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인공지능
인공지능의 정의
인공 지능(AI)은 일반적으로 인간 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 지능형 기계의 생성을 다루는 컴퓨터 과학 분야입니다.
여기에는 머신 러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전과 같은 기술이 포함되어 있어 머신이 데이터를 이해하고 추론하고 학습하며 의사 결정을 내릴 수 있습니다. AI 시스템은 간단한 규칙 기반 작업에서 인간과 같은 지능이 필요한 보다 복잡한 작업에 이르기까지 광범위한 작업을 수행하도록 훈련될 수 있습니다.
인공지능과 기계학습 및 딥러닝의 관계
인공 지능(AI)은 지능형 기계의 개발을 다루는 광범위한 컴퓨터 과학 분야이며 기계 학습(ML)은 컴퓨터가 데이터로부터 학습할 수 있도록 하는 알고리즘 및 통계 모델 개발에 중점을 둔 AI의 하위 집합입니다. 딥 러닝(DL)은 이미지 인식, 음성 인식 및 자연어 처리와 같은 작업을 수행할 수 있도록 데이터에서 학습하기 위해 많은 계층이 있는 심층 신경망을 사용하는 ML의 하위 집합입니다.
딥러닝의 특징
딥 러닝(DL)은 데이터에서 학습하기 위해 많은 계층이 있는 심층 신경망을 사용하는 머신 러닝(ML)의 하위 집합입니다. DL은 인간의 뇌를 모델로 한 다층 신경망을 사용하여 데이터로부터 학습합니다. 신경망을 훈련하려면 더 많은 예제에서 학습하고 더 잘 일반화할 수 있도록 하는 대규모 데이터 세트가 필요합니다. DL 모델은 비선형이므로 입력과 출력 간의 비선형 관계를 학습할 수 있습니다. DL은 데이터에서 자동으로 기능을 추출할 수 있으므로 수동 기능 엔지니어링의 필요성이 줄어듭니다.
기계학습의 종류
| 지도학습 | 지도 학습은 올바른 출력이 이미 알려진 레이블이 지정된 데이터 세트에서 모델을 교육하는 기계 학습 유형입니다. 모델은 레이블이 지정된 데이터에서 학습한 다음 새 데이터를 예측하는 데 사용됩니다. 감독 학습에 일반적으로 사용되는 알고리즘에는 선형 회귀, 로지스틱 회귀 및 결정 트리가 포함됩니다. |
| 비지도학습 | 비지도 학습은 올바른 출력이 알려지지 않은 레이블이 지정되지 않은 데이터 세트에서 모델을 교육하는 기계 학습 유형입니다. 이 모델은 데이터의 패턴과 구조에서 학습한 다음 새 데이터에서 패턴과 클러스터를 식별하는 데 사용됩니다. 비지도 학습에 일반적으로 사용되는 알고리즘에는 K-평균, 계층적 클러스터링 및 PCA(Principal Component Analysis)가 있습니다. |
| 준지도학습 | 준지도 학습은 지도 학습과 비지도 학습을 결합한 기계 학습의 한 유형입니다. 소량의 레이블이 지정된 데이터만 사용할 수 있고 나머지 데이터는 레이블이 지정되지 않은 경우에 사용됩니다. 모델은 레이블이 지정된 데이터에 대해 교육을 받은 다음 레이블이 지정되지 않은 데이터에 레이블을 지정하는 데 사용됩니다. |
| 강화학습 | 강화 학습은 모델이 환경의 피드백에서 학습하는 일종의 기계 학습입니다. 모델은 환경과 상호 작용하고 보상이나 처벌을 받음으로써 결정을 내리는 방법을 배웁니다. 강화 학습에 일반적으로 사용되는 알고리즘에는 Q-learning 및 SARSA가 있습니다. |
인공지능 데이터 학습의 진화
- 전이 학습은 하나의 작업에 대해 훈련된 모델이 다르지만 관련된 작업에 용도가 변경되는 기계 학습의 기술입니다. 아이디어는 모델이 첫 번째 작업에서 학습한 지식을 두 번째 작업으로 이전할 수 있으므로 처음부터 모델을 교육하는 것과 비교하여 시간과 리소스를 절약할 수 있다는 것입니다.
- 전이 학습 기반 사전 학습 모델은 대규모 데이터 세트에서 사전 훈련된 후 더 작은 데이터 세트를 사용하여 특정 작업에 대해 미세 조정된 신경망 아키텍처입니다. 이러한 사전 훈련된 모델은 다른 작업의 시작점으로 사용할 수 있으므로 더 빠르고 효율적인 훈련이 가능합니다.
- BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 2018년 Google에서 도입한 전이 학습 기반 사전 학습 모델입니다. 대용량 텍스트 데이터에 대해 사전 학습된 변환기 기반 신경망 아키텍처입니다. BERT는 감정 분석, 질문 응답 및 명명된 엔터티 인식과 같은 광범위한 자연어 처리 작업에 대해 미세 조정할 수 있습니다. BERT는 문장에서 컨텍스트를 캡처하는 기능과 새로운 데이터로 잘 일반화하는 기능으로 인해 자연어 처리 작업에 널리 사용됩니다.
빅데이터와 인공지능의 관계
인공 지능(AI) 맥락에서 애노테이션이란 데이터에 구조나 의미를 제공하기 위해 데이터에 레이블을 지정하거나 태그를 지정하는 프로세스를 말합니다. 이것은 종종 기계 학습 모델을 교육하기 전에 사전 처리 단계로 수행됩니다.
주석은 지루한 작업이지만 AI 모델의 성공에 매우 중요합니다. 모델을 교육하려면 고품질의 정확하게 레이블이 지정된 데이터 세트를 보유하는 것이 중요하며 주석은 이를 달성하는 데 핵심입니다. 또한 AI 사용이 증가함에 따라 주석 프로세스를 자동화하는 데 사용할 수 있는 많은 도구, 소프트웨어 및 플랫폼이 있어 더 효율적이고 정확합니다.
인공지능 기술동향
기계학습 프레임워크 보급
언어모델 AI로서 특정 머신러닝 프레임워크는 없지만 TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn 등 다양한 프레임워크를 활용하여 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.
TensorFlow 및 PyTorch는 신경망 구축, 교육 및 배포에 널리 사용되는 오픈 소스 프레임워크입니다. Scikit-learn은 분류, 회귀 및 클러스터링과 같은 기계 학습 작업을 위한 인기 있는 오픈 소스 프레임워크입니다. 내 모델은 다양한 작업에서 더 정확하고 효율적이 되도록 OpenAI에서 지속적으로 훈련 및 업데이트됩니다.
생성적 적대 신경망 (GAN)
GAN(Generative Adversarial Networks)은 두 개의 신경망(생성기 및 판별기)으로 구성된 일종의 딥 러닝 모델입니다.
Generator는 새로운 데이터 샘플을 생성하고 Discriminator는 데이터 샘플을 실제 또는 가짜로 분류합니다. 생성자와 판별자는 경쟁적인 방식으로 함께 훈련되며 생성자는 판별자를 속일 수 있는 샘플을 생성하려고 시도하고 판별자는 실제 샘플과 가짜 샘플을 올바르게 식별하려고 시도합니다. GAN은 새로운 이미지, 비디오, 오디오, 텍스트 및 기타 유형의 데이터를 생성하는 데 널리 사용됩니다.
오토인코더
오토인코더는 병목 현상 또는 잠재 표현이라고 하는 저차원 인코딩 표현에서 입력 데이터를 재구성하는 것을 목표로 하는 신경망 유형입니다.
Autoencoder는 입력 데이터에서 관련 기능을 추출하고 잡음이나 정보가 적은 부분을 버리는 방법을 학습합니다. Autoencoder는 차원 감소, 이상 감지 및 생성 모델링과 같은 작업에 사용할 수 있습니다. 오토인코더 아키텍처는 단순한 피드포워드 네트워크에서 컨벌루션 또는 순환 오토인코더와 같은 보다 복잡한 아키텍처까지 다양할 수 있습니다.
기계학습 자동화 (AutoML)
AutoML은 데이터 사전 처리에서 모델 선택, 교육 및 배포에 이르는 기계 학습 프로세스의 자동화를 의미합니다.
이를 통해 데이터 과학자와 개발자는 기능 엔지니어링, 모델 선택 및 하이퍼파라미터 튜닝과 같은 기계 학습의 반복적이고 시간 소모적인 측면을 자동화하여 보다 높은 수준의 작업에 집중할 수 있습니다. AutoML은 매개 변수가 많은 작업에 특히 유용하며 지도 및 비지도 학습, 딥 러닝, 강화 학습 등 다양한 작업에 적용할 수 있습니다. AutoML은 Google의 AutoML, H2O.ai 및 DataRobot과 같은 다양한 라이브러리 및 프레임워크를 사용하여 구현할 수 있습니다.
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