핵심 요약
- 코드가 필요 없는 AI 플랫폼 덕분에 기술적 전문성이 없어도 클릭 몇 번으로 인공지능의 강력한 기능을 활용할 수 있습니다.
- 코드가 없는 AI 도구들은 미리 학습된 머신러닝 모델을 제공하므로, 별도의 모델 개발 과정 없이 더욱 신속하게 개발하고 배포할 수 있습니다.
- 코드 없는 AI는 개발 시간 단축과 비용 효율성 등의 장점이 있지만, 플랫폼 의존성이나 모델 세부 조정의 제약과 같은 한계도 지니고 있습니다.
과거에는 전문가들만의 영역이었던 AI 기술이 이제는 더욱 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다. 이는 최근 AI에 대한 관심 증가와 코드 없이 AI를 구현할 수 있는 플랫폼의 등장 덕분입니다. 이제 코딩 지식이 없더라도 몇 번의 클릭만으로 AI의 잠재력을 실현할 수 있습니다.
코드 없는 AI가 제공하는 다양한 기회를 탐색하는 데 필요한 것은 기본적인 작동 방식에 대한 이해뿐입니다. 즉시 시작할 수 있습니다.
코드 없는 AI는 어떻게 작동할까요?
코드 없는 AI란, 코드를 작성하지 않고도 인공지능 프로그램을 만들 수 있다는 개념입니다. 즉, 자체 AI 애플리케이션을 개발하기 위해 방대한 데이터로 머신러닝 모델을 직접 학습시킬 필요가 없어졌습니다.
코드 없는 프로그래밍과 마찬가지로 다양한 코드 없는 AI 도구들이 존재합니다. 일부 도구는 유료로 제공되지만, 무료 평가판을 제공하는 경우도 많습니다. 대다수의 코드 없는 AI 플랫폼은 사용자가 자체 데이터 세트를 업로드하거나, 플랫폼에서 제공하는 데이터 세트를 활용할 수 있도록 지원합니다. 간단한 클릭만으로 모델을 학습시킬 수 있는 다양한 사전 구축된 알고리즘이 제공됩니다.
대부분의 플랫폼에서는 다양한 모델을 비교하여 사용 목적에 가장 적합한 모델을 선택할 수 있습니다. 수동으로 AI를 개발하는 데에는 며칠에서 몇 달까지 걸릴 수 있지만, 코드 없는 AI를 사용하면 단 몇 분 만에 완벽하게 작동하는 AI를 개발하고 배포할 수 있습니다.
코드 없는 AI 플랫폼의 몇 가지 예시는 다음과 같습니다.
코드 없는 AI의 혁신적인 측면은 복잡한 구문을 다루거나, 기본적인 머신러닝 모델을 실행하기 위해 고성능 워크스테이션을 구축할 필요가 없다는 점입니다. 데이터 시각화, 데이터 정리, 기능 선택, 모델링과 같은 복잡한 작업들을 단 몇 번의 클릭만으로 해결할 수 있습니다.
코드 없는 AI의 장단점
코드 없는 AI는 머신러닝 모델을 빠르게 시장에 출시할 수 있게 해주지만, 모든 문제를 해결하는 것은 아닙니다. 코드 없는 AI의 장단점을 간략히 살펴보겠습니다.
코드 없는 AI의 장점
- 개발 및 배포 시간 단축: 코드 없는 AI 도구는 미리 학습된 머신러닝 모델을 제공하므로, 모델 개발에 소요되는 시간을 줄여 더욱 빠르게 모델을 개발하고 배포할 수 있습니다.
- 코딩 지식 불필요: 데이터 전처리 및 학습 단계에서 버튼 클릭만으로 작업을 완료할 수 있습니다.
- 비용 효율성: 코드 없는 AI는 수동 모델 개발에 비해 비용이 저렴합니다. 데이터 과학자나 머신러닝 엔지니어를 고용할 필요가 없기 때문입니다.
- 자원 효율성: 머신러닝 모델을 실행하기 위해 추가 컴퓨팅 성능이나 고가의 워크스테이션을 구매할 필요가 없습니다.
- 접근성 향상: 코드 없는 AI 리소스는 서비스형 플랫폼(Platform-as-a-Service) 형태로 제공되므로, 인터넷만 연결되어 있다면 누구나 쉽게 이용할 수 있습니다.
- 별도 설정 불필요: 개발 환경을 로컬에 설정하는 번거로움 없이 필요한 모든 리소스를 간편하게 사용할 수 있습니다.
코드 없는 AI의 단점
- 플랫폼 의존성: 코드 없는 AI 서비스 제공 업체에 대한 과도한 의존은 서버 업데이트나 장애 발생 시 작업 중인 모델에 영향을 미칠 수 있으며, 사용자 경험이 저하될 수 있습니다.
- 유연성 부족: 코드 없는 AI 플랫폼은 비즈니스 요구사항에 맞게 모델을 세밀하게 조정하는 데 제약이 따릅니다. 또한 일부 플랫폼에서는 모델 확장이 어렵거나 추가 비용이 발생할 수 있습니다.
- 모델 재사용 불가: 코드 없는 AI 플랫폼을 사용하면 자체 모델을 소유할 수 없으므로, 동일한 모델을 다른 애플리케이션에 재사용하려면 추가 비용을 지불해야 할 수 있습니다.
코드 없는 AI로 무엇을 만들 수 있을까요?
AI가 할 수 있는 것을 알고 있다면, 코드 없는 AI로 무엇을 만들 수 있는지도 이미 알고 있는 것과 마찬가지입니다. 그 응용 분야는 매우 다양합니다. 다음은 코드 없는 AI로 만들 수 있는 몇 가지 실질적인 예시입니다.
- 자연어 모델을 활용하여 챗봇과 가상 비서를 개발합니다.
- 시장 분석을 강화하고 마케팅 캠페인 일정을 계획하는 데 활용할 수 있는 AI 기반 마케팅 도구를 만듭니다.
- AI 기반 주식 및 암호화폐 거래 봇을 개발합니다.
- 기존 예측 모델을 활용하여 AI 기반 예산 관리 도구를 개발합니다.
- 검색어 기반으로 사용자에게 적합한 상품을 추천하는 기능을 만듭니다.
- 미리 학습된 대규모 언어 모델을 활용하여 콘텐츠 또는 이미지 생성 애플리케이션과 같은 생성 AI를 구축합니다.
- 감정 분석기 및 사기 감지 시스템을 개발합니다.
코드 없는 AI의 미래
이미 다양한 솔루션이 출시된 것을 고려하면, 코드 없는 AI의 미래는 이미 시작되었다고 볼 수 있습니다. 코드 없는 AI 기술은 시간이 지남에 따라 계속해서 발전할 것으로 기대됩니다. 또한, 기술이 더욱 보편화되고 사용자층이 확대됨에 따라 더 많은 코드 없는 AI 플랫폼이 등장할 것으로 예상됩니다.
코드 없는 AI는 이미 모델 학습에 필요한 다양한 도구를 제공함으로써 개발 시간을 크게 단축시키고 있습니다. 몇 가지 제한 사항이 있지만, AI 개발에 필요한 자원을 감당하기 어려웠던 중소기업이나 개인에게 매우 유용합니다.
코딩 기술이 필요하지 않다고 해서 분석적 전문 지식이 필요하지 않은 것은 아닙니다. 원하는 결과를 이해하고 AI 도구를 효과적으로 활용하고 안내할 수 있는 능력이 필요합니다.
코드 없는 AI는 새로운 게임 체인저입니다
코드 없는 AI는 AI 개발 워크플로우를 개선하는 새로운 기술입니다. 데이터 정리 및 모델링은 AI 개발에서 가장 어려운 작업 중 하나였지만, 코드 없는 AI의 등장으로 이러한 어려움이 완화되었습니다.
개발 시간 단축, 접근성 향상, 경제성은 코드 없는 AI를 통해 얻을 수 있는 주요 이점입니다.