[AI 협업 용어정리 1편] 모델(Model)과 학습(Training), 추론(Inference) – 이 말이 대체 뭔 뜻이야?

딥러닝은 무엇인지 고민하는 사람들

 

 

안녕하세요. 오늘은 AI 엔지니어랑 회의하다가 100% 나오는 용어, 모델·학습·추론 이야기를 풀어볼 거예요.
AI 엔지니어들은 “모델 버전 올리고 학습 다시 돌리고, 추론 서버 띄우고…” 같은 말을 너무 아무렇지 않게 합니다.
문제는 그 회의에 앉아 있는 기획자·PM·마케터·운영팀·심지어 임원님까지 얼굴에❓를 달고 있다는 거죠.

오늘은 그 ❓를 🔥로 바꿔 드리겠습니다.
“아~ 그 얘기였구나” 하고 고개 끄덕일 수 있도록 쉽게, 하지만 실무에 바로 써먹을 수 있게 설명해드릴게요.

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모델(Model) = 회사 매뉴얼 

엔지니어들이 말하는 "모델"은 기계학습/딥러닝 모델을 뜻합니다.
그런데 너무 어렵게 생각할 필요 없어요. 모델은 쉽게 말해 매뉴얼이에요.

• 매뉴얼이란? "이런 상황에서는 이렇게 해라" 라고 적힌 지침서
• AI 모델이란? "이런 데이터가 들어오면 이렇게 판단해라" 라고 적힌 계산법

예를 들어 고객센터에 전화가 왔다고 칩시다.
"환불 문의"인지 "배송 문의"인지 "불만 접수"인지 분류하는 모델이 있다고 해봅시다.
그 모델은 이미 수천 통의 상담 기록을 학습하고, 패턴을 외운 매뉴얼을 가지고 있어요.
그래서 새로운 통화 내용이 들어오면 "이건 환불 문의일 확률 92%" 라고 뱉어줍니다.

💡 회의에서 이렇게 이해하세요:

모델 버전 바꾼다는 건 매뉴얼을 새로 쓰는 거랑 같아요.
기존 매뉴얼로는 잘못 처리되던 케이스(예: 특정 키워드 누락)가 있었다면, 새로운 매뉴얼에서는 그걸 반영해서 더 똑똑하게 만든다는 뜻이죠.

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학습(Training) = 교육 과정 

모델이 처음부터 똑똑한 건 아니에요.
엔지니어들이 "학습을 돌린다"고 말할 때는 모델에게 교육을 시킨다는 뜻이에요.

비유하자면 이렇게 생각하세요:

• 데이터 = 교재
• 모델 = 신입사원
• 학습 = 신입사원 교육 과정
• 에폭(epoch) = 반복 교육 횟수 (같은 교재로 여러 번 훈련)

엔지니어가 "학습 10 에폭 돌렸어요"라고 말하면
"같은 교재로 열 번 반복해서 교육시켰다"는 뜻입니다.

그리고 중요한 건, 학습은 하루아침에 끝나지 않는다는 거예요.
데이터 많으면 하루, 일주일, 심지어 한 달 이상 걸릴 때도 있습니다.
그래서 "이번 주 학습 끝나면 다음 주에 배포" 같은 일정이 나오는 거예요.

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추론(Inference) = 매뉴얼 보고 실제 업무하기

학습이 끝나면 모델은 이제 똑똑한 신입사원이 된 거예요.
이제 실무 현장에서 고객 전화를 받습니다. 이 단계가 추론이에요.

추론은 "새로운 데이터 → 모델 → 결과" 흐름입니다.
실제로는 엄청 빠르게 돌아가요. (0.1초도 안 걸릴 때도 많아요)
그래서 고객이 채팅을 보내면 바로 답변할 수 있는 거죠.

💡 실무 팁:

엔지니어들이 "추론 속도가 느리다"고 말하면,
모델은 똑똑한데 답변하는 데 시간이 오래 걸린다는 뜻이에요.
→ 서버 최적화, 모델 경량화, GPU 자원 증설 같은 얘기가 뒤따라옵니다.

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실제 협업 상황 예시

시나리오: 고객 불만 자동 분류 프로젝트

• 기획자: 이번 달 안에 불만 유형 자동 분류 정확도 90% 달성해야 함
• 엔지니어: 모델 학습용 데이터 3만 건 확보 → 학습 2일 소요 예정 → 추론 API 개발
• PM: 일정표 작성 + 학습 끝나는 시점 맞춰 QA 스케줄 잡기
• 운영팀: 모델 업데이트 되면 실제 고객 응대 시나리오 테스트 필요

여기서 “모델 학습 끝나면 배포한다”는 말이 나오면
PM은 “배포 후 테스트 일정 잡아야겠다” 하고,
운영팀은 “새로운 모델이 실제 고객 대응에 문제없는지 점검” 준비를 하면 됩니다.

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협업 회의에서 바로 쓸 수 있는 질문

• "이번 모델 버전에서 어떤 케이스가 개선됐나요?"
• "학습 데이터는 최근 고객 데이터를 반영했나요?"
• "추론 속도가 얼마나 개선돼서 실제 응답시간은 몇 초 나오나요?"

이런 질문을 던지면 AI 프로젝트를 잘 이해하는 사람으로 보입니다.
회의 분위기도 훨씬 생산적으로 바뀌어요.

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오늘 정리

• 모델 = 매뉴얼
• 학습(Training) = 매뉴얼 작성 + 교육
• 추론(Inference) = 매뉴얼 보고 실무 수행
• 모델 버전 바뀌면 결과가 달라질 수 있으니 테스트 중요
• 일정/배포/QA/운영이 모두 모델 학습 완료 시점에 맞춰 움직여야 함

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다음 편 예고

다음 글에서는 데이터셋·전처리·라벨링 이야기를 해볼게요.
"왜 데이터 품질이 그렇게 중요하다고 난리야?" 하는 궁금증을 완전히 풀어드릴 겁니다.
실제로 있었던 데이터 에러 사례, 엔지니어들의 불만, 프로젝트 딜레이 스토리까지 들려드릴 테니 기대하세요.

 

https://machineindeep.tistory.com/92

[AI 협업 용어정리 2편] 데이터셋·전처리·라벨링 – AI 프로젝트가 데이터에 목숨 거는 이유