AI Transformation 단계별 Check List

1. AI 서비스 기획 단계
  - 해당 서비스를 도입함으로써 가치를 창출하거나 비용을 줄일 수 있는가?
  - 사람이 할 수 있는 일인가? → 사람이 할 수 있는 일이면 AI로 할 수 있음

  - 위 조건을 만족한다면, 전통적인 프로그래밍으로 할 수 없는 일인가? → 사람의 주관이나 경험에 의존하는 일 등

 

2. AI 데이터 수집 단계

  - 이미 AI 학습에 충분한 Labeled Data를 보유하고 있는가?

  - 위 조건이 아니라면, Raw Data를 Labeling해서 충분한 양의 Labeled Data를 만들 수 있는가?

  - 위 조건이 아니라면, 향후 Labeling할 충분한 양의 Raw Data를 만들 수 있는가?

 

3. AI 알고리즘 선정 단계

  - AI 서비스에서 다룰 데이터가 정형 데이터인가, 비정형 데이터인가? (전통적인 머신러닝 or 딥러닝)

  - 필요한 AI가 인지 모델(Recognition)인가? → 인식, 분류, 예측 머신러닝/딥러닝

  - 필요한 AI가 생성 모델(Generation)인가? → 딥너링(AutoEncoder, GAN 등)

  - 필요한 AI가 목적함수가 있는 의사결정 모델(Decision Making)인가? → 강화 학습

 

4. AI 엔진 서빙 단계

  - AI 서비스가 돌아갈 환경  → 클라우드 ,On-premise Server, Edge Device 등

  - 실시간성이 필요한가?

  - 애플리케이션 인터페이스 환경  → API, 라이브러리, SDK 등

 

(출처: Book) 혁명의 미래 / (정인성, 최홍섭 지음) 이레미디어