[정보통신산업진흥원] AI 웹개발 취업캠프 - 유데미 필수 강의 후기/기록 ([AICE 자격대비반] 인공지능(AI) 능력시험 AICE)(1)
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❓ AI의 정의
AI(Artificial Intelligence)란 컴퓨터 시스템이 인간의 학습과 의사 결정 능력을 모방하고 데이터에서 패턴을 인식하며 문제를 해결하는 기술입니다. 기존의 프로그래밍과는 다르게, AI는 알고리즘을 사용하여 데이터에서 자동으로 학습하고 패턴을 찾아내어 판단과 예측을 수행합니다.
❕ 전통적인 프로그래밍
사람이 컴퓨터에 직접 명령을 내려 원하는 작업을 수행하도록 프로그램을 설계합니다. 그러나 AI는 데이터 기반으로 스스로 학습하고 판단하는 능력을 가지므로, 사람이 직접 프로그램을 작성하지 않고도 문제를 해결할 수 있습니다. 이를 통해 AI는 복잡한 문제를 해결하고 예측하는 데 탁월한 성능을 보이며, 인간의 능력을 뛰어넘는 결과를 도출할 수 있습니다.
💯머신러닝
머신 러닝은 AI의 핵심 기술 중 하나로, 규칙과 데이터를 이용하여 기계가 스스로 학습하는 원리입니다. 데이터와 해답을 입력으로 제공하면 머신 러닝은 데이터 간의 패턴을 발견하고 예측 모델을 생성합니다. 이러한 모델은 새로운 데이터를 받아들여 판단하거나 예측할 수 있습니다. 머신 러닝은 데이터의 양과 다양성을 기반으로 자동으로 규칙을 생성하므로, 복잡한 문제에 대한 해결책을 찾는 데 효과적입니다.
❗ 따라서 AI는 기존의 프로그래밍 방식과는 다른 접근법으로, 데이터를 활용하여 학습하고 판단하는 기술을 의미합니다. 이를 통해 인간의 능력을 보완하고 활용하여 다양한 분야에서 혁신적인 결과를 얻을 수 있습니다.
❓ AI 구현을 위한 3대 요소
알고리즘: AI의 뇌
알고리즘은 AI의 뇌와 같습니다. 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하고 문제를 해결하기 위한 도구로서 알고리즘은 AI의 핵심입니다. 머신 러닝과 딥 러닝 알고리즘은 데이터의 흐름 속에서 패턴을 찾아내고 예측을 수행합니다. 마치 사람이 경험을 통해 배우는 것처럼, 알고리즘은 데이터를 학습하며 업무의 자동화부터 복잡한 문제 해결까지 다양한 분야에서 빠르게 발전하고 있습니다.
데이터: AI의 현실감
AI의 두뇌가 되는 알고리즘을 빛나게 하는 것은 데이터입니다. 데이터는 AI의 현실감을 불어넣어주는 중요한 재료로서, 다양한 형태와 유형의 데이터가 AI 시스템을 향상시키고 확장시킵니다. 레이블이 있는 데이터는 모델을 학습시키고 지식을 쌓는 데 도움을 주며, 레이블이 없는 데이터는 패턴을 발견하고 새로운 정보를 생성하는 데 활용됩니다. 데이터의 품질과 다양성은 AI 모델의 성능을 결정하는 핵심적인 역할을 합니다.
GPU: AI의 엔진
AI가 현실에서 실제로 동작하려면 높은 계산 능력이 필요합니다. 이때 등장하는 주인공이 GPU입니다. GPU는 수많은 계산을 동시에 처리할 수 있는 능력을 갖춘 하드웨어로, 특히 딥 러닝 모델의 학습과 실행에 필수적입니다. 병렬 처리 능력을 활용하여 복잡한 계산을 빠르게 수행하며, AI 시스템의 성능을 높이는 역할을 수행합니다. GPU의 엔진처럼 AI는 이동 중에도 끊임없이 발전하고 진화하고 있습니다.
❓ 지도학습: 문제와 답을 함께 배우는 AI의 길
인공지능의 분야 중에서 지도학습(Supervised Learning)은 가장 기본이 되는 학습 방법 중 하나입니다. 지도학습은 데이터와 답을 함께 활용하여 모델을 학습시키는 방법으로, 데이터의 특징과 정답(Label) 사이의 관계를 파악하여 예측하는 과정을 의미합니다. 이때 주어지는 데이터는 입력(Feature, X)이며, 정답(Label, Y)은 모델이 배워야 할 정보를 나타냅니다.
지도학습의 2가지 종류: 분류와 회귀
분류(Classification) : 분류는 입력 데이터를 미리 정의된 여러 개의 클래스 중 하나로 분류하는 과정입니다. 예를 들어, 이메일이 스팸인지 아닌지를 판별하거나, 손글씨 숫자가 0부터 9까지 중 어떤 숫자인지 분류하는 것이 분류 문제입니다. 이때 각 클래스는 미리 정의되어 있으며, 모델은 주어진 입력 데이터를 분석하여 해당하는 클래스로 분류합니다.
회귀(Regression) : 회귀는 입력 데이터와 연속적인 값을 가지는 출력(Label) 데이터 사이의 관계를 학습하여, 주어진 입력에 대해 연속적인 값을 예측하는 과정입니다. 예를 들어, 주택의 크기나 위치를 토대로 주택의 가격을 예측하는 것이 회귀 문제입니다. 회귀 모델은 입력 데이터의 특징을 기반으로 출력 데이터의 추세나 패턴을 학습하여 값을 예측합니다.
지도학습의 핵심 개념
데이터 준비: 지도학습은 학습 데이터를 준비하는 단계가 중요합니다. 데이터는 입력 데이터와 해당하는 정답(Label)으로 구성되며, 다양한 특징을 포함하여 모델에 제공됩니다.
모델 학습: 모델은 주어진 학습 데이터를 기반으로 학습되어 입력 데이터와 정답(Label) 사이의 관계를 학습합니다. 학습 과정에서 모델은 특징을 추출하고 패턴을 파악하는 방법을 학습합니다.
예측 및 평가: 학습된 모델은 새로운 입력 데이터에 대해 예측을 수행합니다. 이때 모델이 예측한 값과 실제 정답(Label)을 비교하여 모델의 성능을 평가합니다.
❓ AI를 활용하는 핵심, 비즈니스의 이해
인공지능(AI)은 현대 비즈니스에 혁명적인 변화를 가져왔습니다. 그러나 AI를 성공적으로 활용하려면 기술만큼이나 비즈니스의 본질을 이해하는 것이 중요합니다.
1. 비즈니스의 목표와 문제 파악
AI 활용을 위해 비즈니스 목표와 해결해야 할 문제를 명확히 이해해야 합니다. 목표와 가치를 정의하고 AI로 어떤 문제를 해결할지 결정합니다.
2. 데이터의 중요성과 활용
비즈니스의 성과를 위해서는 데이터의 역할을 이해하고 적절히 활용해야 합니다. 필요한 데이터 종류를 파악하고 수집, 정제하여 모델에 적용하여 가치를 추출합니다.
3. 적절한 AI 모델 선택과 개발
AI 모델은 비즈니스 문제와 데이터 특성에 맞게 선택되고 개발되어야 합니다. 적합한 알고리즘과 기술을 선택하여 비즈니스 목표에 부합하는 모델을 구축합니다.
4. 결과 해석과 의사 결정
AI 결과를 제대로 이해하고 비즈니스에 적용하기 위해 결과를 올바르게 해석합니다. 모델이 제시한 예측 결과를 기반으로 의사 결정을 내리며 전략을 계획합니다.
5. 변화에 대한 유연한 대처
비즈니스는 끊임없이 변화하므로 AI 솔루션도 유연하게 대처할 수 있어야 합니다. 비즈니스의 변화에 신속히 대응하며 AI 솔루션을 최적화하여 유연한 활용이 가능합니다.
❓ AI 모델링 과정
입력/출력 데이터 설정 : 모델링의 첫 단계로 사용할 입력 데이터와 해당 데이터에 대한 출력 (예측 값 또는 분류 레이블)를 정의합니다.
칼럼/학습 파라미터 설정 : 입력 데이터의 특성을 나타내는 칼럼들을 선택하고, 모델 학습에 필요한 파라미터 (예: 학습률, 에폭 수)를 설정
학습 실행 : 설정한 데이터와 파라미터를 바탕으로 모델을 학습시킵니다. 입력 데이터를 모델에 주입하고, 모델은 예측 결과를 생성하여 출력 데이터와 비교
결과 평가 : 학습된 모델의 예측 성능을 평가합니다. 테스트 데이터를 사용하여 모델이 예측한 값과 실제 출력 값을 비교하고 정확도나 오차 등을 평가
