AI인공지능이 학습과 추론을 어떤게 다른 과정을 거치고 어떤 부분이 더 어려운건가요?
AI인공지능이 학습과 추론을 공부하는 방식이 서로 다르고 과정을 다르다고 들었습니다. 이로 인하여 쓰이는 반도체칩도 다르다고 하던데요.
그렇다면 이 학습과 추론이 어떻게 다른 과정을 거치는지 궁금하며 어떤 부분이 더 어려운건가요?
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.
AI의 학습과 추론은 인공지능의 두가지 핵심 단계이며, 말씀하신 대로 서로 다른 과정을 거치고 필요로 하는 하드웨어 특성도 다릅니다.
학습
과정 : AI모델이 방대한 양의 데이터를 분석하여 규칙이나 패턴을 스스로 찾아내고, 예측이나 결론을 도출하는능력을 훈련하는 과정입니다. 마치 아이가 수많은 예시를 보고 배우는것과 같습니다. 예를들어, 수백만 장의 고양이 사진을 보여주며 이것은 고양이다 라고 알려주면서 모델이 고양이의 특징을 학습하도록 합니다.
특징 :
데이터 집약적 : 매우 많은 데이터를 처리해야 합니다.
병렬 연산 : 동시에 많은 계산을 수행해야 합니다.
높은 정밀도 : 학습 과정에서 미세한 가중치 조정이 필요하므로 부동소수점연산이 주로 사용됩니다.
하드웨어 : 대규모 병렬 연산에 유리한 GPU(그래픽 처리 장치)가 주로 사용되며 대량의 데이터 처리와 고속접근을 위해 HBM(고대역폭 메모리)과 같은 고성능 메모리가 필수적입니다.
추론
과정 : 학습을 마친 AI 모델이 새로운 데이터를 받아 학습된 지식을 바탕으로 예측하거나 결론을 도출하는 과정입니다. 예를들어 학습된 모델에게 새로운 사진을 보여주었을때 이것은 고양이다 라고 판단하는 것입니다.
특징 :
실시간성 및 낮은 지연 시간 : 빠른 응답이 중요합니다(예:자율주행,음성인식)
효율성 : 학습된 모델을 활용하므로 학습에 비해 필요한 연산량이 적을수있습니다.
고정소수점 연산 : 추론 결과의 정확성에 큰 차이가 없으면서도 효율성을 높이기 위해 8비트/16비트 고정 소수점 연산이 주로 활용됩니다.
하드웨어 : 주로 학습용보다 작은 단위의 가속기를 활용하여 HBM보다 대역폭이 작은 GDDR이나 DDR을 사용합니다. 특정 작업에 최적화된 NPU(신경 처리 장치)나 TPU도 추론에 사용됩니다.
어떤 부분이 더 어려운가
일반적으로 학습 과정이 더 어렵고 자원 소모가 많습니다.
복잡성 : 모델을 구축하고 최적화하는 과정이 매우 복잡하고 수많은 파라미터(매개변수)를 조정해야 합니다.
막대한 데이터 처리 : 수십억, 수백억 개의 데이터를 처리하면 반복적인 연산을 통해 모델을 점진적으로 개선해야 합니다.
높은 컴퓨팅 자원 요구 : 방대한 연산량과 저장 용량, 그리고 고가의 전력을 필요로 합니다.
시간 소요 : 학습에는 며칠에서 몇주, 심지어 몇달까지도 소요 될수있습니다.
추론은 한번 학습된 모델을 효율적으로 활용하는데 초점을 맞추지만, 학습은 모델 자체를 만드는 과정이기 때문에 훨씬 더 많은 연구 개발, 컴퓨팅 자원,시간, 그리고 전문성을 필요로 합니다.
안녕하세요. 옥성민 과학전문가입니다.
실제로 인공지능(AI)은 학습과 추론을 위한 다양한 방법과 프로세스를 포괄하며, 기술 선택은 특정 작업에 따라 달라지는 경우가 많습니다. 다음은 몇 가지 주요 접근 방식과 차이점에 대한 간략한 개요입니다.
지도 학습:
지도 학습에서 AI 모델은 레이블이 지정된 데이터로부터 학습합니다. 여기서 각 입력은 해당 출력 또는 대상과 연결됩니다.
AI 모델은 예측 출력과 실제 목표 간의 차이를 측정하는 사전 정의된 손실 함수를 최소화하여 입력을 출력으로 매핑하는 방법을 학습합니다.
지도 학습 작업의 예로는 이미지 분류, 음성 인식, 회귀 등이 있습니다.
비지도 학습:
비지도 학습에는 라벨이 지정되지 않은 데이터에 대한 AI 모델 교육이 포함되며, 여기서 목표는 명시적인 지침 없이 데이터 내의 패턴이나 구조를 발견하는 것입니다.
클러스터링, 차원 축소, 생성 모델링은 일반적인 비지도 학습 기술입니다.
비지도 학습은 이상 탐지, 데이터 압축, 탐색적 데이터 분석 등의 작업에 사용될 수 있습니다.
강화 학습:
강화 학습은 에이전트가 조치를 취하고 보상이나 처벌의 형태로 피드백을 받아 환경과 상호 작용하는 방법을 배우는 학습 유형입니다.
에이전트는 다양한 행동을 탐색하고 결과로부터 학습함으로써 시간이 지남에 따라 누적 보상을 최대화하는 방법을 학습합니다.
강화학습은 은 로봇 공학, 게임 플레이, 자율 시스템과 같은 분야에 응용됩니다.
상징적 추론:
상징적 추론은 추론, 추론, 문제 해결과 같은 작업을 수행하기 위해 기호와 논리적 규칙을 조작하는 것을 포함합니다.
전문가 시스템, 지식 그래프, 규칙 기반 시스템은 상징적 추론 접근법의 예입니다.
상징적 추론은 명시적인 규칙과 지식을 사용할 수 있는 영역에서 자주 사용됩니다.
어느 부분이 더 어려운지는 작업 복잡성, 레이블이 지정된 데이터의 가용성, 도메인별 과제 등 다양한 요소에 따라 달라집니다. 예를 들어:
지도 학습은 레이블이 지정된 데이터가 풍부하고 작업이 매핑 문제로 쉽게 구성될 수 있을 때 더 간단할 수 있습니다.
비지도 학습은 레이블이 지정되지 않은 데이터에 내재된 모호성과 의미 있는 패턴을 발견해야 하기 때문에 어려울 수 있습니다.
강화 학습은 보상 기능 설계, 탐색-이용 트레이드오프 처리, 고차원 상태 및 행동 공간 처리에 어려움을 겪습니다.
상징적 추론은 불확실성을 처리하고, 불완전하거나 잡음이 많은 데이터를 처리하고, 복잡한 영역으로 확장하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
전반적으로 각 접근 방식에는 고유한 장점과 단점이 있으며, 방법 선택은 해결하려는 문제의 특정 요구 사항과 제약 조건에 따라 달라집니다.
답변이 도움이 되길 바랍니다.
