합니다.
모델 트레이닝이 실제로 어떻게 작동하는지 자세히 살펴보겠습니다.
학습된 AI 모델을 사용하여 예측을 할 때는 이미지, 문장 또는 숫자 집합과 같은 새로운 데이터를 입력받아 이미 학습한 내용을 기반으로 결과를 산출합니다. 이를 추론이라고 하며, 간단히 말해 모델이 새로운 정보에 대한 결정이나 예측을 내리기 위해 학습 중에 학습한 내용을 적용한다는 의미입니다.
그러나 모델이 추론을 효과적으로 수행하려면 먼저 모델을 학습시켜야 합니다. 트레이닝은 모델이 패턴을 인식하고 나중에 정확한 예측을 할 수 있도록 예제를 통해 학습하는 과정입니다.
학습하는 동안 모델에 레이블이 지정된 예제를 제공합니다. 예를 들어 "고양이"라는 올바른 레이블이 있는 고양이 이미지가 있습니다. 모델은 입력을 처리하고 예측을 생성합니다. 그런 다음 그 결과를 올바른 레이블과 비교하고 손실 함수를 사용하여 둘 사이의 차이를 계산합니다. 손실 값은 모델의 예측 오차 또는 모델의 출력이 원하는 결과와 얼마나 차이가 나는지를 나타냅니다.
이 오류를 줄이기 위해 모델은 확률적 경사 하강(SGD) 또는 Adam과 같은 최적화 도구를 사용합니다. 최적화 도구는 손실을 최소화하는 방향으로 가중치라고 하는 모델의 내부 파라미터를 조정합니다. 이러한 가중치는 모델이 데이터의 다양한 특징에 얼마나 강하게 반응하는지를 결정합니다.
예측을 하고, 손실을 계산하고, 가중치를 업데이트하고, 반복하는 이 프로세스는 여러 번의 반복과 주기에 걸쳐 이루어집니다. 각 주기에 따라 모델은 데이터에 대한 이해를 개선하고 예측 오차를 점차 줄여나갑니다. 효과적으로 학습되면 결국 손실이 안정화되며, 이는 모델이 학습 데이터에 존재하는 주요 패턴을 학습했음을 나타냅니다.
AI 모델 학습은 처음에는 복잡해 보일 수 있지만, 간단한 단계로 나누면 그 과정을 훨씬 더 쉽게 이해할 수 있습니다. 각 단계는 이전 단계를 기반으로 하여 아이디어에서 실제 작동하는 솔루션으로 나아가는 데 도움이 됩니다.
다음으로 초보자가 집중할 수 있는 주요 단계인 사용 사례 정의, 데이터 수집 및 준비, 모델 및 알고리즘 선택, 환경 설정, 교육, 검증 및 테스트, 마지막으로 배포 및 반복에 대해 살펴봅니다.
AI 모델 학습의 첫 번째 단계는 AI 솔루션으로 해결하고자 하는 문제를 명확하게 정의하는 것입니다. 목표가 명확하게 정의되지 않으면 프로세스가 쉽게 집중력을 잃고 모델이 의미 있는 결과를 제공하지 못할 수 있습니다. 사용 사례는 단순히 모델이 예측 또는 분류를 수행하기를 기대하는 특정 시나리오입니다.
예를 들어, 기계가 시각 정보를 해석하고 이해할 수 있도록 하는 AI의 한 분야인 컴퓨터 비전에서는 물체 감지가 일반적인 작업입니다. 이는 진열대에 있는 제품 식별, 도로 교통 모니터링, 제조 결함 감지 등 다양한 방식으로 적용될 수 있습니다.
마찬가지로 재무 및 공급망 관리에서도 예측 모델은 트렌드, 수요 또는 미래 성과를 예측하는 데 도움이 됩니다. 또한 자연어 처리(NLP)에서는 텍스트 분류를 통해 시스템이 이메일을 분류하고, 고객 피드백을 분석하거나, 리뷰에서 감정을 감지할 수 있습니다.
일반적으로 명확한 목표를 가지고 시작하면 적합한 데이터 세트, 학습 방법, 가장 적합한 모델을 선택하기가 훨씬 쉬워집니다.
사용 사례를 정의했다면 다음 단계는 데이터를 수집하는 것입니다. 학습 데이터는 모든 AI 모델의 기초이며, 이 데이터의 품질은 모델 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 데이터는 모델 학습의 근간이며, AI 시스템은 학습하는 데이터만큼만 우수하다는 점을 명심해야 합니다. 데이터의 편향이나 격차는 필연적으로 예측에 영향을 미칩니다.
수집하는 데이터의 유형은 사용 사례에 따라 다릅니다. 예를 들어, 의료 이미지 분석에는 고해상도 스캔이 필요하고, 감성 분석에는 리뷰나 소셜 미디어의 텍스트를 사용합니다. 이러한 데이터는 연구 커뮤니티에서 공유하는 공개 데이터 세트, 회사 내부 데이터베이스 또는 스크래핑이나 센서 데이터와 같은 다양한 수집 방법을 통해 확보할 수 있습니다.
수집 후 데이터를 전처리할 수 있습니다. 여기에는 오류 정리, 형식 표준화, 알고리즘이 학습할 수 있도록 정보에 라벨을 붙이는 작업이 포함됩니다. 데이터 정리 또는 전처리는 데이터 세트의 정확성과 신뢰성을 보장합니다.
데이터가 준비되면 다음 단계는 적합한 모델과 학습 방법을 선택하는 것입니다. 머신 러닝 방법은 일반적으로 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습의 세 가지 범주로 나뉩니다.
지도 학습에서 모델은 레이블이 지정된 데이터로부터 학습하며 가격 예측, 이미지 인식 또는 이메일 분류와 같은 작업에 사용됩니다. 반면 비지도 학습은 레이블이 지정되지 않은 데이터를 사용하여 고객 클러스터링이나 트렌드 발견과 같은 숨겨진 패턴이나 그룹을 찾는 데 사용됩니다. 강화 학습은 피드백과 보상을 통해 에이전트를 훈련시키는 반면, 비지도 학습은 로봇 공학, 게임 및 자동화 분야에서 일반적으로 사용됩니다.
실제로 이 단계는 데이터 수집과 밀접하게 연관되어 있는데, 이는 어떤 모델을 선택할지는 사용 가능한 데이터에 따라 달라지고 수집하는 데이터는 일반적으로 모델의 요구 사항에 따라 형성되기 때문입니다.
고전적인 닭과 달걀의 문제라고 생각할 수 있는데, 어느 것이 우선인지는 애플리케이션에 따라 다릅니다. 때로는 이미 데이터가 있고 이를 활용하는 가장 좋은 방법을 찾고 싶을 수도 있습니다. 해결해야 할 문제에서 시작하여 모델을 효과적으로 학습시키기 위해 새로운 데이터를 수집하거나 생성해야 하는 경우도 있습니다.
이 경우 이미 데이터 세트가 있고 지도 학습에 가장 적합한 모델을 선택하려고 한다고 가정해 보겠습니다. 데이터가 숫자로 구성되어 있는 경우 회귀 모델을 훈련하여 가격, 판매 또는 추세와 같은 결과를 예측할 수 있습니다.
마찬가지로 이미지로 작업하는 경우 인스턴스 세분화 및 개체 감지와 같은 작업을 지원하는 Ultralytics YOLO11 또는 Ultralytics YOLO26과 같은 컴퓨터 비전 모델을 사용할 수 있습니다.
반면에 데이터가 텍스트인 경우에는 언어 모델이 최선의 선택일 수 있습니다. 그렇다면 어떤 학습 방법이나 알고리즘을 사용할지 어떻게 결정할까요? 이는 데이터 세트의 크기와 품질, 작업의 복잡성, 사용 가능한 컴퓨팅 리소스, 필요한 정확도 수준 등 여러 요인에 따라 달라집니다.
이러한 요소에 대해 자세히 알아보고 다양한 AI 개념을 살펴보려면 블로그의 가이드 섹션을 확인하세요.
AI 모델을 학습시키기 전에 올바른 환경을 설정하는 것은 중요한 단계입니다. 올바른 설정은 실험을 원활하고 효율적으로 실행하는 데 도움이 됩니다.
고려해야 할 주요 측면은 다음과 같습니다:
환경이 준비되면 이제 훈련을 시작할 차례입니다. 이 단계는 모델이 데이터 세트에서 패턴을 인식하고 시간이 지남에 따라 개선함으로써 학습하는 단계입니다.
학습에는 모델에 데이터를 반복적으로 보여주고 예측이 더 정확해질 때까지 내부 매개변수를 조정하는 과정이 포함됩니다. 데이터 집합을 완전히 통과하는 각 단계를 에포크라고 합니다.
성능을 향상시키기 위해 하이퍼파라미터 튜닝과 같은 최적화 기술을 사용할 수 있습니다. 학습 속도, 배치 크기 또는 에포크 수와 같은 설정을 조정하면 모델의 학습 능력에 상당한 차이를 만들 수 있습니다.
학습을 진행하는 동안 성능 지표를 사용하여 진행 상황을 모니터링하는 것이 중요합니다. 정확도, 정밀도, 리콜, 손실과 같은 메트릭은 모델이 개선되고 있는지 또는 조정이 필요한지를 나타냅니다. 대부분의 머신 러닝 및 AI 라이브러리에는 이러한 지표를 실시간으로 쉽게 추적하고 잠재적인 문제를 조기에 식별할 수 있는 대시보드와 시각적 도구가 포함되어 있습니다.
모델을 학습시킨 후에는 모델을 평가하고 검증할 수 있습니다. 여기에는 이전에 본 적이 없는 데이터에 대해 테스트하여 실제 시나리오를 처리할 수 있는지 확인하는 작업이 포함됩니다. 이 새로운 데이터의 실제 출처가 어디인지 궁금할 수 있습니다.
대부분의 경우 데이터 세트는 훈련 전에 훈련 세트, 검증 세트, 테스트 세트의 세 부분으로 나뉩니다. 훈련 세트는 모델에 데이터의 패턴을 인식하도록 가르칩니다.
반면에 유효성 검사 세트는 학습 중에 파라미터를 미세 조정하고 과적합(모델이 학습 데이터를 너무 가깝게 학습하여 보이지 않는 새로운 데이터에서 성능이 저하되는 경우)을 방지하기 위해 사용됩니다.
반대로, 테스트 세트는 모델이 완전히 보이지 않는 데이터에서 얼마나 잘 작동하는지 측정하기 위해 나중에 사용됩니다. 모델이 검증 세트와 테스트 세트 모두에서 일관되게 우수한 성능을 보인다면 단순히 예제를 암기한 것이 아니라 의미 있는 패턴을 학습했다는 강력한 증거입니다.
모델을 검증하고 테스트한 후에는 실제 환경에서 사용할 수 있도록 배포할 수 있습니다. 이는 단순히 모델을 실제 환경에 적용하여 예측을 수행할 수 있도록 하는 것을 의미합니다. 예를 들어, 학습된 모델을 웹사이트, 앱 또는 기계에 통합하여 새로운 데이터를 처리하고 자동으로 결과를 제공할 수 있습니다.
모델은 애플리케이션에 따라 다양한 방식으로 배포할 수 있습니다. 일부 모델은 다른 애플리케이션이 모델의 예측에 액세스할 수 있도록 하는 간단한 소프트웨어 연결인 API를 통해 공유됩니다. 다른 모델은 클라우드 플랫폼에서 호스팅되어 온라인에서 쉽게 확장하고 관리할 수 있습니다.
경우에 따라 모델은 카메라나 센서와 같은 엣지 디바이스에서 실행됩니다. 이러한 모델은 인터넷 연결에 의존하지 않고 로컬에서 예측을 수행합니다. 가장 적합한 배포 방법은 사용 사례와 사용 가능한 리소스에 따라 다릅니다.
또한 모델을 정기적으로 모니터링하고 업데이트하는 것도 중요합니다. 시간이 지남에 따라 새로운 데이터나 변화하는 조건이 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 지속적인 평가, 재교육 및 최적화를 통해 모델이 실제 애플리케이션에서 정확하고 신뢰할 수 있으며 효과적인 상태를 유지할 수 있습니다.
AI 모델 학습에는 여러 단계가 포함되며, 몇 가지 모범 사례를 따르면 프로세스를 더 원활하게 진행하고 결과를 더 안정적으로 만들 수 있습니다. 더 정확하고 우수한 모델을 구축하는 데 도움이 되는 몇 가지 주요 사례를 살펴보겠습니다.
모든 카테고리 또는 클래스가 공정하게 표현되도록 균형 잡힌 데이터 세트를 사용하는 것부터 시작하세요. 한 카테고리가 다른 카테고리보다 훨씬 더 자주 나타나면 모델이 편향되어 정확한 예측에 어려움을 겪을 수 있습니다.
다음으로, 학습 속도나 배치 크기 등의 설정을 조정하여 정확도를 향상시키는 하이퍼파라미터 튜닝과 같은 기술을 활용하세요. 작은 변화도 모델이 얼마나 효과적으로 학습하는지에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
학습이 진행되는 동안 정확도, 회수율, 손실률과 같은 주요 성능 지표를 모니터링하세요. 이러한 값을 통해 모델이 의미 있는 패턴을 학습하고 있는지 아니면 단순히 데이터를 암기하고 있는지 판단할 수 있습니다.
마지막으로, 항상 워크플로를 문서화하는 습관을 들이는 것이 중요합니다. 사용한 데이터, 실행한 실험, 달성한 결과를 추적하세요. 명확한 문서화는 성공적인 결과를 재현하고 시간이 지남에 따라 교육 프로세스를 지속적으로 개선하는 데 도움이 됩니다.
AI는 다양한 산업과 애플리케이션에서 널리 채택되고 있는 기술입니다. 텍스트와 이미지부터 사운드와 시간 기반 데이터에 이르기까지 데이터, 알고리즘, 반복 학습을 사용하는 핵심 원칙은 어디에서나 동일하게 적용됩니다.
다음은 AI 모델이 학습되고 사용되는 주요 영역입니다:
최근의 기술 발전에도 불구하고 AI 모델 학습에는 여전히 성능과 안정성에 영향을 줄 수 있는 몇 가지 과제가 있습니다. 다음은 모델을 구축하고 개선할 때 염두에 두어야 할 몇 가지 주요 제한 사항입니다:
기존에는 AI 모델을 훈련하려면 대규모 팀과 강력한 하드웨어, 복잡한 인프라가 필요했습니다. 하지만 오늘날에는 최첨단 도구와 플랫폼 덕분에 훨씬 더 간단하고 빠르며 접근하기 쉬운 프로세스가 가능해졌습니다.
이러한 솔루션은 깊은 기술 전문 지식의 필요성을 줄여주며 개인, 학생, 기업이 맞춤형 모델을 쉽게 구축하고 배포할 수 있게 해줍니다. 실제로 AI 교육을 시작하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다.
예를 들어, Ultralytics Python 패키지는 시작하기에 좋은 곳입니다. 이 패키지는 Ultralytics YOLO 모델로 추론을 훈련, 검증 및 실행하고 다양한 애플리케이션에 배포하기 위해 내보내는 데 필요한 모든 것을 제공합니다.
Roboflow, TensorFlow, Hugging Face, PyTorch Lightning과 같은 다른 인기 도구도 데이터 준비부터 배포까지 AI 훈련 워크플로우의 여러 부분을 간소화합니다. 이러한 플랫폼을 통해 AI 개발에 대한 접근성이 그 어느 때보다 높아져 개발자, 기업, 심지어 초보자도 실험과 혁신을 할 수 있게 되었습니다.
AI 모델 훈련은 복잡해 보일 수 있지만 올바른 도구와 데이터, 접근 방식만 있으면 누구나 지금 바로 시작할 수 있습니다. 사용 사례 정의부터 배포까지 각 단계를 이해하면 아이디어를 변화를 가져오는 실제 AI 솔루션으로 전환할 수 있습니다. AI 기술이 계속 발전함에 따라 학습, 구축, 혁신의 기회는 그 어느 때보다 쉽게 접근할 수 있습니다.
성장하는 커뮤니티에 가입하고 GitHub 리포지토리에서 실습용 AI 리소스를 살펴보세요. 지금 바로 Vision AI로 구축하려면 라이선스 옵션을 살펴보세요. 솔루션 페이지에서 농업 분야의 AI가 농업을 어떻게 변화시키고 있는지, 로봇 공학 분야의 Vision AI가 미래를 어떻게 만들어가고 있는지 알아보세요.
