인공 지능의 주요 기계 학습 용어 가이드

인공지능(AI)은 우리의 세상을 재편하고 있는 분야로 빠르게 진화하고 있습니다. AI가 일상 생활에 계속 통합됨에 따라 이 분야를 정의하는 몇 가지 주요 용어를 이해하는 것이 중요합니다. 특히 AI의 하위 집합인 머신러닝은 처음에는 어렵게 느껴질 수 있는 용어들로 가득 차 있습니다. 하지만 이러한 용어를 이해하면 이 분야에 대한 이해도를 크게 높일 수 있습니다. AI의 주요 머신 러닝 용어 몇 가지를 자세히 살펴보겠습니다.

 

1.인공 지능(AI)

인공지능은 기계에서 인간의 지능을 시뮬레이션하는 것을 가리키는 광범위한 용어입니다. AI의 목표는 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 시스템을 만드는 것입니다. 이러한 작업에는 문제 해결, 언어 이해, 패턴 인식, 경험으로부터의 학습 등이 포함됩니다.

2.머신 러닝(ML)

AI의 하위 집합인 머신 러닝은 컴퓨터가 데이터를 기반으로 학습하고 의사 결정이나 예측을 내릴 수 있도록 하는 알고리즘을 개발하는 것입니다. 이러한 알고리즘은 작업을 수행하도록 명시적으로 프로그래밍되는 대신 시간이 지남에 따라 더 많은 데이터에 노출됨에 따라 성능이 향상됩니다.

3.딥 러닝(DL)

여러 계층으로 구성된 인공 신경망을 사용하는 머신 러닝의 한 유형으로, '딥'이라는 용어가 사용됩니다. 이러한 계층을 통해 모델은 인간의 뇌가 작동하는 방식과 유사한 방식으로 대량의 데이터로부터 학습할 수 있습니다.

4.신경망

인간의 뇌를 모방하도록 설계된 컴퓨팅 시스템입니다. 정보를 처리하고 전송하는 상호 연결된 노드 또는 '뉴런'으로 구성되어 네트워크가 데이터를 기반으로 학습하고 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

5.지도 학습

이 형태의 머신 러닝에서 알고리즘은 레이블이 지정된 데이터로부터 학습합니다. 이 학습 데이터에 노출된 알고리즘은 보이지 않는 데이터나 미래의 데이터에 대해 예측하거나 결정을 내릴 수 있습니다.

6.비지도 학습

지도 학습과 달리 비지도 학습에서는 알고리즘이 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 학습합니다. 목표는 입력 데이터에서 숨겨진 패턴이나 내재적 구조를 찾는 것입니다.

7.강화 학습(RL)

에이전트가 환경과 상호 작용하여 의사 결정을 내리는 방법을 배우는 머신 러닝의 한 유형입니다. 에이전트는 자신의 행동에 따라 보상 또는 페널티를 받음으로써 시간이 지남에 따라 학습할 수 있습니다.

8.과적합

머신 러닝 모델이 학습 데이터에 너무 세밀하게 조정되어 보이지 않는 새로운 데이터에 대해 제대로 작동하지 않을 때 발생합니다. 즉, 모델이 노이즈와 이상값을 포함하여 학습 데이터를 너무 잘 학습했다는 뜻입니다.

9.과소 적합

반대로, 과소적합은 모델이 너무 단순하여 데이터의 기본 구조를 포착하지 못하여 학습 데이터와 테스트 데이터 모두에서 성능이 저하되는 경우 발생합니다.

10.편향-편차 트레이드오프

편향(모델의 가정 단순화)과 분산(훈련 데이터의 변동에 대한 모델의 민감도) 사이에서 달성해야 하는 균형을 의미합니다. 적절한 균형을 유지하면 과적합과 과소적합을 방지할 수 있습니다.

11.특징

머신 러닝에서 특징은 관찰되는 현상의 개별 측정 가능한 속성을 의미합니다. 유익하고 변별력이 있으며 독립적인 특징을 선택하는 것은 패턴 인식, 분류 및 회귀에서 효과적인 알고리즘을 위한 중요한 단계입니다.

12.모델

머신 러닝에서 모델은 레시피와 같습니다. 컴퓨터가 수신한 데이터를 기반으로 예측 또는 결정을 내리는 방법을 알려주는 일련의 규칙입니다. 레시피를 통해 사용하는 재료에 따라 케이크의 맛을 예측할 수 있는 것처럼, 머신러닝 모델은 데이터를 기반으로 결과를 예측하는 데 도움이 됩니다.

 

13.학습 데이터

머신러닝 알고리즘을 학습시키는 데 사용되는 데이터입니다. 일반적으로 입력 데이터와 정확한 출력을 모두 포함하며, 알고리즘은 이 데이터를 통해 학습하여 정확한 예측을 수행합니다.

14.테스트 데이터

모델이 학습된 후에는 보이지 않는 데이터에서 얼마나 잘 작동하는지 확인하기 위해 테스트를 거쳐야 합니다. 이때 테스트 데이터가 필요합니다. 학습 데이터와 유사하지만 모델에 대한 편견 없는 평가를 제공하기 위해 별도로 보관됩니다.

15.검증 데이터

과적합을 방지하기 위해 사용되는 학습 데이터의 하위 집합입니다. 모델은 처음에 학습 데이터의 일부로 학습한 다음 유효성 검사 데이터를 사용하여 모델의 매개 변수를 미세 조정합니다.

16.알고리즘

머신 러닝에서 알고리즘은 AI 시스템이 스스로 학습할 수 있도록 AI 시스템에 제공되는 일련의 규칙 또는 지침입니다.

17.하이퍼파라미터

머신 러닝 알고리즘에서 학습 프로세스가 시작되기 전에 설정되는 매개변수입니다. 하이퍼파라미터는 모델의 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

18.에포크

전체 학습 데이터 세트의 한 주기를 의미합니다. 에포크 동안 머신 러닝 모델은 학습 데이터를 반복하면서 "학습"합니다.

19.손실 함수

머신 러닝 모델이 얼마나 잘 수행되고 있는지 평가하는 방법입니다. 이 함수는 예측된 출력과 실제 출력 간의 차이를 계산합니다. 목표는 이 차이, 즉 '손실'을 최소화하는 것입니다.

20.그라디언트 하강

머신 러닝과 딥 러닝에서 널리 사용되는 최적화 알고리즘입니다. 가장 가파른 하강 방향으로 반복적으로 이동하여 손실 함수를 최소화하는 데 사용됩니다.

이러한 용어를 이해하면 머신 러닝을 포괄적으로 이해하는 데 큰 도움이 됩니다. 이 용어들은 빙산의 일각에 불과하다는 점을 기억하세요. 머신 러닝 개념과 기술의 세계가 여러분을 기다리고 있습니다. AI 분야가 계속 발전함에 따라 이러한 용어와 개념을 이해하는 것의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 즐겁게 학습하세요!