AI 이해를 위한 필수 단어 11-20

이제 AI에서 사용되는 또 다른 10개의 용어를 알아보겠습니다. AI 모델의 성능을 평가하고 최적화하는 데 필요한 용어들이며, 이를 잘 이해하면 AI의 동작 방식을 더욱 깊이 있게 이해할 수 있습니다. 뉴스나 기사에 나오는 정도는 이해할 수 있어야 하니까요.

AI 이해를 위한 필수 단어 1-10

 

11. 정확도(Accuracy)

• 정확도는 모델의 예측 성능을 평가하는 지표로, 전체 예측 중 맞춘 비율을 의미합니다. 예를 들어, 100개의 데이터 중 90개를 맞췄다면 정확도는 90%가 됩니다. 그러나 데이터의 불균형(예: 정상 상태가 95%인 의료 데이터)일 경우, 정확도만으로는 모델의 성능을 평가하기 어렵습니다. 이 경우 정밀도와 재현율과 같은 추가적인 성능 지표도 함께 평가합니다.

12. 정밀도(Precision)

• 정밀도는 모델이 긍정적(Positive)으로 예측한 항목 중 실제로 긍정인 비율을 의미합니다. 데이터가 불균형할 때 유용한 지표로, 예를 들어 스팸 필터에서 ‘스팸’으로 예측된 이메일 중 실제 스팸 비율을 나타냅니다. 정밀도가 높다는 것은 잘못된 긍정 오류(False Positive)가 적다는 의미입니다.

13. 재현율(Recall)

• 재현율은 실제 긍정 사례 중 모델이 정확하게 예측한 비율입니다. 예를 들어, 스팸 이메일 중 스팸으로 올바르게 분류된 비율을 재현율이라고 합니다. 재현율이 높을수록 모델이 중요한 사례를 놓치지 않고 잡아내는 능력이 우수함을 의미합니다.

14. 과적합(Overfitting)

• 과적합은 모델이 학습 데이터에는 높은 성능을 보이지만 새로운 데이터에는 성능이 저조해지는 현상입니다. 모델이 학습 데이터에 지나치게 맞춰져 일반화 능력이 떨어지기 때문에 발생합니다. 과적합을 피하기 위해 다양한 기법들이 사용되며, 데이터 확장, 정규화 등이 대표적 방법입니다.

15. 언더피팅(Underfitting)

• 언더피팅은 모델이 학습 데이터에서도 좋은 성능을 보이지 못하는 상태로, 학습이 부족하거나 모델이 너무 단순할 때 발생합니다. 예를 들어, 직선 모델로 복잡한 곡선 데이터를 학습할 경우 언더피팅이 발생할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 모델의 복잡도를 높이거나 더 많은 데이터를 학습시키는 방법을 사용합니다.

16. 손실 함수(Loss Function)

• 손실 함수는 모델의 예측값과 실제값의 차이를 측정하는 함수입니다. 손실 함수 값이 작을수록 모델의 성능이 좋다는 뜻입니다. 손실 함수는 모델의 훈련 과정에서 필수적인 역할을 하며, 손실 함수의 종류에 따라 모델의 학습 방식도 달라집니다. 예를 들어, 회귀 분석에서는 평균 제곱 오차(MSE), 분류 문제에서는 교차 엔트로피(Cross-Entropy) 등이 사용됩니다.

17. 옵티마이저(Optimizer)

• 옵티마이저는 손실 함수를 최소화하기 위해 모델의 매개변수를 조정하는 알고리즘입니다. 경사하강법과 같은 최적화 알고리즘이 대표적이며, 학습 속도와 모델의 성능을 결정짓는 중요한 요소입니다. 옵티마이저가 효과적으로 작동할 때 모델은 손실을 줄이며 점진적으로 정확한 예측을 하게 됩니다.

18. 경사하강법(Gradient Descent)

• 경사하강법은 최적화 알고리즘의 한 종류로, 손실 함수의 기울기를 따라 내려가며 최소값을 찾는 방법입니다. 이 기법을 통해 모델의 매개변수가 최적화되며, 신경망에서 주로 사용됩니다. 다양한 변형이 있으며, 특히 학습 데이터가 방대한 경우에는 배치 경사하강법이나 확률적 경사하강법이 사용됩니다.

19. 에폭(Epoch)

• 에폭은 전체 학습 데이터를 한 번 학습하는 단위를 의미합니다. 에폭 수가 많아질수록 모델이 데이터를 더 많이 학습하며, 데이터 패턴을 더 잘 이해하게 됩니다. 그러나 과도한 에폭 수는 과적합을 유발할 수 있어, 적절한 수의 에폭을 설정하는 것이 중요합니다.

20. 하이퍼파라미터(Hyperparameter)

• 하이퍼파라미터는 모델 학습 과정에서 직접 설정해야 하는 변수로, 학습률, 에폭 수 등이 이에 해당합니다. 하이퍼파라미터 설정이 모델의 학습 성능에 큰 영향을 미치기 때문에 신중하게 조정해야 합니다. 최적의 하이퍼파라미터를 찾기 위해 그리드 탐색(Grid Search)이나 랜덤 탐색(Random Search) 등의 방법이 사용됩니다.

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지금까지 인공지능, AI를 이해하기 위한 단어 공부를 해봤습니다. 인공지능에 대한 기본 용어와 개념을 이해하는 것은 AI 관련 뉴스나 기사를 읽을 때 큰 도움이 됩니다. 최근 기술 발전과 관련된 기사들은 이러한 용어와 개념을 전제로 설명하는 경우가 많아, 기초 지식이 없다면 내용을 따라가기 어려운 경우가 많습니다. 본 글에서 다룬 20개의 필수 용어로 인공지능이 어떻게 작동하고 발전하는지 이해할 수 있는 배경 지식을 함양할 수 있는 시간이 되었으면 합니다. 이 용어들을 익히고 나면 AI 관련 정보에 접근하기 훨씬 쉬워지고, 변화하는 기술 흐름도 보다 깊이 있게 파악할 수 있을 것입니다👍