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인공지능, 머신러닝과 같은 용어를 이용한 과대 광고 메시지들이 오히려 이용자들을 혼란스럽게 만들고 있습니다.
누군가 인공지능 제품의 뛰어난 성능에 대해 자랑한다면, 이런 질문으로 탐구할 수 있습니다. 또 질문을 통해 좋은 머신러닝의 특징을 파악할 수 있습니다.
“방금 보여주신 탐지율이 정말 대단한데요, 그렇다면 오탐률도 멋진 그래프로 보여주실 수 있나요?”
: 탐지율은 높고 오탐률은 낮아야 합니다. 이는 알려진 공격과 알려지지 않은 공격 모두에 그래야 합니다.
“업데이트 주기는 어떻게 되나요? 업데이트와 업데이트 사이 기간 동안 알고리즘의 정확도는 얼마나 차이가 나나요?”
: 업데이트 주기가 그리 짧지 않아야 하며, 그럼에도 안정적인 성능이 발휘되어야 합니다.
“지금 말씀하신 그 머신 러닝 모델은 결정을 실시간으로 내리나요?”
: 시스템 자원을 너무 많이 사용하지 않는 선에서 실시간 판단이 가능해야 합니다.
“훈련 데이터로는 어떤 걸 사용하시나요?”
: 현실을 반영하는 다양한 데이터를 방대하게 학습할 수 있어야 합니다.
“머신러닝 시스템의 확장성은 어떤가요?”
: 최대한 많은 데이터를 학습해야 하기 때문에 확장성이 양호해야 합니다.
[유수현 기자(boan4@boannews.com)]
누군가 인공지능 제품의 뛰어난 성능에 대해 자랑한다면, 이런 질문으로 탐구할 수 있습니다. 또 질문을 통해 좋은 머신러닝의 특징을 파악할 수 있습니다.
“방금 보여주신 탐지율이 정말 대단한데요, 그렇다면 오탐률도 멋진 그래프로 보여주실 수 있나요?”
: 탐지율은 높고 오탐률은 낮아야 합니다. 이는 알려진 공격과 알려지지 않은 공격 모두에 그래야 합니다.
“업데이트 주기는 어떻게 되나요? 업데이트와 업데이트 사이 기간 동안 알고리즘의 정확도는 얼마나 차이가 나나요?”
: 업데이트 주기가 그리 짧지 않아야 하며, 그럼에도 안정적인 성능이 발휘되어야 합니다.
“지금 말씀하신 그 머신 러닝 모델은 결정을 실시간으로 내리나요?”
: 시스템 자원을 너무 많이 사용하지 않는 선에서 실시간 판단이 가능해야 합니다.
“훈련 데이터로는 어떤 걸 사용하시나요?”
: 현실을 반영하는 다양한 데이터를 방대하게 학습할 수 있어야 합니다.
“머신러닝 시스템의 확장성은 어떤가요?”
: 최대한 많은 데이터를 학습해야 하기 때문에 확장성이 양호해야 합니다.
[유수현 기자(boan4@boannews.com)]
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