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On-Device AI(Edge AI) 모델 경량화와 TensorFlow Lite 최적화

On-Device AI(Edge AI) 모델 경량화와 TensorFlow Lite 최적화최근 인공지능 기술이 스마트폰, IoT 기기, 스마트카메라 등 엣지 디바이스로 빠르게 확산되고 있습니다. 이처럼 네트워크 연결 없이 디바이스 자체에서 AI 모델을 실행하는 기술을 On-Device AI 혹은 Edge AI라고 부릅니다.On-Device AI는 지연시간이 낮고, 개인정보 유출 위험이 적으며, 네트워크 연결이 없어도 동작할 수 있다는 점에서 각광받고 있지만, 동시에 모델 크기, 연산 자원, 배터리 제약이라는 어려움도 함께 안고 있습니다.이 글에서는 On-Device AI의 필요성과 과제를 살펴보고, 대표적인 경량화 프레임워크인 TensorFlow Lite를 중심으로 모델 최적화 전략을 상세히 소개하겠습니다..

AI 윤리·편향(Bias) 모니터링·완화 전략

AI 윤리·편향(Bias) 모니터링·완화 전략인공지능(AI)은 의료, 금융, 교육, 채용, 형사 사법 등 다양한 분야에 빠르게 확산되고 있습니다. 하지만 AI 기술이 인간의 삶에 더 깊숙이 개입하면서 **AI 윤리(Ethics)**와 편향(Bias) 문제가 함께 떠오르고 있습니다.AI가 편향된 결정을 내리거나, 특정 집단에 불공정한 결과를 초래할 경우, 이는 기술적 오류를 넘어서 사회적·법적 문제로 이어질 수 있습니다.이 글에서는 AI 시스템이 가질 수 있는 편향의 유형과 원인, 이를 사전에 모니터링하고 완화하는 전략, 그리고 실제 적용 사례들을 심층적으로 살펴보겠습니다.1. AI 편향이란?AI 편향은 알고리즘이 특정 집단에 대해 불공정하거나 왜곡된 판단을 내리는 것을 의미합니다. 이는 주로 다음의 경로..

하이퍼파라미터 최적화 자동화: Optuna vs Ray Tune 비교

하이퍼파라미터 최적화 자동화: Optuna vs Ray Tune 비교머신러닝 모델의 성능을 좌우하는 중요한 요소 중 하나는 **하이퍼파라미터(hyperparameter)**입니다.학습률, 배치 크기, 은닉층 수, 정규화 계수 등은 모델 정확도에 큰 영향을 미칩니다.그러나 이 값을 수작업으로 조정하는 것은 번거롭고 비효율적입니다.그래서 최근에는 하이퍼파라미터 튜닝을 자동화하는 프레임워크들이 주목받고 있으며, 대표적으로 Optuna와 Ray Tune이 많이 사용되고 있습니다.이번 글에서는 이 두 프레임워크를 심층 비교하고, 실제 프로젝트에 어떤 기준으로 선택하면 좋을지 자세히 소개하겠습니다.1. 하이퍼파라미터 튜닝이란?하이퍼파라미터는 모델 학습 전에 사람이 직접 설정하는 변수로, 다음과 같은 예시가 있습니다..

Vector Database(예: Pinecone, Milvus) 설계 및 유사도 검색 최적화

Vector Database(예: Pinecone, Milvus) 설계 및 유사도 검색 최적화AI 서비스의 핵심이 모델에서 데이터로 이동하고 있습니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)이나 추천 시스템에서, 문서나 이미지, 오디오 등을 숫자 벡터로 변환한 후 유사도를 기반으로 검색하는 기술이 중요해졌습니다.이러한 **벡터 기반 검색(Vector Similarity Search)**의 효율성과 성능을 책임지는 인프라가 바로 **벡터 데이터베이스(Vector Database)**입니다.이번 글에서는 벡터 데이터베이스의 개념부터 설계 고려사항, 대표적인 벡터 DB(Pinecone, Milvus)의 특징, 그리고 유사도 검색을 최적화하기 위한 전략까지 심층적으로 소개합니다.1. 왜 벡터 데이터베이스가 필요한가?자..