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Dev.toAI/ML
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ML.NET 기반 맞춤형 분류 모델을 통한 웹 서비스 카테고리 자동 매핑 라이브러리
Website AI Assistant library
AI 요약
Context
방대한 제품 및 서비스 정보를 보유한 웹사이트에서 사용자의 요구사항을 빠르게 필터링하는 기능의 필요성 대두. 자연어와 수치형 데이터가 혼합된 입력값을 효율적으로 분류하여 사용자 경험을 개선하고자 함.
Technical Solution
- ML.NET 프레임워크를 채택하여 .NET 환경 내에서 Bespoke AI 모델을 구축하는 아키텍처 설계
- TfIdf 가중치 기반의 WordBagEstimator를 적용하여 텍스트 데이터의 중요도를 수치화하는 피처 엔지니어링 수행
- NgramLength를 3으로 제한하여 텍스트의 문맥적 특징을 추출하고 모델의 과적합을 방지하는 최적화 전략 적용
- DI Container 기반의 WebsiteAIAssistantService를 제공하여 런타임 시 모델 로드 및 예측 로직의 결합도 해소
- NegativeConfidenceThreshold(0.70f) 설정을 통한 예측 신뢰도 제어 및 낮은 신뢰도 데이터의 예외 처리 구현
실천 포인트
- 텍스트와 수치가 혼합된 데이터셋의 경우 TfIdf 기반의 피처 추출기 설정 검토 - AI 모델의 오탐지 방지를 위해 신뢰도 임계값(Confidence Threshold) 설정 및 Negative Label 정의 적용 - 모델의 배포 유연성을 위해 Azure Function, AWS Lambda 등 서버리스 환경 지원 패키지 구성 확인