[컴퓨터 개론] 09장-02 인공지능과 머신러닝: 머신러닝과 딥러닝의 기본 원리

머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)은 인공지능(AI)을 이루는 핵심 기술로, 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 예측을 수행하는 데 사용됩니다.

이번 장에서는 머신러닝과 딥러닝의 기본 개념과 원리를 살펴보겠습니다.

출처: IBM-머신러닝

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1. 머신러닝의 기본 개념

머신러닝은 명시적인 프로그래밍 없이 데이터를 통해 컴퓨터가 스스로 학습할 수 있게 하는 기술입니다.

이 기술은 수 많은 데이터를 분석하여 패턴을 찾고 예측 모델을 생성함으로써, 새로운 데이터가 주어졌을 때 그에 대한 결과를 예측합니다.

• 학습 과정
  • 머신러닝 모델은 데이터에서 규칙과 패턴을 찾아내어 학습합니다.
  • 이를 통해 특정 입력이 주어지면 그에 맞는 출력을 예측하는 모델을 만듭니다.
• 알고리즘: 대표적인 머신러닝 알고리즘에는 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 의사결정 나무, 서포트 벡터 머신(SVM), K-평균(K-means) 등이 있습니다.

2. 머신러닝의 학습 방식

머신러닝은 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning)으로 나눌 수 있습니다.

출처: 위키피디아-지도학습

출처: Google Cloud-비지도학습

• 지도 학습
  • 입력과 출력 데이터 쌍을 이용해 모델을 학습시킵니다.
  • 예측 모델이 출력을 예측하도록 하고, 그 결과를 평가하여 모델을 개선합니다.
  • 예로는 이미지 분류, 텍스트 분석 등이 있습니다.
• 비지도 학습
  • 출력 없이 입력 데이터만으로 패턴을 찾아냅니다.
  • 주로 데이터의 구조를 파악하거나 데이터 군집화를 수행할 때 사용됩니다.
  • 예로는 클러스터링, 차원 축소 등이 있습니다.
• 강화 학습
  • 에이전트가 환경과 상호작용하며 목표를 달성하기 위해 최적의 행동을 찾습니다.
  • 보상을 기반으로 학습하며, 게임 AI와 로봇 제어에서 많이 사용됩니다.

3. 딥러닝의 기본 개념

딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 다층 신경망(Deep Neural Network)을 사용하여 복잡한 문제를 해결합니다.

인간의 뇌를 모방한 인공 신경망을 사용해, 이미지나 음성 같은 고차원 데이터를 학습할 때 강력한 성능을 발휘합니다.

• 인공 신경망(Artificial Nerual Network)
  • 여러 개의 계층으로 구성되며, 각 계층은 뉴런으로 이루어져 있습니다.
  • 입력 데이터를 처리하고 다음 계층으로 전달하여 최종적으로 출력을 예측합니다.
• 은닉층(Hidden Layer): 입력층과 출력층 사이에 위치한 계층으로, 여러 은닉층을 쌓아 딥러닝 모델이 더욱 복잡한 패턴을 학습할 수 있게 합니다.

4. 딥러닝의 주요 모델

딥러닝에는 다양한 신경망 구조가 존재하며, 각각 다른 특성과 사용 사례를 가지고 있습니다.

• 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network): 이미지 처리에 특화된 신경망으로, 필터를 통해 특징을 추출하여 이미지를 분류하는 데 주로 사용됩니다.
• 순환 신경망(RNN, Recurrent Nerual Netwrok)
  • 시퀀스 데이터에 특화된 신경망으로, 순차적 데이터를 학습하는 데 유리합니다.
  • 주로 음성 인식, 자연어 처리에 사용됩니다.
• 트랜스포머(Transformer): 자연어 처리에 강력한 성능을 보이는 모델로, 문맥을 이해하고 번역, 요약 등에 활용됩니다.

5. 머신러닝과 딥러닝의 차이점

머신러닝과 딥러닝은 학습 방식과 모델 구조에서 차이가 있습니다.

• 데이터 필요량: 딥러닝은 다량의 데이터를 필요로 하며, 머신러닝은 비교적 적은 데이터로도 학습이 가능합니다.
• 연산 능력: 딥러닝은 높은 연산 능력을 필요로 하고, GPU와 같은 고성능 장비가 요구됩니다.
• 모델 복잡성: 머신러닝은 주로 수학적 모델에 기반하고, 딥러닝은 다층 신경망 구조를 이용해 복잡한 문제를 해결합니다.

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머신러닝과 딥러닝은 AI의 핵심 기술로, 데이터를 통해 복잡한 문제를 해결할 수 있는 강력한 도구입니다.

머신러닝은 데이터의 패턴을 학습하여 예측 모델을 만들고, 딥러닝은 다층 신경망을 활용해 더욱 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다.

이를 이해하고 활용하는 것은 데이터 기반의 미래 사회에서 매우 중요한 역할을 하게 될 것입니다.