AI 모델 만들기 시리즈 3화 – 데이터에서 모델 배포까지, AI 개발의 전체 흐름을 꿰뚫다
AI 모델 개발은 단순히 코드를 짜고 돌리는 수준에서 그치지 않습니다.
현실 세계에서 AI는 데이터 수집부터 실사용까지 이어지는 완전한 시스템으로 작동해야 하며,
그 안에는 수많은 판단 지점과 실무적 고려사항이 존재합니다.
이번 글에서는 AI 모델 개발의 전 과정을 단계별로 분해하여,
각 단계에서 무엇을 고려해야 하는지, 어떤 도구와 개념이 필요한지를 실무 관점에서 설명합니다.
개념 설명: AI 모델 개발은 순환적이다
AI 모델 개발은 단선적 구조가 아니라 반복과 개선이 전제된 순환 구조를 가집니다.
실제 AI 프로젝트는 다음과 같은 전체 흐름으로 진행됩니다.
- 문제 정의
- 데이터 수집
- 데이터 전처리
- 모델 설계 및 학습
- 성능 평가
- 재학습 및 튜닝
- 배포 및 운영
- 피드백 기반 개선
이 중 어느 하나라도 부실하면, 모델의 성능은 물론 실제 적용 가능성까지 흔들리게 됩니다.
단계별 구조
1. 문제 정의
모델을 만들기 전, 가장 먼저 해야 할 것은 '무엇을 예측하고 싶은가'를 명확히 하는 것입니다.
실무에서 많이 겪는 실수는, 목적이 모호한 상태에서 무작정 모델링을 시도하는 것입니다.
- 예측 대상이 정해져 있는가? (분류/회귀/군집/정책)
- 최종 결과를 사용할 방식은? (의사결정, 자동화, 사용자 피드백 등)
- 모델의 결과가 실제로 어떤 가치(시간 절약, 비용 절감, 정확도 향상 등)를 줄 수 있는가?
이 단계에서의 설계가 명확하지 않으면, 이후 단계는 "숫자 놀음"에 불과하게 됩니다.
2. 데이터 수집
모델 성능의 80%는 이 단계에서 결정됩니다.
**"좋은 데이터 없이 좋은 AI는 없다"**는 말은 단순한 슬로건이 아니라 실무의 진실입니다.
- 정형 데이터인가, 비정형 데이터(텍스트, 이미지, 음성 등)인가?
- 레이블(정답)이 있는가? 없거나 적다면 어떻게 보완할 것인가?
- 데이터의 편향, 불균형, 결측 문제는 없는가?
최근에는 크롤링, API 활용, 공공 데이터셋, 사내 로그 등 다양한 수집 방법이 사용됩니다.
3. 데이터 전처리
수집된 원본 데이터를 모델이 이해할 수 있는 형태로 정리하는 단계입니다.
이 단계에서의 품질이 모델의 입력값을 결정하므로, 학습 효과에 직접적인 영향을 줍니다.
- 이상치 제거, 결측값 처리
- 범주형 데이터 인코딩 (Label Encoding, One-hot)
- 정규화/표준화 (MinMaxScaler, StandardScaler)
- 차원 축소, 특성 선택
- 학습/검증/테스트 셋 분할
전처리는 단순한 작업이 아니라, 도메인 지식과 문제 분석이 결합되어야 하는 고차원적 작업입니다.
4. 모델 설계 및 학습
여기서부터가 일반적으로 "AI 모델링"이라고 불리는 영역입니다.
하지만 전체 과정에서 보면 단지 1/7에 불과합니다.
- 사용할 알고리즘 선정 (지도학습, 비지도학습, 딥러닝 등)
- 모델 구조 설계 (예: MLP, CNN, RNN, Transformer)
- 하이퍼파라미터 설정
- 학습 과정 구성 (에폭 수, 배치 크기, 옵티마이저 등)
이 단계에서 필요한 도구는 Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras 등이 있습니다.
초기에는 간단한 모델로 baseline을 설정하고, 점차 복잡한 구조로 확장하는 전략이 일반적입니다.
5. 성능 평가
모델이 학습한 결과를 수치적으로 평가하는 단계입니다.
하지만 단순히 정확도만 보는 것은 매우 위험한 접근입니다.
- 분류 문제: Accuracy, Precision, Recall, F1-score, ROC-AUC
- 회귀 문제: MAE, MSE, RMSE, R²
- 군집 문제: Silhouette Score, Davies-Bouldin Index
현업에서는 성능보다도 의사결정에 얼마나 도움이 되는지를 함께 고려해야 합니다.
6. 재학습 및 튜닝
처음 만든 모델이 바로 성능이 잘 나올 확률은 낮습니다.
따라서 반복적인 실험과 하이퍼파라미터 조정을 통해 모델을 개선해 나가야 합니다.
- 학습률, 은닉층 수, 드롭아웃 비율 조정
- Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization
- 앙상블 기법 적용 (Bagging, Boosting, Stacking)
여기서 중요한 것은 과적합을 피하면서 일반화 성능을 높이는 것입니다.
7. 모델 배포 및 운영
모델이 잘 작동하는 것과, 실제 서비스에 올리는 것은 완전히 다른 문제입니다.
실제 배포 단계에서는 다음과 같은 기술들이 고려됩니다.
- REST API로 모델 서빙 (Flask, FastAPI, TensorFlow Serving)
- 경량화 및 최적화 (ONNX, TFLite, Quantization)
- 리소스 사용 고려 (메모리, CPU/GPU 활용량)
운영 환경에서는 모델 업데이트, 버전 관리, 로깅 시스템도 중요하게 다뤄집니다.
8. 피드백 기반 개선
모델이 배포된 이후에도 지속적인 관찰과 업데이트는 필수입니다.
실제 사용자가 주는 피드백, 시스템 로그, 새로운 데이터는 모두 다음 개선 학습의 원천이 됩니다.
- 데이터 드리프트 감지
- 지속적 학습 (online learning)
- 모델 모니터링 시스템 구축 (Prometheus, Grafana, MLflow 등)
AI는 일회성 프로젝트가 아닌 운영-관찰-개선의 반복 구조를 통해 가치를 실현합니다.
정리: AI 모델 개발은 전 과정을 보는 시야가 중요하다
단계 주요 내용
| 문제 정의 | 예측 목표 설정, 활용 시나리오 정리 |
| 데이터 수집 | 양질의 데이터 확보, 라벨 유무 확인 |
| 전처리 | 정제, 변환, 분할 등 사전 준비 작업 |
| 모델 학습 | 알고리즘 선택, 하이퍼파라미터 설정 |
| 평가 | 다양한 지표로 정량적 성능 측정 |
| 튜닝 | 반복 실험과 조정을 통한 개선 |
| 배포 | 실환경 적용, API화, 경량화 |
| 운영 | 모니터링, 지속적 개선, 버전 관리 |