인공지능(AI)의 데이터 학습은 어떻게 이루어지나요?
안녕하세요? 요즘 인공지능이 엄청나게 이슈인데요 이런 인공지능을 사용하려면 데이터 학습이 필요하다고 하는데 이 데이터 학습은 어떻게 이루어지나요?
안녕하세요. 기계공학 전문인 박성수 전문가입니다.
인공지능 데이터 학습의 경우 크게 3가지로 나뉩니다.
지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 나뉘는데요
지도 학습은 정답이 포함된 데이터를 사용하여 모델을 학습시키는 방법입니다.
비지도 학습의 경우 정답이 포함되지 않는 데이터를 사용하여 모델을 학습시키는데 이 모델은 데이터 내의 숨겨진 패턴을 발견하려고 시도합니다.
강화 학습은 주어진 목표를 달성하기 위해 최적의 행동을 학습하는 방법입니다. 이것은 각 행동에 대한 리워드를 받으며 보상을 최대화하는 방향으로 학습합니다
안녕하세요. 김상규 전문가입니다.
인공지능 학습 방법은 통틀어
머신러닝 이라하는데요
컴퓨터가 스스로 학습하고 인공지능 성능을 향상시키는 기술적 방법을 말합니다.
이 머신러닝의 학습방법 중 대표적 4가지를 서술해보면
1, 지도학습
사람이 정답을 알려주고 학습을 시키는 방식으로
이방법은 컴퓨터 자율적 판단이 아닌 확률을 토대로 판단하게되고
사람이 제시한 여러가지 기준을 토대로 확률상 컴퓨터가 학습하는 기능입니다.
예로
자주듣는 음악 장르/ 좋아하는 가수가 컴퓨터에 입력되면
그와 비슷한 정보를 지닌 음악을 추천해주는 것
소고기는 샤브샤브 재료로 사용됨, 살짝 익혀먹으면 맛있음 을 입력해두면
이것을 토대로 컴퓨터가 확률적으로 판단해서 소고기 관련 음식을 판단하게 하는 것
2, 강화학습방식
컴퓨터에 보상을 주면서 학습을 시키는 방식으로
컴퓨터에게 알려주고 싶은 분야가 있다면
그분야의 학습이 끝난다음에 컴퓨터가 내린 판단 하나하나에 좋음/ 나쁨에 대해 알려주는 방식으로
예를 들면
바둑에 대한 경우의 수가 많은데 한판을 다 두고나면 바둑알을 놓은 판 하나하나에 대해
잘했음 못했음을 판단해 주는 학습 입니다
3, 비지도 학습방식
많은 자료들을 비슷한 것으로 분류 시 쓰이는 방식으로
넘치는 각종 데이터를 비슷한 주제에 따라 분류해 주는 기능으로
컴퓨터 스스로 정보를 탐색하여 여러 데이터 속에서 공통점을 찾아서 분류하기에
사람은 방대한 자료만 계속 제공해 주면 되는 방식입니다.
4, 딥러닝
뇌구조와 유사한 절차를 통해 뇌구조 방식을 본더 인공 신경망을 만든것으로
인공신경망은 여러층으로 쌓아 올려서 반복학습을 하게 됩니다.
꾸준한 반복 학습을 통해 학습이 이뤄지는 방식으로
사물인식, 개인비서, AI스피커 등에서 활용됩니다.
사람이 개입하여 기계를 학습시키는 것과 달리 기계가 스스로 학습하는 특징인데요.
대규모 데이터 속에서 일련의 패턴/ 규칙을 스스로 찾아서 학습하는데
학습데이터를 기반으로 의사결정이나 예측 등을 수행합니다.
딥러닝 구조는 3가지 층으로 나누어 데이터 정보를 수집하고, 학습하는데
입력층 / 은닉층 / 출력 층으로 나눠집니다.
입력층 : 데이터 정보 입력하고 학습하는 층
은익층 : 학습한 데이터를 여러단위로 분류하고 정돈하는 층
출력층 : 정돈된 데이터를 출력해서 결과를 만드는 층
딥러닝을 위해서는 대규모 데이터가 필요한데
이 데이터는 가공해줘야하고 이를 데이터가공이라합니다.
정돈된 데이터는 정형, 정돈안된 데이터는 비정형 이라합니다
블로그나 SNS 등 정보가 비정형 되겠습니다.
가공과정은 정보를 정리하는 색인 작업이라생각하면되는데
딥러닝 성능을 좌우하는 것은 이 가공된 데이터의 품질입니다.
데이터정제와 라벨링 작업을 최종적으로 마친 학습데이터(훈련데이터) 를 가지고
본격적인 딥러닝 교육이 시작됩니다.
이상으로 간단히 인공지능 학습방법의 4가지 분류에 대해
열거해 보았습니다.
안녕하세요. 안다람 전문가입니다.
데이터 학습과정
모든 형태의 데이터를 수치로 변환합니다.
데이터 기반 자체 학습을 합니다.
입력값과 출력값 관계를 파악합니다.
예측과 실제 답을 비교합니다.
오차를 줄이는 방향으로 모델 조정을 합니다.
정답만으로 학습을 합니다.
대량 데이터로 한계를 보완합니다.
대규모 데이터 처리 능력이 필요하며
반복적이인 학습과 조정이 필요합니다.
이러한 과정에서 AI는 패턴을 학습하고 새로운 입력에 대응합니다.
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.
인공지능(AI)의 데이터 학습 과정은 주로 다음과 같은 단계로 이루어집니다.
데이터 수집 : AI 모델을 학습시키기 위해서는 대량의 데이터가 필요합니다. 이 데이터는 덱스트, 이미지,음성 등 다양한 형태로 수집되며 주제나 목적에 따라 적절한 데이터를 선택합니다.
데이터 전처리 : 수집된 데이터는 종종 노이즈가 포함되어 있거나 불완전할수있습니다. 따라서 데이터를 정제하고 필요한 형식으로 변환하며 결측값을 처리하는 등의 전처리 과정을 거칩니다.
모델 선택 : 학습에 사용할 AI모델을 선택합니다. 이는 문제의 성격에 따라 다르며, 예를들어 이미지 인식에는 합성곱 신경망(CNN), 자연어 처리에는 순환 신경망(RNN)등을 사용할수있습니다.
학습 : 선택한 모델에 데이터를 입력하여 학습을 진행합니다. 이 과정에서 모델은 데이터의 패턴을 학습하고 가중치를 조정하여 예측 성능을 향상시킵니다.일반적으로 이 과정은 반복적으로 이루어지며 손실 함수를 최소화하는 방향으로 진행됩니다.
검증 및 평가 : 학습이 완료된 모델은 검증 데이터셋을 통해 성능을 평가합니다. 이 단계에서 모델의 일반화 능력을 확인하고 필요시 하이퍼 파라미터 조정이나 추가 학습을 진행합니다.
배포 및 운영 : 최종적으로 학습된 모델은 실제 환경에 배포되어 사용됩니다. 이후에도 지속적인 모니터링과 업데이트가 필요합니다.
이러한 과정을 통해 AI는 데이터를 기반으로 학습하고, 다양한 문제를 해결할수있는 능력을 갖추게 됩니다.
안녕하세요. 박온 전문가입니다.
인공지능의 데이터 학습은 주로 두 단계로 이루어집니다. 첫째, 이미지나 텍스트같은 많은 양의 데이터를 인공지능에 입력합니다. 둘째, 인공지능은 이 데이터를 분석하고 패턴을 찾아내어 스스로 학습합니다. 이렇게 학습된 모델은 주어진 문제를 해결하거나 예측을 하는 데 사용됩니다. 이 과정에서 데이터를 통해 인공지능이 정확도를 높이게 되죠.