“Hey Siri”부터 ChatGPT, 자율주행차까지 AI(인공 지능) 모델은 인간의 경험에 혁명을 일으키고 있습니다.

하지만 AI는 어떻게 작동할까요? 인간의 뇌와 동등한 기술을 만들기 위해 무대 뒤에서 무슨 일이 일어나고 있을까요?

이 글에서는 AI 모델이 무엇이고, AI 모델의 작동 방식과 다양한 유형의 AI 모델에 대해 예를 들어 설명합니다.

AI 모델이란?

모델은 인공지능의 가상 두뇌입니다. 알고리즘과 데이터를 사용하여 만들어진 AI 모델은 경험으로부터 학습하고 결론을 도출합니다.

AI 모델은 데이터를 이해하고 훈련을 넘어서 작업을 수행하기 위해 인간의 도움이 필요합니다. AI 모델을 훈련하다 간단한 자동 응답에서 복잡한 문제 해결까지 거의 모든 작업을 수행할 수 있습니다.

AI 모델은 다음 분야에서 가장 뛰어납니다.

• 데이터 세트 분석
• 패턴 찾기
• 예측하기
• 콘텐츠 생성

AI 모델이 더 많은 데이터를 가질수록 예측과 결정을 내릴 때 정확도가 높아집니다.

AI 모델은 어떻게 만드나요?

데이터 과학자는 AI 모델을 구축하기 위한 알고리즘을 개발합니다. 알고리즘은 특정 문제를 해결하거나 작업을 완료하는 단계별 규칙과 프로세스의 집합입니다. 알고리즘이 데이터로 훈련되면 AI 모델이 됩니다.

데이터 과학자들은 또한 인공 신경망(ANN) 인간의 뇌가 신호를 보내고 정보를 받는 방식을 모방하여 데이터를 처리하도록 컴퓨터에 가르치는 것입니다. 우리 뇌의 상호 연결된 뉴런 네트워크와 마찬가지로 ANN은 문제를 해결하기 위해 작동하는 인공 뉴런(노드)입니다.

인공 신경망은 다음과 같은 패턴 인식이 필요한 작업에 사용됩니다.

• 이미지 및 음성 인식
• 문서 요약
• 자연어 처리 (NLP)
• 복잡한 의사 결정

알고리즘의 예

여러분은 아마도 매일 가장 잘 알려진 알고리즘 중 하나를 사용하고 있을 것입니다. Google 검색.

Google에 쿼리를 입력하면 검색 알고리즘이 수십억 개의 웹 페이지를 크롤링하여 가장 유용하고 관련성 있는 결과를 빠르게 제공합니다. Google을 사용하는 방식이 진화함에 따라 알고리즘도 진화합니다.

다양한 유형의 AI 모델

여기에서는 다음 유형의 AI 모델에 중점을 두겠습니다.

• 기계 학습
• 감독 학습
• 감독되지 않은 학습
• 깊은 학습

기계 학습 모델

머신 러닝은 AI의 하위 집합입니다. 기계 학습 AI는 물론 머신러닝도 아니다.

머신 러닝 모델을 만들기 위해 데이터 과학자는 레이블이 지정된, 레이블이 지정되지 않은 또는 혼합된 데이터로 알고리즘을 훈련합니다. 다양한 목표에 맞는 다양한 유형의 머신 러닝 알고리즘이 있습니다.

• 분류 데이터 세트에서 특정 엔터티를 인식하여 해당 엔터티에 어떻게 레이블을 지정하거나 정의해야 하는지에 대한 결론을 도출합니다.
• 리그레션 예측을 하는 데 도움이 됩니다. 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 이해합니다.

데이터는 특정 작업을 가장 잘 실행하도록 수정된 다음 머신 러닝 모델이 됩니다. ML 모델은 데이터 내의 특정 변수를 조사하고 예측을 돕는 패턴을 찾습니다.

머신 러닝 모델은 시간이 지남에 따라 더 많은 데이터에 학습되고 노출되면서 더욱 향상됩니다.

머신러닝 예시

예를 들어 AI 모델에 다양한 종류의 꽃을 식별하는 방법을 가르치고 싶다고 가정해 보겠습니다.

1. 먼저, 꽃 이미지와 이름이 담긴 레이블이 지정된 데이터 세트가 필요합니다.
2. 다음으로, 데이터 과학자나 AI 엔지니어가 모델에 데이터 세트를 입력하여 인간의 뇌처럼 패턴과 추세를 식별하는 방법을 학습합니다.

ML 모델은 데이터세트에서 학습하고 각 유형의 꽃에서 패턴을 감지하고 차이점을 식별하기 시작합니다. 결국 모델은 이미지가 해바라기인지 장미인지 알려줄 수 있습니다.

지도 학습 모델

지도 학습은 가장 일반적인 유형의 머신 러닝이며 AI 모델이 학습하는 가장 간단한 방법입니다.

이를 "지도 학습"이라고 합니다. 알고리즘이 훈련되었습니다 인간이 만든 레이블이 붙은 데이터 세트. 레이블은 알고리즘을 지원하고 ML 모델이 데이터 과학자가 원하는 방식으로 데이터를 분류하는 방법을 정확히 이해하도록 돕습니다.

입력(특징)과 출력(레이블)의 예가 있는 레이블이 지정된 데이터 세트를 사용하여 지도 학습 알고리즘은 결과를 예측하고 패턴을 식별하도록 훈련됩니다. 모델이 훈련되고 테스트되면 이전에 학습한 지식을 기반으로 알려지지 않은 데이터로 예측을 할 수 있습니다.

지도 학습의 예

꽃 예를 생각해 보면, 지도 학습에는 꽃의 예와 종 이름이 포함된 레이블이 지정된 데이터 세트가 필요합니다.

알고리즘은 각 꽃 유형에 속하는 특성을 이해하는 법을 배우고, 레이블이 지정된 출력은 이를 제공합니다. 모델을 테스트하려면 꽃 사진을 보여주고 이름을 추측하도록 요청할 수 있습니다.

잘못된 답변이 나온다면 모델을 계속 훈련하고 매개변수를 조정하여 정확도를 높여야 한다는 의미일 뿐입니다.

비지도 학습 모델

비지도 학습은 또 다른 유형의 머신 러닝이지만, 지도 학습만큼 인기가 없습니다.

지도 학습에는 레이블이 지정된 데이터가 필요한 반면, 비지도 학습은 인간의 지시 없이 패턴을 찾습니다. 모델은 원시 데이터를 수신하고 자체 규칙을 만들 수 있는 자체 학습 알고리즘을 따릅니다.

비지도 학습 모델은 유사점, 차이점 및 패턴을 기반으로 데이터를 구조화합니다. 비지도 학습에는 데이터 과학자가 필요하지 않습니다. 이 모델은 각 데이터를 처리하는 방법에 대한 지침 없이 작동하도록 설계되었기 때문입니다.

비지도 학습의 예

여러분은 다양한 종류의 꽃에 대한 데이터 세트를 제공할 수 있으며, 비지도 학습 모델은 이를 색상과 꽃잎 모양과 같은 범주로 그룹화합니다. 모델이 성숙해짐에 따라 그룹화는 더욱 구체적이 될 것입니다.

딥 러닝 모델

딥러닝은 텍스트, 이미지, 소리에서 복잡한 패턴을 식별하는 법을 배우는 고급 유형의 머신러닝입니다.

딥러닝을 통해 데이터는 처리 및 분류 여러 계층을 거치며, 각 계층은 입력 데이터를 처리하는 역할을 합니다.

다음은 딥 러닝 신경망의 다양한 유형의 계층을 간략히 살펴본 것입니다.

• 따라서 입력 레이어 원시 데이터를 수신하여 네트워크를 통해 전달합니다.
• 숨겨진 레이어 입력 데이터를 평가하고 처리하여 출력으로 변환합니다.
• 따라서 출력 레이어 처리된 데이터를 사용하여 결과를 전달합니다.

기본 신경망은 일반적으로 하나 또는 두 개의 숨겨진 레이어를 갖습니다. 하지만 딥 러닝 신경망은 수백 개를 가질 수 있습니다. 모든 레이어는 데이터를 다르게 분석하고 기본 머신 러닝 방법으로는 불가능한 패턴을 식별할 수 있습니다.

딥러닝의 예

딥 러닝 모델은 일반적으로 인간의 지능이 필요한 복잡한 작업을 자동화할 수 있습니다. 여기에는 소리를 텍스트로 변환하거나 이미지를 자세히 설명하는 것과 같은 작업이 포함됩니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 대규모의 사전 훈련된 딥러닝 모델입니다.

딥 러닝은 우리가 매일 사용하는 다음과 같은 많은 AI 애플리케이션을 구동합니다.

• 자동 얼굴 인식
• 사기 감지
• 가상 현실
• 디지털 보조원

일반적인 AI 모델의 예

다양한 AI 모델이 엄청나게 많습니다. 다양한 종류의 꽃을 분류하든, 의료 결과를 예측하든, 해야 할 일에 맞는 특정 모델이 있습니다.

다음은 일반적인 AI 모델 유형에 대한 간단한 샘플 목록입니다.

일반적인 머신 러닝 모델

• 선형 회귀 연속적인 값을 예측합니다. 예를 들어, 크기와 위치와 같은 특징을 기반으로 주택 가격을 예측합니다.
• 로지스틱 회귀 는 이진 분류 작업을 위한 것입니다. 이 모델이 제공하는 가능한 답은 두 가지뿐입니다. 이메일 스팸 감지가 그 예입니다. 로지스틱 회귀는 이메일이 스팸인지(예) 아니면 아닌지(아니요)를 판별합니다.
• 의사 결정 트리 결정과 그에 따른 가능한 결과에 대한 트리형 그래프를 사용하는 모델입니다. 분류 및 회귀 작업에 가장 적합합니다.

일반적인 딥러닝 모델

• 컨볼 루션 신경망 (CNN) 이미지와 같은 그리드 형태의 데이터를 처리하기 위한 것입니다. CNN은 이미지 분류, 객체 감지, 심지어 게임 플레이와 같은 작업에 강력합니다.
• 재발 성 신경망 (RNN) 시계열이나 자연어와 같은 순차적 데이터에 적합합니다. RNN은 언어 모델링 및 기계 번역과 같은 응용 프로그램을 위한 것입니다.
• 장단기 기억 네트워크(LSTM) 장기 종속성을 학습할 수 있는 특수한 종류의 RNN입니다. 이는 긴 시퀀스에 걸쳐 있는 순차적 데이터를 포함하는 작업에 효과적입니다.

일반적인 강화 학습 모델

• Q- 학습 특정 상태에서의 행동 가치를 학습하기 위한 모델 없는 강화 학습 알고리즘입니다.
• 딥 Q 네트워크(DQN) Q-러닝과 딥 뉴럴 네트워크를 결합합니다. DQN은 초인적인 수준에서 비디오 게임을 하는 것과 같은 복잡한 의사 결정 작업을 위한 것입니다.
• 정책 그라데이션 방법 경사 하강법을 통해 정책 매개변수를 직접 최적화합니다. 이는 행동 공간이 고차원이거나 연속인 시나리오에 적용됩니다.

귀하의 애플리케이션 개발 목표에 AI를 적용하세요

요약하자면 :

• AI 모델은 인공지능의 가상의 두뇌입니다.
• 알고리즘이 데이터로 훈련되면 AI 모델이 됩니다. 모델에 데이터가 많을수록 정확도가 높아집니다.
• 다양한 유형의 AI 모델로는 머신 러닝, 지도 학습, 비지도 학습, 딥 러닝 등이 있습니다.
• 무엇을 하든 그에 맞는 특정 AI 모델이 있습니다.

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