3가지 ML 패러다임 융합을 통한 데이터 플라이휠 기반의 지능형 자율학습 시스템 구축

Context

단순 모델 채택이나 외부 API 연동 중심의 파편화된 AI 전략으로 인한 시스템 확장성 한계 발생. 정적 소프트웨어 구조로는 현실 세계의 방대한 Edge Case와 동적 환경 변화를 실시간으로 반영하는 것이 불가능함.

Technical Solution

• Supervised Learning 기반의 Industrial Scale 데이터 라벨링을 통한 기초 모델 정밀도 확보
• Unsupervised Learning 도입으로 인간이 인지하지 못한 데이터 패턴 및 이상 징후의 자동 탐색 구조 설계
• Reinforcement Learning 기반의 시뮬레이션 루프를 통해 엔지니어가 정의하지 않은 최적의 주행 전략 자율 생성
• 차량을 단순 제품이 아닌 Sensor, Training Node, Simulator, Deployment Endpoint가 통합된 엣지 컴퓨팅 노드로 정의
• 데이터 수집부터 모델 업데이트까지의 피드백 루프를 최적화하여 학습 사이클 속도를 극대화한 Flywheel 아키텍처 구현