인공지능과 기계학습 그리고 딥러닝!!

1. 인공지능(Artificial Intelligence, AI)이란?

인간의 지능을 모방하거나 재현하는 컴퓨터 시스템을 의미합니다. 인공지능은 주어진 문제를 해결하거나 작업을 수행하기 위해 사고, 학습, 추론, 판단 등의 능력을 갖추도록 설계되며, 사람과 유사한 수준의 지능을 가지기도 합니다.

 

 

2. 기계학습(Machine Learning, ML)이란?

인공지능의 한 분야로, 컴퓨터 시스템이 데이터로부터 학습하고 경험을 통해 스스로 학습하고 개선하는 기술입니다. 기계학습은 명시적으로 프로그래밍되지 않은 상태에서 컴퓨터가 스스로 패턴을 인식하고 데이터를 분석하며, 이를 기반으로 결정을 내릴 수 있게 합니다.

 

기계학습은 주로 지도학습(Supervised Learning), 비지도학습(Unsupervised Learning), 강화학습(Reinforcement Learning)으로 분류됩니다.

 

1) 지도학습:

입력 데이터와 해당 데이터에 대한 정답(레이블)이 주어지는 상황에서 컴퓨터는 입력 데이터와 출력(레이블) 간의 관계를 학습합니다. 이후 새로운 입력 데이터에 대해 예측하거나 분류를 수행할 수 있습니다. 예를 들면, 스팸 메일 필터링, 이미지 분류 등이 있습니다.

 

2) 비지도학습:

입력 데이터에 대한 레이블이 주어지지 않은 상황에서 컴퓨터는 데이터의 숨겨진 구조, 패턴, 관계를 스스로 학습합니다. 이를 통해 데이터를 그룹화하거나 데이터의 차원을 축소하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들면, 군집화(Clustering), 차원 축소(Dimensionality Reduction) 등이 있습니다.

 

3) 강화학습:

에이전트라고 불리는 주체가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하기 위한 행동을 학습하는 방법입니다. 강화학습은 시행착오를 통해 학습하며, 행동에 대한 보상 또는 벌점을 통해 학습합니다. 예를 들면, 게임이나 로봇 제어 등의 분야에서 사용될 수 있습니다.

 

기계학습에는 여러 가지 알고리즘과 기법이 사용됩니다. 몇 가지 주요한 알고리즘과 개념에 대해 알려드리겠습니다.

 

(1) 신경망(Neural Networks):

신경망은 인공지능에서 가장 중요한 역할을 하는 알고리즘 중 하나입니다. 뇌의 신경 세포를 모방한 구조로, 입력층, 은닉층, 출력층 등으로 구성됩니다. 각 층은 뉴런(노드)으로 구성되고, 각 뉴런은 입력과 가중치를 곱한 후 활성화 함수를 통과시켜 출력을 계산합니다. 신경망은 딥러닝의 기반이 되며, 이미지 인식, 음성 처리, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 효과적으로 사용됩니다.

 

(2) 결정 트리(Decision Trees):

결정 트리는 특성 값을 기반으로 데이터를 분할하는 분류 모델입니다. 데이터를 분할하는 규칙을 트리 구조로 표현하며, 각 분할은 특정 특성 값에 대한 조건을 나타냅니다. 결정 트리는 해석력이 높고, 직관적으로 이해하기 쉽기 때문에 의사 결정에 많이 활용됩니다.

 

(3) 랜덤 포레스트(Random Forest):

랜덤 포레스트는 여러 개의 결정 트리를 앙상블하는 방법입니다. 각각의 트리는 데이터의 부트스트랩 샘플을 기반으로 학습하고, 예측 결과를 종합하여 최종 예측을 수행합니다. 랜덤 포레스트는 과적합을 줄이고 안정적인 예측을 제공하는 데 효과적입니다.

 

(4) 군집화(Clustering):

군집화는 비지도학습의 일종으로, 비슷한 특성을 가진 데이터들을 그룹으로 묶는 작업입니다. 데이터 간의 유사성이 최대화되고 그룹 간의 유사성이 최소화되도록 클러스터를 형성합니다. k-평균 클러스터링, 계층적 군집화 등이 일반적으로 사용되는 알고리즘입니다.