AI, Machine Learning, Deep Learning이란 무엇인가?

인공지능(AI)은 인간이 가지고 있는 지능적 능력을 모방하고, 컴퓨터 등을 이용하여 구현한 것으로, 인간의 학습에 관련된 영역에서는 머신 러닝(Machine Learning)과 딥 러닝(Deep Learning)이 많이 사용된다.

머신 러닝은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 데이터를 학습하여 미지의 데이터까지 예측하는 시스템을 만드는 기술이다. 이를 통해, 컴퓨터가 높은 정확도로 데이터를 분석하고 처리할 수 있게 된다. 예를 들면, 이메일 스팸 필터링, 음성인식 기술, 이미지/음악 추천 등에서 활용된다.

딥 러닝은 머신 러닝의 한 분야로, 인간 뇌의 신경망을 모방하여 데이터를 처리하는 기술이다. 딥 러닝은 대규모의 데이터를 사용해, 인공지능의 성능을 향상시킨다. 예를 들면, 얼굴 인식, 자율주행 자동차, 의료 이미지 관련 기술 등에서 활용된다.

머신 러닝의 종류와 작동 방식

머신 러닝은 크게 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning)으로 구분된다.

지도 학습(Supervised Learning)

지도 학습은 입력 데이터와 출력 데이터가 모두 주어지는 학습 방식이다. 입력 데이터를 컴퓨터가 처리한 후 출력 데이터와 비교하여 오차를 줄여나가며, 최종적으로 정확도를 높이는 것이 목적이다. 예를 들어, 스팸 메일 분류기를 만드는 경우, 이메일 본문(입력 데이터)과 해당 이메일이 스팸인지 아닌지(출력 데이터)가 모두 주어진다.

비지도 학습(Unsupervised Learning)

비지도 학습은 출력 데이터가 주어지지 않고, 입력 데이터의 패턴을 찾아내는 학습 방식이다. 이를 통해 입력 데이터의 특징을 파악하거나, 군집(Clustering) 등의 분석이 가능하다. 예를 들어, 컴퓨터 비전 분야에서 물체 인식에 활용된다.

강화 학습(Reinforcement Learning)

강화 학습은 행동과 결과에 대한 보상/벌점이 주어지는 상황에서, 최대 보상을 받을 수 있는 행동을 학습하는 방식이다. 예를 들어, 자율주행 자동차에서, 차량의 주행 방향, 속도 등을 조절하는데 활용된다.

딥 러닝의 기초 구성 요소

딥 러닝은 크게 인공 신경망(Artificial Neural Network), 층 구조(Layer Structure), 가중치(Weight), 활성 함수(Activation Function) 등의 구성 요소로 이루어져 있다.

인공 신경망(Artificial Neural Network)

인공 신경망은 인간의 뇌 구조를 모방한 구조로, 신경망을 통해 입력 데이터를 처리한 후, 출력 데이터를 예측하는 방식을 취한다.

층 구조(Layer Structure)

딥 러닝에서는 층 구조로 데이터를 처리한다. 입력층에서 시작하여, 은닉층과 출력층까지 여러 층으로 구성된다. 각 층은 연속된 연산을 수행한다.

가중치(Weight)

가중치는 각 층 내부의 데이터 처리 방법을 정의하는 값이다. 입력 데이터가 처리되는 방식을 결정하는 중요한 역할을 한다.

활성 함수(Activation Function)

활성 함수는 각 층에서 처리된 데이터를 다음 층으로 전달하는 방법을 정의한다. 예를 들어, 시그모이드(Sigmoid), 렐루(Relu) 등이 있다.

마치며

AI, Machine Learning, Deep Learning은 오늘날 많은 분야에서 활용되고 있는 중요한 기술이다. 머신 러닝과 딥 러닝의 종류와 작동 방식, 기초 구성 요소 등을 살펴보았다. 미래에는 더욱 발전하여, 인간의 도움을 더욱 많이 받을 수 있는 기술이 될 것으로 기대한다.