"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.
?? 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.
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.
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.
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.
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.
?? 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
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! ??

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

책의 내용을 보면 코딩 경험이 없는, 프로그래밍을 모르는 마케터, 비즈니스 분석가 등의 직무에서 데이터를 활용하는데 Vertex AI와 같은 머신러닝 도구를 통해 접근하는 방법을 다루는 만큼, 입문자를 대상으로 쓰여졌다

이 책을 보면서 Vertex AI와 같은 툴을 다뤄본 적이 없었고 SQL을 다루는 부분에 관심이 있어서 Vertex AI를 다뤄보는 경험을 쌓는 것에 초점을 맞추어 공부하였다

다만 너무 적은 분량에 내용을 압축하려고 했기 때문에 설명이 부족할 수 있으므로 머신러닝, 딥러닝 입문책으로 추천하진 않고 도메인에 대한 지식이 있는데 여기에 머신러닝을 접목시켜보고 싶은 전문가, 데이터에 관심이 있는 다른 직무 종사자들에게 추천한다

실제 현업의 데이터들은 이상치나 온갖 문제들이 넘쳐나고 결국은 도메인 지식을 바탕으로한 데이터의 깊은 이해와 전처리 과정이 큰 부분을 차지하기 때문에, 단순한 프로토타입을 만드는 것을 넘어 좋은 성능을 원한다면 코드와 머신러닝에 대한 지식이 필요함도 짚고 넘어가면 좋을 것 같다