📖 로우코드 AI – 누구나 쉽게 AI를 활용하는 방법

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."

 

 

"코딩 없이도 AI를 적용할 수 있을까?"
"AutoML과 로우코드 AI 기술을 어떻게 활용할 수 있을까?"
"비전공자도 AI 모델을 개발하고 운영할 수 있을까?"

이런 질문을 던져본 적이 있다면, "로우코드 AI"는 여러분에게 꼭 필요한 책입니다.

AI는 이제 기업의 경쟁력을 결정하는 중요한 요소입니다. 하지만 AI 모델을 구축하고 운영하려면 높은 수준의 프로그래밍 기술과 데이터 분석 역량이 필요해 비전공자들에게는 큰 장벽이 존재합니다. "로우코드 AI"는 이러한 장벽을 허물고, 비전공자도 AI를 활용할 수 있도록 돕는 가이드북입니다.

이 책은 AutoML, BigQuery ML, Vertex AI, Scikit-learn, Keras 등 로우코드/노코드 머신러닝 도구를 활용해 데이터 수집 → 전처리 → 모델 학습 → 평가 → 배포 및 운영(MLOps)을 어떻게 진행할 수 있는지를 설명합니다.

즉, "머신러닝을 배우고 싶지만 프로그래밍이 부담스러운 사람"에게 꼭 맞는 책이라고 할 수 있습니다.

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🚀 로우코드 AI, 무엇을 배울 수 있을까?

✔ AutoML을 활용한 AI 모델 연구 및 학습
✔ 비즈니스 목표 설정 및 데이터 기반 의사 결정 프로세스
✔ BigQuery ML을 활용한 SQL 기반 머신러닝
✔ Vertex AI를 활용한 노코드 머신러닝 모델 학습
✔ 금융 사기 탐지(Fraud Detection) 및 광고 매출 예측 모델 구축
✔ MLOps(ML 운영) 및 모델 유지보수 방법

책에서는 단순히 AI 이론을 설명하는 것이 아니라, 실제 데이터셋을 활용한 다양한 비즈니스 사례를 통해 실무에서 어떻게 AI를 적용할 수 있는지 보여줍니다.

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1. AI 기반 데이터 분석 및 의사 결정

AI를 활용한 데이터 분석이란 단순한 숫자 계산이 아니라, 비즈니스 문제를 해결하는 도구입니다.

이 책에서는 비즈니스 목표를 설정하고, 데이터 분석을 통해 AI 모델을 구축하는 과정을 단계별로 설명합니다.

📍 AI 프로젝트를 시작할 때 고려할 점

✅ 비즈니스 목표 설정
✅ 해결해야 할 문제 정의
✅ 데이터의 중요성 및 활용 방법

📌 AutoML을 활용한 AI 모델 연구

• Vertex AI와 BigQuery ML을 활용하여 최적의 머신러닝 모델을 자동으로 선택하고 학습하는 방법을 설명합니다.

📌 엔터프라이즈 ML 워크플로 이해

• 데이터 수집 → 전처리 → 분석 → 모델 학습 → 평가 → 배포(서빙) → 유지보수
• 코딩 없이도 AI 모델을 구축하는 과정을 다룹니다.

CREATE OR REPLACE MODEL `project.dataset.price_prediction`
OPTIONS(model_type='LINEAR_REG') AS
SELECT * FROM `project.dataset.sales_data`;

저자는 AI를 처음 접하는 사람이라면 비즈니스 문제 정의가 AI 모델 개발보다 더 중요하다는 점을 강조합니다.
"좋은 데이터가 없으면 좋은 모델도 없다." – AI 모델을 개발하기 전, 데이터를 철저히 분석하는 과정이 필수적이라는 점을 상기시킵니다.

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2. 다양한 산업에서 AI 활용

책에서는 AI가 적용될 수 있는 다양한 산업군의 사례를 다룹니다.

📍 소매(Sales) - 제품 가격 예측
📍 헬스케어(Healthcare) - 심장 질환 예방 캠페인
📍 에너지(Energy) - 공익 마케팅 캠페인 분석
📍 보험(Insurance) - 광고 미디어 채널의 매출 예측

📌 빅데이터와 머신러닝의 관계

• 데이터를 효과적으로 분석하여 AI 모델 성능을 향상시키는 방법을 설명합니다.

import pandas as pd

# 데이터 불러오기
df = pd.read_csv("healthcare_data.csv")

# 데이터 확인
print(df.head())

저자는 데이터는 단순한 숫자가 아니라 비즈니스 통찰력으로 연결되는 자산임을 강조합니다.
"데이터를 올바르게 해석하는 것이 AI의 성패를 좌우한다." – 데이터 분석을 단순한 기술이 아니라 비즈니스 문제 해결 도구로 활용해야 한다는 점을 강조합니다.

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3. AutoML을 활용한 금융 사기 탐지

AI는 특히 금융권에서 사기 거래(Fraud Detection) 탐지와 같은 영역에서 활발하게 활용됩니다.

📍 사기 거래 탐지 모델 개발

• 모바일 결제 서비스에서 발생하는 사기 거래를 감지하는 머신러닝 모델 구축

📍 BigQuery ML 및 Vertex AI를 활용한 노코드 머신러닝 모델 개발

• Google Cloud의 AutoML을 활용하여 데이터 전처리 및 학습 과정 자동화

📍 모델 성능 평가 및 최적화

• Precision, Recall, F1-score 등의 분류 모델 평가 지표 분석

CREATE OR REPLACE MODEL `project.dataset.fraud_detection`
OPTIONS(model_type='LOGISTIC_REG') AS
SELECT * EXCEPT(isFraud)
FROM `project.dataset.transactions`
WHERE isFraud IS NOT NULL;

저자는 금융권뿐만 아니라, AI 모델이 실생활에서 어떻게 활용될 수 있는지 고민해보는 것이 중요하다고 말합니다.
"AI는 인간을 대체하는 것이 아니라, 인간을 돕는 도구다" – AI를 활용한 의사 결정이 인간의 경험과 결합될 때 최상의 성과를 낼 수 있음을 강조합니다.

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4. AI 모델 운영 및 유지보수 (MLOps)

AI 모델을 개발하는 것만큼 중요한 것이 **운영 및 유지보수(MLOps)**입니다.

📍 AI 모델 배포 및 API 연계

• Vertex AI를 활용하여 실시간 AI 예측 서비스 구축
• REST API와 연계하여 실시간 데이터 기반 AI 분석 시스템 개발

📍 모델 유지보수 및 성능 개선

• 지속적인 학습(Continuous Learning) 및 모델 성능 모니터링
• AutoML을 활용한 자동 재학습 및 배포

AI는 한 번 개발하면 끝나는 것이 아닙니다.
저자는 "모델은 시간이 지나면서 점점 성능이 저하될 수 있다."는 점을 강조하며, 지속적인 모니터링과 개선이 필요함을 설명합니다.

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🎯 이 책이 필요한 사람은?

✅ AI를 배우고 싶은 비전공자 및 입문자
✅ 코딩 없이 AI를 활용하고 싶은 데이터 분석가 및 실무자
✅ 스타트업 및 기업 담당자(AI를 활용한 데이터 분석 및 의사 결정을 고려하는 관리자)
✅ AutoML 및 로우코드 AI 툴을 활용하여 AI 모델을 구축하고 싶은 개발자

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AI, 더 이상 전문가의 전유물이 아니다!

✔ BigQuery ML, Vertex AI, AutoML 등을 활용하여 AI 모델을 쉽게 구축하고 배포할 수 있다.
✔ 하이퍼파라미터 튜닝, 설명 가능한 AI, MLOps 등 실무에서 필요한 AI 개념까지 포함
✔ AI를 처음 접하는 사람부터 실무에서 AI를 빠르게 적용하고 싶은 실무자까지, AI를 쉽게 활용할 수 있도록 돕는 필수 도서

이제 AI를 배우고 싶다면 **"로우코드 AI"**를 통해 시작해보세요! 🚀