휴먼 인 더 루프 머신 러닝(HITL)에 대해 알아보세요. HITL이 무엇인지, 인간의 지능이 어떻게 AI를 안내하고, 모델 정확도를 개선하며, 능동적 학습을 유도하는지 알아보세요.
휴먼 인 더 루프 머신 러닝(HITL)에 대해 알아보세요. HITL이 무엇인지, 인간의 지능이 어떻게 AI를 안내하고, 모델 정확도를 개선하며, 능동적 학습을 유도하는지 알아보세요.
오늘날 우리는 생각보다 인공지능(AI) 과 머신러닝(ML)을 더 자주 사용하는 경향이 있습니다. 이러한 최첨단 기술은 소셜 미디어 피드를 최적화하고, 디지털 사진 라이브러리를 정리하고, 의사가 질병을 더 쉽게 진단할 수 있도록 도와줍니다.
하지만 아무리 뛰어난 인공지능 시스템도 실수를 할 수 있습니다. 중요한 세부 사항을 간과하거나 보이는 것을 잘못 해석할 수 있습니다. 결과를 개선하기 위해 많은 개발자와 AI 애호가들은 휴먼 인 더 루프(HITL) AI라는 접근 방식을 채택하고 있습니다. 이 방법은 인간의 판단과 기계의 효율성을 결합한 방식입니다. 사람이 개입하여 시간이 지남에 따라 AI 모델의 성능을 훈련, 검토 및 개선합니다.
이 글에서는 휴먼 인 더 루프 AI가 무엇을 의미하는지, 어떻게 작동하는지, 그리고 실제 세계에서 어디에 사용할 수 있는지 살펴봅니다. 지금 바로 시작하세요!
HITL 워크플로우의 중요성에 대해 자세히 알아보기 전에 휴먼 인 더 루프 접근 방식의 기본 사항에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
AI 모델은 빠르고 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있지만 여전히 혼동을 일으킬 수 있습니다. 예를 들어, 이미지와 동영상을 이해하고 분석하는 데 중점을 둔 AI의 하위 분야인 컴퓨터 비전에서는 모델이 흐릿한 사진을 잘못 읽거나 미묘한 디테일을 놓칠 수 있습니다.
이는 AI 모델이 진정한 이해가 아닌 데이터의 패턴에 의존하기 때문에 발생합니다. 데이터가 불분명하거나 편향되거나 불완전하면 모델의 결과가 부정확할 수 있습니다.
휴먼 인 더 루프 자동화는 모델이 더 효과적으로 학습할 수 있도록 훈련 과정에 사람을 참여시킵니다. 이러한 시스템은 전적으로 자체적으로 작동하는 대신 정기적으로 사람의 피드백을 받습니다. 사람들은 결과물을 검토하고 오류를 수정하며 시간이 지남에 따라 개선되는 모델을 안내합니다.
사람의 입력이 정말 필요한가요? AI의 독립성을 높인다는 일반적인 목표와 모순되는 것 같지 않나요? 하지만 현실적으로 AI 시스템은 데이터를 통해 학습하며, 때로는 데이터 세트가 포괄적인 그림을 그리지 못하는 경우도 있습니다.
예를 들어, 자율 주행 자동차의 경우 AI 모델이 완전히 이해하지 못할 수 있는 상황이 많이 있습니다. 비정상적인 도로 상황, 예상치 못한 장애물 또는 이전에 경험하지 못한 드문 사건으로 인해 어려움을 겪을 수 있습니다. 이러한 경우 사람의 안내는 시스템이 시간이 지남에 따라 학습하고 보다 안전하게 대응하는 데 중요한 역할을 합니다.
전반적으로 인간은 모든 AI 프로젝트에서 중요한 역할을 담당합니다. 데이터를 큐레이션하고 주석을 달고, 모델 결과물을 검토하고, 시스템 개선에 도움이 되는 피드백을 제공합니다. 사람이 없으면 AI 솔루션은 복잡한 실제 상황에 적응하는 데 어려움을 겪을 것입니다.
사람이 감독과 피드백을 제공하는 동안 기계의 역할은 이러한 입력을 통해 학습하고 시간이 지남에 따라 개선하는 것입니다. AI 모델은 사람의 수정을 통해 예측을 개선하고, 데이터가 누락되거나 레이블이 없는 부분을 채우며, 사람이 직접 관리할 수 있는 규모를 훨씬 뛰어넘는 작업을 점차적으로 수행합니다. 이러한 피드백 및 미세 조정 또는 재교육 주기를 통해 AI 모델은 새로운 정보를 처리할 때 더욱 신뢰할 수 있게 됩니다.
일반적인 휴먼 인 더 루프 AI 워크플로에서는 AI 모델이 데이터를 처리하고 예측을 내립니다. 결과가 불확실하거나 작업이 복잡하면 사람이 검토할 수 있도록 플래그가 지정됩니다. 그런 다음 사람이 예측을 확인하고 필요한 경우 수정한 후 업데이트된 내용을 다시 학습 데이터에 추가합니다. 모델은 각 주기에 따라 계속 학습합니다.
이 루프는 AI 모델이 어려움을 겪는 영역에서 개선하는 데 도움이 됩니다. 시스템은 사전 레이블이 지정된 데이터에만 의존하는 대신 실시간 피드백을 통해 학습합니다. 시간이 지남에 따라 모델은 특히 이미지에서 작은 물체를 감지하거나 육안 검사 중 결함을 식별하는 등 정밀도가 중요한 작업에서 더욱 자신감 있고 정확해집니다.
지도 학습을 사용하는 AI 애플리케이션은 AI에 대한 휴먼 인 더 루프 접근 방식의 좋은 예입니다. 이러한 AI 솔루션은 사람이 예제에 레이블을 지정하여 모델을 학습시키는 데이터 주석에 의존합니다.
대부분의 컴퓨터 비전 프로젝트는 이 프로세스에 의존하며, 사람들이 이미지의 객체에 태그를 지정하여 Ultralytics YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델이 인식할 대상을 학습할 수 있도록 합니다. 주석이 불분명하거나 일관성이 없으면 모델이 잘못된 패턴을 학습하여 제대로 작동하지 않을 수 있습니다.
능동형 학습은 휴먼 인 더 루프 시스템을 보다 효율적으로 만드는 데 사용되는 방법입니다. AI 시스템은 사람에게 모든 데이터를 검토하도록 요청하는 대신 불확실한 사례만 선택합니다. 그러면 검토자는 이러한 특정 사례에 집중할 수 있어 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.
이 접근 방식은 이미지 분석과 같은 작업에 특히 효과적입니다. 제품 사진에서 결함을 감지하도록 학습된 Vision AI 모델을 생각해 봅시다. 대부분의 경우 정확한 예측을 하지만 비정상적인 조명이나 익숙하지 않은 패턴으로 인해 어려움을 겪는 경우도 있습니다. 능동형 학습을 사용하면 이러한 까다로운 이미지에 플래그를 지정하여 사람이 직접 개입하여 수정할 수 있습니다. 그런 다음 모델은 해당 피드백을 통합하고 재학습 주기를 거칠 때마다 개선할 수 있습니다.
HITL 워크플로를 사용하면 지속적인 피드백을 추가하여 컴퓨터 비전 모델의 성능을 더 쉽게 향상시킬 수 있습니다. 사람들이 개입하여 불확실한 결과를 검토하거나 실수를 수정하거나 누락된 레이블을 추가하면 모델은 더 정확하고 자신 있게 물체를 인식하는 방법을 학습하게 됩니다.
이 프로세스는 단순히 교육만 개선하는 것이 아닙니다. 또한 테스트, 튜닝 및 검증의 신뢰성을 높여줍니다. 시간이 지남에 따라 피드백 루프는 실제 상황에서 더욱 효과적으로 작동하는 컴퓨터 비전 솔루션을 구축하는 데 도움이 됩니다.
다음으로, HITL 자동화를 사용하여 비전 AI 애플리케이션을 개선하는 방법에 대한 몇 가지 휴먼 인 더 루프 AI 사례를 살펴보겠습니다.
다른 분야에 비해 의료 분야의 AI는 훨씬 더 높은 정확도를 요구하기 때문에 HITL AI 워크플로우가 매우 중요합니다. 예를 들어 의료 영상 분야에서는 YOLO11과 같은 비전 AI 모델을 사용하여 엑스레이, MRI, 병리 슬라이드를 분석할 수 있지만, 여전히 전문가가 결과를 검토하여 정확한지 확인합니다.
맞춤형으로 학습된 YOLO11 모델을 사용하여 엑스레이에서 폐의 이상 가능성을 감지한다고 가정해 보겠습니다. 영상의학과 전문의가 예측을 검토하고 정확한지 확인하여 실수를 수정할 수 있습니다. 그런 다음 해당 피드백을 다시 훈련 프로세스에 추가하여 모델을 개선하고 향후 오경보 또는 누락된 사례의 가능성을 줄일 수 있습니다.
제조업에서는 컴퓨터 비전 시스템을 사용하여 부품과 재료에 결함이 있는지 스캔하는데, 모델이 불확실한 경우 HITL은 정확도를 한층 더 높여줍니다. 예를 들어, 자동차 생산에서 시스템은 금속 부품의 무해한 표면 반사를 균열로 표시할 수 있습니다.
기술자는 결과를 검토하고 실수를 수정한 후 해당 피드백을 루프에 추가할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 이 프로세스는 조명이 바뀌거나 부품이 서로 매우 유사하게 보이는 환경에서도 일관성을 향상시킵니다.
휴먼 인 더 루프 워크플로우가 필수적인 또 다른 영역은 고고학이나 원격 탐사처럼 학습 데이터가 제한되어 있는 경우입니다. 이러한 경우에는 전문가가 작은 예제 세트를 검토하고 레이블을 지정하여 AI 모델이 학습을 시작하는 데 사용합니다. 시간이 지남에 따라 이러한 피드백은 라벨이 지정된 샘플이 몇 개 밖에 없는 경우에도 모델이 작물 유형, 토양 특징 또는 인공물과 같은 특정 패턴을 감지하는 데 도움이 됩니다.
머신 러닝을 위한 휴먼 인 더 루프에는 많은 이점이 있지만, 몇 가지 문제점도 있습니다. 다음은 HITL 워크플로우를 구현할 때 염두에 두어야 할 몇 가지 제한 사항입니다:
휴먼 인 더 루프 머신러닝은 실제 상황을 보다 정확하게 처리하도록 AI 모델을 훈련시키는 실용적인 방법입니다. 사람의 입력을 추가함으로써 모델은 더 빠르게 개선되고, 더 많은 실수를 잡아내며, 복잡한 데이터에서 더 나은 성능을 발휘합니다.
능동형 학습은 모델이 확실하지 않은 경우에만 도움을 요청하도록 함으로써 이 프로세스를 더욱 효율적으로 만듭니다. 이러한 접근 방식을 함께 사용하면 보다 안정적이고 효율적인 AI 모델을 구축할 수 있습니다.
커뮤니티에 참여하고 GitHub 리포지토리를 탐색하여 AI에 대해 자세히 알아보세요. 솔루션 페이지에서 제조업의 AI와 소매업의 컴퓨터 비전과 같은 혁신에 대해 알아보세요. 라이선스 옵션을 살펴보고 지금 바로 컴퓨터 비전으로 구축을 시작하세요!
