[인공지능] 입문할 때 알고 시작해야 할 개념들

 인공지능이란, 오늘날 다양한 분야에서 빠르게 발전하며 중요한 역할을 하고 있습니다. 입문자라면 인공지능의 기본 개념을 이해하는 것이 중요하며, 이를 위해 몇 가지 필수 개념을 알아두어야 합니다. 이번 글에서는 인공지능을 처음 배울 때 꼭 알아야 할 핵심 개념과 용어에 대한 설명을 다루고 있습니다.

 

1. 인공지능이란?

 인공지능은 인간처럼 사고하고 학습하는 컴퓨터 시스템을 만드는 기술을 의미합니다. 더 구체적으로, 인공지능은 컴퓨터가 사람처럼 판단하고 문제를 해결할 수 있도록 하는 다양한 알고리즘과 모델을 포함합니다. 예를 들어, 사람의 음성을 인시해 답변하는 스마트폰의 음성 비서나, 사용자가 좋아할 만한 콘텐츠를 추천해주는 스트리밍 서비스는 모두 인공지능 기술을 활용한 사례입니다. 

 

2. 머신러닝

 머신러닝은 인공지능의 한 하위 분야로, 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 데이터를 통해 스스로 학습하는 기술입니다. 머신러닝을 이해하기 위해서는 데이터를 기반으로 한 학습 방식에 대한 이해가 필수적입니다. 

머신러닝의 구분

2.1 지도 학습 (Supervised Learning)

 지도 학습은 라벨이 있는 데이터를 기반으로 학습하는 방식입니다. 예를 들어, 개와 고양이 사진이 있는 데이터셋에 각 사진이 어떤 동물을 나타내는지에 대한 라벨이 달려 있다고 가정합니다. 모델은 이 정답 데이터를 사용해 어떤 특성이 고양이이고 어떤 특성이 개인지 학습한 이후, 새로운 이미지를 보고 이를 구분할 수 있게 됩니다. 지도 학습은 주로 분류(Classification)와 회귀(Regression) 문제로 나뉩니다. 분류는 데이터가 특정 범주로 구분되는 문제이고, 회귀는 연속적인 값을 예측하는 문제입니다. 

 

2.2 비지도 학습 (Unsupervised Learning)

 비지도 학습은 데이터에 정답 라벨이 없는 경우에 사용됩니다. 데이터의 패턴이나 구조를 발견하는 것이 목표입니다. 예를 들어, 고객의 행동 데이터를 바탕으로 유사한 패턴을 가진 고객들을 그룹으로 묶는 클러스터링 기법이 비지도 학습의 대표적인 사례라고 볼 수 있습니다. 

 

2.3 강화 학습 (Reinforcement Learning)

 강화 학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하기 위한 행동을 학습하는 방식입니다. 에이전트는 여러 행동을 시도해보며, 그 결과에 따라 보상을 받거나 벌칙을 받습니다. 이를 통해 에이전트는 최적의 행동 방침을 학습하게 됩니다. 강화 학습은 주로 게임 AI나 자율주행과 같은 문제에서 많이 사용됩니다. 

 

3. 딥러닝(Deep Learning)

 딥러닝은 머신러닝의 한 갈래로, 인공 신경망(Artificial Neural Network)을 기반으로 한 학습 방식입니다. 딥러닝의 기본 구조인 신경망은 인간의 뇌 신경 세포를 모방한 모델로, 여러 계층(layer)을 통해 복잡한 패턴을 학습할 수 있습니다. 딥러닝은 특히 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.

3.1 신경망의 구조

 딥러닝에서 중요한 개념 중 하나는 신경망의 구조입니다. 신경망은 입력층(Input Layer), 은닉층(Hidden Layer), 그리고 출력층(Output Layer)로 구성됩니다. 각 층은 수많은 뉴런(Neuron)으로 이루어져 있으며, 뉴런 간의 연결이 데이터의 흐름을 조정합니다. 심층 신경망(Deep Neural Network)은 은닉층이 여러 개 있는 신경망을 의미하며, 이로 인해 복잡한 문제를 더 잘 해결할 수 있게 됩니다.

심층신경망(DNN)의 구조

3.2 활성화 함수(Activation Function)

 신경망에서 각 뉴런은 입력 신호를 받아 특정 기준에 따라 출력을 결정합니다. 이때 활성화 함수가 사용되며, 대표적으로 ReLU(Rectified Linear Unit), 시그모이드(Sigmoid), 소프트맥스(Softmax) 등이 있습니다. 활성화 함수는 모델의 비선형성을 부여해 더 복잡한 문제를 풀 수 있도록 돕습니다.

4. 인공지능의 주요 활용 분야

4.1 자연어 처리 (Natural Language Processing, NLP)

 NLP는 인공지능이 인간의 언어를 이해하고 생성하는 기술입니다. 예를 들어, 구글 번역기나 스마트폰의 음성 비서는 NLP를 기반으로 동작합니다. 텍스트 분석, 번역, 질의응답 시스템 등에서 널리 사용됩니다.

4.2 컴퓨터 비전 (Computer Vision)

 컴퓨터 비전은 컴퓨터가 이미지를 이해하고 해석하는 기술입니다. 얼굴 인식, 자율 주행 자동차의 객체 탐지, 의료 영상 분석 등이 대표적인 활용 사례입니다. 딥러닝의 발전으로 인해 컴퓨터 비전의 성능이 크게 향상되었습니다.

4.3 자율주행 (Autonomous Driving)

 자율주행은 AI가 인간의 개입 없이 차량을 제어하는 기술입니다. AI는 카메라, 레이더, 라이다 등의 센서를 통해 환경을 인식하고, 이를 기반으로 차량의 속도와 방향을 제어합니다. 자율주행 기술은 머신러닝, 컴퓨터 비전, 강화 학습 등 다양한 AI 기술이 결합된 사례입니다.

 

 

  AI의 기본적인 정의부터 머신러닝, 딥러닝 등의 다양한 개념을 이해하는 데 시간이 걸리지만 더 깊이 탐구할 수 있는 토대가 마련될 수 있습니다.