[AI] AI 모델 성능 평가와 단계별 간략 설명
AI 모델 성능 평가란?
AI 모델 성능 평가는 개발된 AI 모델이 얼마나 정확하고 효과적으로 예측, 분류, 또는 생성 작업을 수행하는지를 측정하는 과정입니다.
즉, 모델이 실제 데이터에 대해 얼마나 잘 작동하는지를 평가하는 것입니다.
평가의 목적
- 모델의 성능 측정: 모델의 정확도, 정밀도, 재현율 등을 측정하여 모델의 성능을 수치적으로 확인합니다.
- 모델 비교: 여러 모델의 성능을 비교하여 가장 적합한 모델을 선택합니다.
- 모델 개선: 모델의 성능이 기대에 미치지 못할 경우, 하이퍼파라미터 조정, 모델 구조 변경 등을 통해 모델을 개선합니다.
평가 대상
- Accuracy : 모델이 전체 데이터 중 얼마나 정확하게 예측했는지 나타내는 지표입니다.
- Precision : 양성으로 예측한 것 중 실제 양성인 비율입니다.
- Recall : 실제 양성인 것 중 모델이 양성으로 예측한 비율입니다.
- F1 스코어 : 정밀도와 재현율의 조화 평균으로, 두 지표를 동시에 고려한 평가 지표입니다.
- ROC 곡선 : 다양한 임계값에서의 TPR(True Positive Rate)과 FPR(False Positive Rate)의 관계를 나타내는 곡선으로, 모델의 성능을 시각적으로 확인할 수 있습니다.
- Confusion Matrix : 각 클래스에 대한 예측 결과를 표로 나타낸 것으로, 모델의 오류 유형을 분석하는 데 사용됩니다.
- Loss Function : 모델의 예측 값과 실제 값 사이의 차이를 측정하는 함수입니다.
- Mean Squared Error, MSE : 회귀 문제에서 주로 사용되는 손실 함수로, 예측 값과 실제 값의 차이의 제곱의 평균을 나타냅니다.
- Cross-Entropy : 분류 문제에서 주로 사용되는 손실 함수로, 예측 확률 분포와 실제 분포 사이의 차이를 측정합니다.
평가 순서 및 단계
- 데이터 분할: 학습 데이터, 검증 데이터, 테스트 데이터로 나눕니다.
- 학습 데이터: 모델을 학습시키는 데 사용됩니다.
- 검증 데이터: 하이퍼파라미터를 조정하고 모델을 선택하는 데 사용됩니다.
- 테스트 데이터: 최종적으로 모델의 성능을 평가하는 데 사용됩니다.
- 모델 학습: 학습 데이터를 이용하여 모델을 학습시킵니다.
- 모델 평가: 검증 데이터를 이용하여 모델의 성능을 평가하고, 필요에 따라 하이퍼파라미터를 조정하거나 모델 구조를 변경합니다.
- 최종 평가: 테스트 데이터를 이용하여 최종적으로 모델의 성능을 평가합니다.
각 단계별 중요 포인트 및 주의 사항
- 데이터 분할
- 데이터의 분포가 학습 데이터, 검증 데이터, 테스트 데이터에서 비슷해야 합니다.
- 데이터 불균형 문제를 해결해야 합니다.
- 모델 학습
- 적절한 손실 함수와 최적화 알고리즘을 선택해야 합니다.
- 과적합(Overfitting)과 과소적합(Underfitting)을 방지해야 합니다.
- 모델 평가
- 다양한 평가 지표를 사용하여 모델의 성능을 종합적으로 평가해야 합니다.