근래 몇년 간, AI의 소식이 빠지지 않고 있다
가장 널리 알려진 ChatGPT 부터 시리, 빅스비 등 요즘은 AI 빼놓고 생활할 수는 없다
최근 개발을 진행하다보니 추천 시스템이나, 흔히 보는 웹툰들의 해시태그 부여 방식 등 AI를 서비스해보고 싶은 필요성이 생겼다
그래서 관련하여 강의를 듣고 학습한 부분에 대해 글을 정리해보려고 한다
ML/DL에 대해 학습하고, 결과로 간단하게 추천 시스템을 만들어보는 흐름으로 진행을 할 것이다
0. AI 란?
ML이 뭐고 DL이 뭔지 알아보기 전에, 근본이 되는 AI가 뭔지에 대해 알아보자
AI란 무언가를 학습한다거나, 문제 상황을 해결하는 등 사람의 인지 문제를 해결하는 것이 목적인 분야이다
우리가 영화에서나 보는 AI는 사실 ASI라고 하는 아직 먼 미래의 이야기이지만, 그를 목표로 한발씩 나아가고 있다
관련한 유명한 영국의 수학자인 앨런 튜링은 "튜링 테스트(Turing Test)"라는 이론을 제시했으며, 이 것은 지금까지 인공지능의 판별 기준으로 사용되고 있다
상대의 정체를 알지 못하는 인간 실험자가 인간과 유사하게 반응하는 기계와 자연어로 소통했을 때, 상대가 기계인지 인간인지 구분할 수 없게 되는 것
feat. 튜링 테스트
1. AI의 분류
AI는 매우 넓은 분야로 종류 또한 매우 많다
능력의 정도, 사용 기술, 적용 분야 등 다양한 기준에 따라 분류할 수 있다
자세한 분류는 아래 링크를 참고하고, 여기선 사용 기술과 적용 분야에 따른 분류에 대해 알아보자
(참고: https://captivenomad.com/artificial-intelligence-types-and-classification/)
AI를 사용 기술에 따라 분류하자면, 흔히 알고있는 머신러닝, 인공신경망, 딥러닝으로 나눌 수 있다
출처: https://live.lge.co.kr/live_with_ai_01/
머신러닝 이란?
데이터를 주고 학습하여 마치 사람과 비슷한 지능을 갖게하도록 하는 것이 목표인 AI 기술 분야이다
예시로는 스팸 메일 분류, 추천 시스템 등이 이에 속하며, 하위 분야로는 인공신경망, 딥러닝 등이 있다
인공신경망 이론
어떻게하면 인간처럼 생각할 수 있을까?에서 착안하여 인간의 두뇌를 모방하여 만든 뉴런(노드)이 서로 연결되어 있는 것과 같은 계층 구조를 사용하여 학습하는 ML의 한 분야이댜
명확한 입력변수가 있는게 아닌, 복잡한 입력 데이터들로 학습을 진행해야 할 때 사용된다
딥러닝 이란?
인공신경망을 기반으로 학습하여 판단하는 AI 기술 분야이다
사실상 둘이 거의 동일하다고 볼 수 있으며, "딥러닝이 인공신경망을 활용하여 학습한다"라는 정도로 이해하면 된다
예시로는 고양이를 판별하거나 사물을 인식하는 등이 있다
여기서 간단히 AI란 무엇인가와 그 종류에 대해 살펴보았다
다음 편에서는 머신러닝에 대해 자세히 알아보도록 하자
참고
강의 참조
코드잇(https://www.codeit.kr)
