최적의 머신러닝 알고리즘이란? 딥러닝과의 차이와 알고리즘의 종류들을 한번 정리해봤습니다.
인공지능은 사고나 학습 등 인간이 가진 능력을 컴퓨터를 통해 구현하는 기술입니다. 인공지능은 일반 컴퓨터의 처리 방식과는 다르게, 사람이 원하는 결과 데이터를 제공하면 인공지능이 알아서 처리 방법을 만들어 사람에게 처리 결과를 보여줍니다. 그리고 인공지능에는 머신러닝과 딥러닝이 있습니다. 머신러닝과 딥러닝에는 차이점이 존재하기도 하는데, 머신러닝은 학습에 필요한 특징을 사람이 직접 제공해야 하지만, 딥러닝은 스스로 특징을 추출해서 데이터 학습에 적용할 수 있습니다.
예를 들어서 자연어 처리의 경우, 머신 러닝 모델은 파싱을 통해 이전에 접한 적 없는 문장이나 단어 조합의 배후 의도를 올바로 인식할 수 있고 이미지 인식의 경우, 머신 러닝 모델이 자동차나 개 등 사물을 인식하도록 교육할 수 있습니다. 머신 러닝 모델은 대규모 데이터 세트로 '교육'하면 이러한 작업을 수행할 수 있게 됩니다.
교육을 하면서 머신 러닝 알고리즘이 데이터 세트에서 특정 패턴이나 출력(작업 종류에 따라)을 찾아내게 최적화합니다. 이 프로세스의 출력물은 대개 특정 규칙과 데이터 구조를 포함한 컴퓨터 프로그램의 형태를 띠는데, 이것을 머신 러닝 모델이라고 합니다. 그렇다면이 머신 러닝이란 무엇인지 이번 포스팅을 통해서 상세히 살펴보도록 하겠습니다.
머신 러닝은 사용하는 데이터를 기반으로 학습 또는 성능 향상을 지원하는 시스템을 구축하는 데 초점을 맞추는 인공 지능(AI)의 하위 집합입니다. 인공 지능은 인간 지능을 모방하는 시스템 또는 머신을 나타내는 광범위한 용어입니다. 머신러닝과 AI에 대해 함께 논의되는 경우가 많고 서로 바꿔서 사용되기도 하지만 동일한 것을 의미하지는 않습니다. 모든 머신러닝이 AI이지만 모든 AI가 머신러닝은 아닙니다.
오늘날 머신러닝은 우리 일상생활 저변에서 사용되고 있습니다. 은행 업무를 보거나, 온라인 쇼핑을 하거나, 소셜 미디어를 사용할 때 머신러닝 알고리즘이 작동하여 우리의 경험을 효율적이고 매끄럽고 안전하게 만듭니다. 머신러닝 및 관련 기술은 빠르게 발전하고 있으며 성장 가능성은 무궁무진한 편이라고 할 수 있습니다.
머신러닝에 동력을 공급하는 엔진과 같은 알고리즘도 존재합니다. 오늘날에는 지도 학습과 비지도 학습이라는 두 가지 주요 머신러닝 알고리즘이 사용되는데, 이 둘의 차이점은 예측하기 위해 데이터를 학습하는 방법에 있습니다. 이러한 종류에는 지도/비지도 머신러닝이 존재하며 가장 일반적으로 사용되는 것이 바로 지도 머신러닝이라고 보시면 될 것 같습니다.
비지도는 보다 독립적인 접근 방식으로 인간이 밀접하고 지속적인 지침을 제공하지 않고도 컴퓨터가 복잡한 프로세스와 패턴을 식별하는 방법을 학습하고 예약되지 않은 머신러닝은 레이블 또는 정의된 특정 출력이 없는 데이터를 기반으로 하는 교육으로 포함하고 있다고 합니다.
아동의 학습 방식과 유사하게, 비지도 머신러닝은 강사의 도움을 통해 이름을 기억하는 것보다 색상과 패턴을 관찰하여 과일을 식별하는 방법을 배우는 방식이 아이의 학습이라고 할 수 있는데, 이미지 간의 유사점을 찾아 그룹으로 분리하여 각 그룹에 고유한 새 레이블을 할당합니다. 예로는 k- 평균 클러스터링, 주성분 분석 및 독립 성분 분석, 연관 규칙이 있다고 할 수 있겠습니다.
이러한 머신 러닝의 또 다른 말로는 딥러닝이란 것도 존재합니다. 기계학습 기술의 종류 중 하나인 인공신경망의 방법론 중 하나로, 다층 구조의 은닉층으로 네트워크를 연결한 기법을 뜻하며 현대 인공지능 기술의 핵심이자 앞으로 더더욱 각광받게 될 기술이라고 보시면 될 것 같습니다.
쉽게 말하자면 함수관계에 있는 x와 y는 있지만, x로부터 y를 예측할 수 있는 모델이 없을 때 대안으로 쓸 수 있는 방법으로서 쉽게 이해할 수 있는 개념인 회귀분석의 상위 호환격 방법이라고 생각하면 됩니다. 입력층과 출력층 사이에 있는 은닉층의 인공 뉴런들을 여러개 층층이 쌓고 연결한 인공신경망 기법을 주로 다루는 연구이기도 해서 인공신경망을 여러 개 쌓으면 Deep learning, RNN을 여러 계층으로 쌓으면 Deep RNN, ..같은 식이라 할 수 있습니다.
인공신경망을 학습시키는 방법은 사실 매우 간단합니다. 수학적 설명을 하자면 미적분을 통해 로스펑션의 에러값을 구해 각 가중치의 그래디언트 값을 구하고, 가중치를 그래디언트 나누기 그래디언트 진도의 제곱 값만큼 줄이면 정답이 나옵니다. 그렇다보니 기존의 머신 러닝과는 큰 차이점이 존재하다고 말씀드릴 수 있겠습니다.
실질적으로 딥 러닝은 머신 러닝의 하위 개념에 불과하며 딥 러닝은 머신 러닝에 해당하 며 비슷한 방식으로 기능합니다. 이러한 이유로 이 두 용어가 흔히 대강 혼용되기도 하지만 둘의 기능은 엄연히 다릅니다. 기본적인 머신 러닝 모델은 새로운 데이터가 유입됨에 따라 특정 기능을 수행하는 데 점점 더 능숙해지지만, 여전히 인간의 개입이 필요합니다. AI 알고리즘이 부정확한 예측을 반환하면 엔지니어가 개입하여 조정해야 합니다.
딥 러닝 모델을 사용하면 알고리즘이 자체 신경망을 통해 예측의 정확성 여부를 스스로 판단할 수 있어 인간의 도움이 필요하지 않습니다. 둘 다 광범위한 인공 지능의 폭넓은 카테고리에 속하지만 인간과 가장 유사한 AI를 구동하는 것이 딥러닝이라 할 수 있겠습니다.
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