AI 적용 프로세스 - 5. AI 적용

AI 적용 프로세스
문제 정의 → 데이터 수집 → 데이터 분석 및 전처리 → AI 모델링 → AI 적용

 

 

AI 적용

학습된 모델을 실제 환경에 통합하여 사용자가 접근 가능
실시간 또는 주기적으로 예측 결과를 제공
운영 중인 모델을 지속적으로 모니터링, 평가, 재학습

 

 

AI 적용 방식

API 형태로 배포	모델을 REST API로 만들어 외부에서 요청-응답 처리	웹/모바일 앱, 백오피스 시스템에서 예측 요청
배치 예측	하루 1번 등 주기적으로 데이터를 불러와 예측 수행	매일 이탈 고객 리스트 예측, 리포트 생성
실시간 예측	사용자의 입력에 따라 즉시 예측 결과 제공	챗봇 응답, 실시간 상품 추천
엣지 배포(Edge)	디바이스에 모델을 탑재	자율주행차, 스마트 CCTV 등

 

AI 모델 서빙을 위한 기술 스택

모델 저장/로드	joblib, pickle, ONNX, TorchScript, TensorFlow SavedModel
API 서버	Flask, FastAPI, Django, Node.js
서빙 플랫폼	Docker, Kubernetes, TensorFlow Serving, TorchServe, Seldon
모니터링 도구	Prometheus, Grafana, MLflow, Evidently AI

 

AI 적용 절차

- 모델 저장
  . 학습된 모델을 .pkl, .pt, .h5 등의 포맷으로 저장
- 서빙 인프라 구성
  .  API 서버 구축 → 입력값 받아서 예측 결과 반환
- 시스템 통합
  .  기존 웹/모바일/ERP/CRM 시스템과 연결
- 성능 모니터링
  .  예측 정확도, 응답 시간, 사용량 등 체크
- 데이터/모델 재학습
  .  시간이 지나면서 성능이 떨어질 수 있음 → 주기적 재학습 필요

 

AI 운영 중 고려요소

응답 속도	사용자가 체감할 수 있는 수준으로 빠르게 예측
확장성	트래픽 증가 시 서버 자동 확장 가능하도록
보안	API 접근 제한, 데이터 암호화 등
모델 신뢰성	AI가 내린 예측 결과에 대한 설명(Explainability)
모델 유지관리	성능 하락 감지 → 재학습 파이프라인 구축 필요