436. 코딩 몰라도 AI 모델 만들 수 있을까? AutoML로 시작하기

이미지, chatgpt

 

코딩 몰라도 AI 모델 만들 수 있을까? AutoML로 시작하기

 

서론

요즘 뉴스나 유튜브에서 인공지능(AI)이라는 말을 자주 듣게 되죠. 하지만 'AI 모델을 만든다'는 말은 여전히 낯설고 어렵게 들릴 수 있습니다. 괜히 수학이나 통계, 복잡한 프로그래밍이 필요할 것 같기 때문이에요. 그런데 이제는 꼭 그렇지만은 않습니다. 바로 ‘AutoML(오토엠엘)’이라는 도구 덕분이죠.

 

AutoML은 이름 그대로 ‘자동화된 머신러닝’을 의미합니다. 즉, AI를 만드는 데 필요한 복잡한 과정을 자동으로 처리해주는 도구예요. 예를 들어, 구글 AutoML 같은 플랫폼에서는 엑셀 파일처럼 데이터를 업로드하고 몇 가지 설정만 하면 AI 모델을 알아서 만들어 줍니다. 복잡한 코딩 없이도 AI를 경험할 수 있는 길이 열린 셈이죠. 이제는 전문가가 아니더라도 누구나 AI를 체험할 수 있는 시대입니다.

 

1. AutoML이란 무엇인가요?

AutoML은 영어로 'Automated Machine Learning'의 줄임말이에요. 원래 AI 모델을 만들려면 여러 단계를 거쳐야 합니다. 데이터를 수집하고 정리하고, 어떤 알고리즘을 쓸지 결정하고, 복잡한 수식을 넣어서 모델을 학습시키는 과정이 필요했죠. 그런데 AutoML은 이 모든 단계를 최대한 자동으로 해줍니다.

 

예를 들어, 구글의 AutoML Vision은 사진만 업로드하고 ‘이런 걸 구분하고 싶어요’라고 알려주면, 알아서 학습하고 결과까지 보여줘요. 정말 마법 같은 도구죠.

 

이 도구들은 대부분 인터넷 웹 브라우저만 있으면 사용할 수 있어요. 프로그램을 따로 설치할 필요도 없고, 어려운 명령어를 몰라도 됩니다. 마치 온라인 쇼핑몰에서 물건을 고르듯, 클릭 몇 번으로 AI 모델을 만들 수 있는 거예요.

 

그래서 요즘은 프로그래머가 아닌 선생님, 마케터, 병원 관계자, 심지어 학생들도 직접 AI 모델을 만들어보는 일이 점점 늘고 있습니다. 여기서는 특히 ‘코딩 없이’ 웹 기반으로 쓸 수 있는 AutoML 도구들에 초점을 맞춰 소개해드릴게요.

 

2. AutoML을 사용하는 과정은 어떻게 될까요?

처음 AutoML을 접하면 뭔가 복잡할 것 같고 어려워 보이지만, 막상 시작해보면 흐름이 꽤 단순합니다. 크게 나누면 다음과 같은 5단계로 진행됩니다:

1단계: 어떤 문제를 풀고 싶은지 정하기

무작정 시작할 수는 없어요. 먼저 내가 풀고 싶은 문제가 무엇인지 명확히 해야 해요. 예를 들어, 이메일이 스팸인지 아닌지 분류하고 싶은 건 ‘분류 문제’, 집값을 예측하는 건 ‘숫자 예측(회귀 문제)’입니다. 문제의 종류에 따라 어떤 데이터를 준비할지, 어떤 방식으로 모델을 훈련시킬지 달라지기 때문에 이 단계는 매우 중요합니다.

2단계: 데이터를 모으고 정리하기

AI 모델이 똑똑해지려면 좋은 데이터를 먹여줘야 해요. 보통은 엑셀 파일(CSV)을 사용해서 데이터를 준비하죠. 하지만 ‘노코드’라고 해서 모든 걸 자동으로 해주진 않아요. 예를 들어, 빈칸이 너무 많거나 숫자가 글자로 되어 있으면 모델이 제대로 학습하지 못해요. 그래서 데이터를 깨끗하게 정리하고, 각 항목이 무엇을 의미하는지도 잘 정해줘야 합니다.

3단계: 데이터 업로드하고 의미 지정하기

데이터를 플랫폼에 올리면, 이 열은 고객 이름이고, 저 열은 구매 여부 같은 식으로 의미를 지정해야 해요. 예를 들어 ‘우편번호’를 숫자로 보면 안 되고, 지역을 구분하는 ‘카테고리’로 바꿔줘야 합니다. AutoML이 자동으로 추측해주는 경우도 있지만, 우리가 한 번씩 확인해서 잘못 지정된 부분은 고쳐줘야 해요.

4단계: 모델 훈련 설정하기

이제 본격적으로 모델을 만들기 위한 준비를 합니다. 어떤 문제인지(분류인지 회귀인지), 어떤 열을 예측할 건지(라벨), 성능을 어떤 기준으로 판단할 건지(정확도, 정밀도 등)를 정해줘야 해요. 대부분 드롭다운 메뉴나 클릭으로 설정할 수 있고, 설명도 잘 되어 있어 초보자도 어렵지 않게 할 수 있습니다.

5단계: 결과 확인하고 다시 시도하기

모델 훈련이 끝나면, 성능을 그래프나 숫자로 확인할 수 있어요. 예를 들어 정확도가 92%라든가, 어떤 항목이 예측에 가장 큰 영향을 미쳤는지 등을 보여주죠. 만약 결과가 마음에 들지 않으면, 데이터를 다시 정리하거나 설정을 바꾸고 다시 시도하면 됩니다. 실제로 AI는 한 번에 완벽해지지 않기 때문에 여러 번 시도하면서 개선해 나가는 게 자연스러워요.

 

3. AutoML의 장점과 한계

AutoML의 가장 큰 장점은 접근성이에요. 복잡한 수식이나 프로그래밍 없이도 누구나 AI를 체험해볼 수 있어요. 스타트업 창업자가 시제품을 만들거나, 일반 직장인이 데이터를 분석해보거나, 학생이 프로젝트를 할 때도 유용하죠. 무엇보다 AI에 대한 두려움을 낮춰주고, 스스로 만들어볼 수 있다는 자신감을 심어줍니다.

 

하지만 단점도 있어요. AutoML은 모든 걸 완벽히 해주진 않아요. 데이터가 엉망이면 결과도 당연히 좋지 않고, 복잡한 조건이나 특별한 알고리즘이 필요하면 AutoML이 제대로 처리하지 못할 수도 있어요. 또, 내부 구조를 자세히 들여다보거나 미세 조정을 하기는 어렵습니다.

 

또한 보안, 데이터 연결, 배포 같은 고급 작업에는 한계가 있어요. 그래서 큰 기업이나 고급 개발 프로젝트에서는 AutoML만으로는 부족할 수 있어요.

 

결국 AutoML은 입문자에게는 AI의 ‘첫걸음’으로, 전문가에게는 반복적인 작업을 줄여주는 ‘도우미’로 생각하면 좋습니다. 도구는 도구일 뿐, 핵심은 문제를 이해하고 데이터를 잘 준비하는 사용자 자신이에요.

 

결론

“코딩 없이 AI 모델을 만들 수 있을까?”라는 질문에 대해, 지금은 확실히 “가능하다”고 말할 수 있습니다. AutoML 덕분에 이제는 클릭 몇 번으로 AI를 직접 만들 수 있는 시대가 되었어요.

 

하지만 아무리 도구가 좋아도, 그 도구를 어떻게 쓰느냐는 전적으로 사람에게 달려 있어요. 문제를 정의하고, 데이터를 정리하고, 결과를 해석하는 능력은 여전히 중요합니다.

 

처음 접하는 단어들이 어렵게 느껴질 수도 있어요. 예를 들어, ‘정밀도’는 예측이 얼마나 정확했는지를 나타내는 지표고, ‘회귀’는 숫자를 예측하는 문제를 뜻해요. 이런 용어들도 AutoML을 직접 써보면서 자연스럽게 익혀 나갈 수 있어요.

 

결국 중요한 건 시작하는 거예요. 코드를 몰라도 괜찮아요. 중요한 건 여러분의 호기심과 도전 정신이에요. AutoML은 그런 여러분을 위한 좋은 출발점이 될 거예요.

 

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