Chain Us Platform Continuity
I'm making it

AI 프로그램을 개발하기 위해 해결하고자 하는 문제를 명확하게 정의합니다.예를 들어, 이미지 분류, 음성 인식, 자연어 처리 등이 될 수 있습니다.

사용할 AI 모델(신경망, 결정 트리 등)을 선택하고 해당 모델의 구조와 파라미터 설정 등을 설계합니다.

훈련된 모델의 성능과 일반화 능력을 평가하기 위해 검증 데이터나 테스트 데이터에 대한 성능 지표(정확도, 정밀도, 재현율 등)를 계산합니다.

검증된 모델이 실제 운영 환경에서 사용될 준비가 되면 배포하여 실전 상황에서 동작시킵니다.

AI 모델을 훈련시키기 위해 필요한 데이터를 수집하고 전처리합니다.이 단계에서는 데이터의 품질을 평가하고 레이블링 작업을 수행할 수도 있습니다.

선정된 모델에 대해 데이터를 사용하여 학습 과정을 진행합니다.이 단계에서는 입력 데이터와 예측 결과 간의 오차를 최소화하기 위해 가중치 및 편향 값을 조정하는 최적화 알고리즘을 사용합니다.

모델이 원하는 성능에 도달하지 못한다면 하이퍼파라미터 조정, 추가 학습 데이터 수집 등으로 모델을 개선하고 최적화합니다.

배치된 AI 프로그램은 지속적인 유지 보수와 업데이트가 필요할 수 있으며, 새로운 데이터로 주기적으로 재학습되거나 기존 모델이 수정됩니다.