학습은 경험에 반응하는 적응적 지능 변화로 정의됩니다. 인간에게는 과거의 경험을 바탕으로 새로운 기술, 가치, 지식, 태도, 선호도를 습득하는 지속적인 과정을 의미합니다. 인간의 평생에 걸친 이러한 활동을 인지 학습이라고 합니다. 인공지능의 학습 방법도 인간과 매우 유사합니다. 인공지능은 기존 데이터를 검토하고 이를 통해 새로운 기술을 학습합니다. 이러한 지속적인 학습 주기를 머신러닝(ML)이라고 합니다.
머신러닝은 데이터와 알고리즘을 사용하여 인간의 학습 과정을 모방하는 인공지능(AI) 및 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. ML 기술은 인간의 처리 능력을 뛰어넘는 대규모 데이터 세트에서 잠재력을 예측하는 것으로 잘 알려져 있습니다. 거의 모든 산업(의료, 금융, 소매, 광고, 제조, 운송 등)에서 대부분의 IT 혁신 로드맵의 기반 기술로 머신러닝을 사용하고 있는 것도 바로 이러한 ML의 능력 때문입니다.
데이터 세트, 알고리즘, 모델, 특징 추출, 학습은 머신 러닝의 5가지 중요한 구성 요소입니다. 시나리오, 데이터 유형, 입력 등에 따라 머신러닝 모델이 학습하는 방식은 다양합니다. 지도 학습과 비지도 학습 방법이 있습니다. 지도 학습에서는 기계가 데이터 세트를 통해 입력된 데이터를 기반으로 객체, 문제, 시나리오를 분류합니다. 반면 비지도 학습에서는 기계가 스스로 학습하여 정보를 발견하고 패턴을 만든 다음 데이터에 레이블을 지정합니다. 이제 기본 개념에 익숙해졌으니 인공지능의 학습 방법 10가지를 읽어보세요. 시작해 보겠습니다.
목차
인공지능의 학습 방법 10가지
1. 회귀(지도 머신러닝)
회귀 분석은 예측 모델링 기법입니다. 종속 변수(대상)와 독립 변수(예측 변수) 사이의 관계를 만듭니다. 이 머신러닝 기법을 사용하여 만든 모델은 종속 변수의 값이 독립 변수에 따라 어떻게 변하는지를 이해하는 데 도움이 됩니다. 이러한 이유로 회귀 분석은 예측을 할 때 적극 권장됩니다.
예를 들어 연령, 성별, 체중(독립 변수)에 따른 혈압(종속 변수)을 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 혈압의 변동으로 인해 발생하는 건강 문제에도 도움이 될 수 있습니다. 회귀 기법에는 7가지 유형이 있습니다. 선형, 로지스틱, 릿지, 올가미, 다항식, 베이지안입니다. 이 중에서 선형 및 베이지안 회귀 모델은 가장 많이 사용되고 인기 있는 머신 러닝 기법입니다.
2. 분류(지도 머신러닝)
분류는 데이터를 여러 클래스로 분류하는 기법입니다. 이 과정에는 사물/아이디어를 인식하고 카테고리로 그룹화하는 작업이 포함됩니다. 미리 분류된 학습 데이터 세트를 사용하여 주어진 데이터 세트를 카테고리로 분류합니다. 이 머신 러닝 기법의 일반적인 예 중 하나는 이메일을 ‘스팸’ 또는 ‘스팸 아님’ 카테고리로 필터링하는 것입니다. 머신러닝 데이터 세트를 분류하는 방법에는 7가지가 있습니다. 로지스틱 회귀, K-최근접 니브시간, 랜덤 포레스트, 의사 결정 트리, 확률적 경사 하강, 나이브 베이즈, 서포트 벡터 머신입니다.
3. 전이 학습(지도 ML)
전이 학습은 이미 학습된 데이터 세트를 재사용하여 새롭지만 유사한 작업을 수행하는 데 사용하는 프로세스를 말합니다. 데이터 세트가 작업에 대해 학습되면 학습된 레이어의 일부를 전송하여 새로운 데이터 세트의 레이어와 결합할 수 있습니다. 이렇게 하면 ML 알고리즘이 새로운 작업을 빠르게 학습하고 적응할 수 있습니다.
전이 학습은 데이터 세트 학습과 관련된 몇 가지 문제를 극복합니다. 이 머신 러닝 기법은 학습에 필요한 데이터의 양이 적기 때문에 컴퓨팅 리소스 측면에서 비용이 적게 듭니다. 또한 이미 존재하는 데이터 세트에는 새로운 작업을 수행하는 데 도움이 될 수 있는 충분한 레이블이 지정된 데이터가 있습니다.
4. 클러스터링(비지도 ML)
클러스터링 학습 기법에서 목표는 유사한 특성을 가진 관측값을 그룹화하거나 클러스터링하는 것입니다. 지도 학습 방법과 달리 클러스터링은 데이터 집합을 학습하고 출력을 제공하는 데 출력을 사용하지 않습니다. 대신, 알고리즘이 출력을 정의하는 데 도움이 됩니다.
클러스터링에는 레이블이 지정되지 않은 데이터를 그룹화하는 작업이 포함됩니다. 그렇기 때문에 이 머신 러닝 기법은 비지도 학습에 속합니다. 데이터에 레이블이 지정되어 있었다면 이 기법은 분류였을 것입니다. 실제 세계에서 클러스터링의 일반적인 응용 분야로는 시장 세분화, 검색 결과 그룹화, 이상 징후 감지, 의료 영상, 소셜 네트워크 분석, 이미지 세분화 등이 있습니다.
5. 앙상블 방법(지도 ML)
앙상블 모델을 사용하면 모든 장점을 최대한 활용할 수 있습니다. 이 모델은 다양한 예측 모델을 결합하여 개별 모델이 제공하지 못할 수도 있는 정확한 예측을 얻는 아이디어를 사용합니다.
앙상블 방식은 단일 ML 모델의 분산과 편향을 줄여줍니다. 이는 중요한데, ML 모델은 어떤 상황에서는 정확하게 작동하지만 다른 상황에서는 실패할 수 있습니다. 사용 가능한 다른 모델이 있으면 정확도를 유지하는 데 도움이 됩니다. 예측 품질은 여러 예측 모델과 균형을 이룹니다.
6. 신경망 및 딥러닝(비지도 머신러닝)
신경망은 생물학에서 영감을 받은 프로그래밍 패러다임으로, 기계가 관찰 데이터를 통해 지속적으로 학습할 수 있게 해줍니다. 딥 러닝에는 신경망이 학습할 수 있도록 하는 일련의 기술이 포함됩니다.
딥러닝 기술은 기계가 인간의 두뇌를 모방하도록 도와줍니다. 이 머신 러닝 기술은 시각(이미지 분류), 텍스트(텍스트 마이닝), 오디오(음성 인식), 비디오(컴퓨터 비전) 분야에서 놀라운 응용 분야를 가지고 있습니다.
이 머신러닝 기법을 사용하여 훈련할 수 있는 신경망에는 인공 신경망(ANN), 컨볼루션 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN) 등 다양한 유형의 신경망이 있습니다. 그러나 이 학습 방법과 관련된 주요 과제는 많은 데이터와 연산 능력(향상된 그래픽 처리 장치)이 필요하다는 것입니다.
7. 차원 축소(지도 및 비지도 학습)
차원 축소란 데이터 표현 기법입니다. 이는 데이터를 고차원 공간에서 저차원 공간으로 변환하는 프로세스입니다. 이렇게 하면 저차원 표현이 원본 데이터의 중요한 속성을 유지하면서 본질적인 차원에 매우 가깝게 표현할 수 있습니다.
고차원 데이터는 수백, 수천 개의 입력을 의미합니다. 데이터가 저차원 구조로 축소되면 입력의 수가 크게 줄어듭니다. 즉, ML 모델의 매개변수 수가 줄어들거나 구조가 더 단순해집니다. 또한 차원이 적다는 것은 계산 시간이 줄어든다는 의미이기도 합니다.
차원 축소 기법은 노이즈 감소, 클러스터 분석, 데이터 시각화 등에 응용할 수 있습니다. 차원 감소를 위한 일반적인 기법으로는 결측치 비율, 역방향 특징 제거, 독립 성분 분석, 무작위 필터 등이 있습니다.
8. 단어 임베딩(비지도 학습)
단어 임베딩은 학습된 텍스트 표현입니다. 이 머신 러닝 기법에서는 같은 의미를 가진 단어는 비슷한 표현을 갖습니다. 이러한 단어들은 대략적인 의미도 가질 수 있습니다. 예를 들어, 나이, 피트니스, 스포츠 등의 단어는 서로 어떤 식으로든 관련이 있습니다. 단어 임베딩의 장점은 단어 예측 등을 위해 차원을 줄이는 데 도움이 된다는 것입니다.
9. 자연어 처리(비지도 학습)
자연어 처리는 기계가 인간처럼 텍스트와 구어를 이해할 수 있도록 하는 기술입니다. NLP는 컴퓨터 언어학과 통계학, 머신러닝 및 딥러닝 모델을 결합합니다.
기계 번역, 텍스트 예측, 감정 분석, 텍스트 분류, 자동 완성 및 자동 수정, 이름 엔티티 인식, 공동 참조 해결, 자연어 생성, 음성 인식 등이 NLP의 일반적인 응용 분야 중 일부입니다.
자연어 처리와 관련된 복잡성을 줄이기 위해 사전 학습된 몇 가지 NLP 모델을 사용할 수 있습니다. 개발자/연구자는 새 모델을 처음부터 구축하지 않고도 기존 모델을 미세 조정하여 더 나은 복잡한 작업을 수행하도록 만들 수 있습니다.
10. 강화 학습(비지도 학습)
강화 학습에서는 기계가 특정 상황에서 가능한 최선의 해결책이나 행동 방법을 찾습니다. 정답을 알려주는 정답 키가 있는 데이터 세트가 있다는 점에서 지도 학습 모델과 다릅니다. 그러나 강화 모델에서는 데이터 세트가 없으면 인공지능이 자신의 경험을 통해 학습하게 됩니다.
