인공지능모델개발자

인공지능 서비스를 위한 모델링 목표를 설정하고 요구 사항을 분석하여 해결 가능한 인공지능 후보 모델을 도출한다.도출된 후보 모델을 기반으로 세부적인 모델을 설계하고 검증한다.인공지능 모델에 필요한 데이터 수집 방안을 계획하고 데이터를 수집한다.확보된 데이터를 정제, 변환, 통합, 축소, 라벨링, 비식별화를 통해 데이터를 가공한다.모델의 성능을 높이기 위하여 도메인 지식을 활용하여 객체의 특징을 발견하고 학습에 필요한 주요 특징을 선택한다.데이터 품질 기준을 정의, 품질 검증 프로세스 수립을 통해 인공지능 품질을 개선한다.인공지능 문제를 해결하기 위하여 준비된 모델을 학습시키고 그 결과를 검증한다.인공지능 최적화를 위하여 평가기준을 결정하고, 모델 선정 기준을 결정한 뒤, 이해당사자의 피드백을 고려하여 최적의 모델을 선정한다.선정된 모델의 구성요소, 배포를 관리하고 서비스에 적용된 모델의 성능을 관리하여 개선한다.