머신러닝과 딥러닝

1. 인공지능

인공지능(AI, Artificial Intelligence)은 컴퓨터나 기계가 인간처럼 생각하고 학습하며 문제를 해결하는 능력을 갖추도록 만드는 기술입니다. AI는 컴퓨터 과학의 한 분야로, 데이터를 활용해 의사결정을 내리거나 예측하는 시스템을 개발하는 것을 목표로 합니다.

 

1. 규칙 기반 알고리즘

Rule-based algorithms(규칙 기반 알고리즘)은 명시적으로 정의된 규칙(If-Then-Else 문법 등)을 사용하여 특정 문제를 해결하거나 작업을 수행하는 알고리즘입니다. 이러한 알고리즘은 사람이 직접 작성한 논리와 조건에 따라 작동하며, 데이터를 학습하지 않고도 결과를 도출할 수 있습니다.

 

2. 머신러닝

머신러닝(Machine Learning)은 인공지능(AI)의 한 분야로, 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않아도 데이터에서 패턴을 학습하고, 이를 기반으로 새로운 데이터를 예측하거나 결정을 내리는 기술입니다. 머신러닝은 AI의 핵심 기술로, 우리가 사용하는 많은 기술과 서비스의 기초가 됩니다.

 

3. 딥러닝

딥러닝(Deep Learning)은 머신러닝의 한 분야로, 사람의 뇌에서 영감을 받은 인공신경망(Artificial Neural Networks)을 사용하여 데이터를 학습하고 복잡한 문제를 해결하는 기술입니다. 특히, 딥러닝은 대량의 데이터와 고성능 컴퓨팅 자원을 활용하여 뛰어난 성능을 발휘하며, 이미지, 음성, 자연어 처리 등에서 주로 사용됩니다.

 

 

 

2. 머신러닝으로 할 수 있는 것

1. 분류(Classification)

- 데이터를 카테고리로 분류하는 작업입니다.

- 예) 이메일 스팸 분류 (스팸 vs 비스팸)

 

2. 회귀(Regression)

- 숫자 예측 문제를 해결합니다.

- 예) 주택 가격 예측

 

3. 클러스터링(Clustering)

- 데이터를 비슷한 특성을 가진 그룹으로 나눕니다.

- 예) 고객 세그먼트 분석

 

4. 추천 시스템(Recommendation System)

- 사용자의 선호도를 기반으로 맞춤형 추천을 제공합니다.

- 예) 넷플릭스 영화 추천

 

5. 이상 탐지(Anomaly Detection)

- 정상 데이터에서 벗어난 이상치를 탐지합니다.

- 예) 금융 사기 탐지

 

6. 강화 학습(Reinforcement Learning)

- 에이전트가 환경과 상호작용하며 최적의 행동을 학습합니다.

- 예) 자율주행 자동차

 

 

3. 머신러닝의 학습 방법

1. 지도학습(Supervised Learning)

- 입력 데이터와 해당 데이터의 정답(레이블)이 제공되는 학습 방식입니다.

- 주어진 입력에 대해 올바른 출력(레이블)을 예측하는 모델을 학습합니다.

 

2. 비지도학습(Unsupervised Learning)

- 입력 데이터에는 레이블(정답)이 없으며, 데이터 자체의 구조나 패턴을 학습합니다.

- 데이터 내에서 숨겨진 구조를 찾거나 그룹화를 수행합니다.

 

3. 클러스터링(Clustering)

- 데이터를 비슷한 그룹으로 묶습니다.

- 데이터를 더 작은 차원으로 변환하여 시각화하거나 연산 효율성을 높입니다.

 

4. 강화학습(Reinforcement Learning)

- 에이전트(Agent)가 환경(Environment)과 상호작용하며 보상(Reward)을 최대화하는 행동을 학습합니다.

 

5. 반지도학습(Semi-Supervised Learning)

- 데이터의 일부에만 레이블이 있고, 나머지는 레이블이 없는 상태에서 학습합니다.

- 레이블링된 데이터가 적을 때 유용합니다.

 

6. 자기 지도 학습(Self-Supervised Learning)

- 데이터에서 레이블 없이 일부 정보를 예측하도록 학습합니다.

- 데이터를 활용하여 자체적으로 레이블 생성합니다.

 

7. 온라인 학습(Online Learning)

- 데이터를 순차적으로 제공하며, 실시간으로 학습하는 방식힙니다.

- 데이터가 점진적으로 들어오는 환경에 적합합니다.

 

8. 트랜스퍼 러닝(Transfer Learning)

- 사전 학습된 모델의 지식을 새로운 문제에 적용합니다.

- 학습 시간이 단축되며, 적은 데이터로 성능 향상을 할 수 있습니다.

 

 

※ 모델

AI에서 "모델"은 주어진 데이터를 학습하여 패턴과 규칙을 찾아내고, 새로운 데이터에 대해 예측이나 결정을 내리는 수학적 구조 또는 알고리즘입니다. 예를 들어, 사진 속 동물이 강아지인지 고양이인지 구분하거나, 다음에 올 단어를 예측하는 것이 AI 모델의 역할입니다. 모델은 주로 데이터와 수학적 함수의 조합으로 구성되며, 학습(Training) 과정을 통해 최적의 매개변수(Weights, Biases)를 찾아갑니다. 즉, 모델은 데이터를 보고 문제를 해결하는 AI의 "두뇌" 역할을 합니다.

 

※ 학습

AI에서 "학습"은 주어진 데이터로부터 패턴과 규칙을 찾아내어, 모델의 매개변수(가중치, 편향 등)를 최적화하는 과정입니다. 이 과정에서 모델은 입력 데이터와 정답(레이블)을 비교하여 오류(오차)를 계산하고, 이를 최소화하기 위해 역전파(Backpropagation)와 최적화 알고리즘을 사용해 매개변수를 반복적으로 조정합니다. 즉, 학습은 모델이 더 정확한 예측이나 결정을 내릴 수 있도록 스스로 개선하는 과정입니다.