AI 이해를 위한 필수 단어 1-10

인공지능(AI)은 여러 가지 기술과 개념의 집합입니다. AI를 이해하는 데 필수적인 용어들은 각 개념이 무엇을 의미하고 어떤 역할을 하는지에 따라 AI의 전반적인 원리를 파악하게 해줍니다. 이 글에서는 인공지능에 대해 꼭 알아야 할 용어 10가지를 한층 더 자세히 설명합니다.

AI 이해를 위한 필수 단어 11-20

 

1. 인공지능(AI, Artificial Intelligence)

• 인공지능은 사람의 인지 능력을 컴퓨터 시스템이 수행할 수 있도록 하는 기술을 뜻합니다. 기계가 인간처럼 생각하고 학습할 수 있도록 하는 데 목적이 있습니다. AI는 크게 두 가지 범주로 나눌 수 있는데, ‘약한 AI’와 ‘강한 AI’입니다. 약한 AI는 특정한 작업을 수행하도록 설계된 시스템으로, 예를 들어 음성 인식이나 이미지 인식 프로그램이 해당됩니다. 반면, 강한 AI는 사람처럼 사고하고 문제를 해결하는 포괄적 지능을 목표로 합니다. 현재 강한 AI는 개발 초기 단계에 있으며, 연구 중입니다.

2. 기계 학습(Machine Learning)

• 기계 학습은 AI의 한 분야로, 데이터를 통해 컴퓨터가 스스로 학습하고 성능을 향상할 수 있게 하는 기술입니다. 기계 학습에서는 데이터를 입력하면 컴퓨터가 이를 분석하여 패턴을 인식하고, 이를 통해 예측 및 의사 결정을 수행할 수 있습니다. 기계 학습은 주로 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습의 세 가지로 나뉩니다. 지도 학습은 데이터에 레이블을 부여하여 정답을 알려준 후 학습시키는 방식이며, 비지도 학습은 정답 없이 데이터의 패턴을 찾아내는 방식입니다. 강화 학습은 보상을 기반으로 시도와 오류를 반복해 학습합니다.

3. 딥러닝(Deep Learning)

• 딥러닝은 다층 구조의 인공 신경망을 사용하여 복잡한 데이터 패턴을 학습하는 방법입니다. 일반적인 기계 학습과 달리 딥러닝은 자동으로 특징을 추출할 수 있어 복잡한 문제를 해결하는 데 강점을 보입니다. 예를 들어, 이미지에서 얼굴을 인식하거나 자연어 문장을 분석할 때, 딥러닝 모델은 스스로 의미 있는 특징을 찾아내고 이를 학습할 수 있습니다. 딥러닝은 방대한 데이터와 높은 계산 능력을 요구하기 때문에, GPU 등의 하드웨어 지원이 필요합니다.

4. 알고리즘(Algorithm)

• 알고리즘은 문제를 해결하기 위한 단계적 절차를 의미합니다. AI에서는 다양한 알고리즘이 사용되며, 특히 데이터를 분석하고 예측하기 위한 알고리즘이 많이 사용됩니다. 대표적인 알고리즘으로는 선형 회귀, 결정 트리, K-최근접 이웃 등이 있습니다. 각 알고리즘은 데이터의 특성과 문제의 종류에 따라 다르게 선택됩니다. 예를 들어, 분류 문제에는 로지스틱 회귀나 서포트 벡터 머신(SVM) 알고리즘이 자주 사용됩니다.

5. 데이터(Data)

• 데이터는 AI가 학습하고 예측을 수행하는 데 필요한 원천 정보입니다. 데이터는 AI 모델의 성능과 품질에 큰 영향을 미치며, 데이터의 양과 다양성이 높을수록 AI가 더 정확한 예측을 할 수 있습니다. 텍스트, 이미지, 소리 등 다양한 형태의 데이터가 있으며, 데이터가 제대로 준비되어야 AI가 올바른 학습을 수행할 수 있습니다. 데이터를 효과적으로 수집하고 전처리하는 과정이 AI 시스템의 성능을 좌우하는 중요한 요소입니다.

6. 모델(Model)

• 모델은 데이터 학습과 알고리즘을 통해 만들어진 예측 시스템입니다. 모델은 데이터의 패턴을 분석해 새로운 데이터에 대해 예측할 수 있도록 훈련됩니다. 예를 들어, 질병 진단 AI 모델은 수많은 의료 데이터를 학습해 특정 증상이 나타났을 때 질병을 예측하는 역할을 합니다. 모델은 일반화된 데이터 패턴을 인식할 수 있을 때 실용성이 높아지며, 이를 위해 정교한 훈련과 테스트가 필수입니다.

7. 신경망(Neural Network)

• 신경망은 생물학적 신경망, 즉 인간의 뇌에서 영감을 받은 컴퓨팅 시스템입니다. 신경망은 여러 개의 계층(layer)으로 이루어지며, 각 계층에는 노드(node)들이 연결되어 있습니다. 이러한 다층 구조를 통해 신경망은 데이터를 여러 단계로 나누어 처리하며, 복잡한 패턴을 분석하고 학습합니다. 신경망은 딥러닝에서 특히 중요한 구조로, 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 널리 활용됩니다.

8. 피처(Feature)

• 피처는 데이터에서 중요한 속성이나 특성을 나타내는 요소입니다. AI 모델이 문제를 분석하고 예측하는 데 필요한 정보로서, 데이터의 패턴을 파악하는 데 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 질병 예측 모델에서는 나이, 성별, 증상 등이 피처로 사용됩니다. 피처를 잘 선택하고 전처리하는 것이 모델의 성능을 높이는 데 매우 중요합니다.

9. 훈련(Training)

• 훈련은 모델이 주어진 데이터를 통해 학습하는 과정입니다. 훈련 과정에서 모델은 데이터의 특징을 학습하며, 주로 손실 함수를 최소화하여 성능을 높입니다. 데이터의 양과 다양성이 높을수록 훈련된 모델의 성능이 높아집니다. 반복적인 학습 과정을 통해 모델의 오류를 줄이고, 일반화 능력을 높이는 것이 목표입니다. 훈련된 모델은 테스트를 통해 최종 성능을 확인합니다.

10. 테스트(Test)

• 테스트는 모델이 학습하지 않은 데이터로 성능을 평가하는 과정입니다. 테스트 데이터를 통해 모델의 일반화 능력을 확인하며, 실제 적용 가능성을 검증합니다. 예를 들어, 이미지 인식 모델을 학습시킨 후 새로운 이미지로 테스트하여 인식 정확도를 확인할 수 있습니다. 테스트 결과가 양호할수록 실전 환경에서 활용 가능성이 높아집니다.

2편에서 이어서 설명드리겠습니다.