[카테고리:] 인공지능(AI)

머신 러닝

1. 머신러닝 입문

ML은 일상 생활의 다양한 측면을 향상시키는 지능형 솔루션을 만드는 디지털 시대의 강력한 도구로 부상하고 있다. ML의 기본 개념, ML 모델을 구축하는 프로세스, 다양한 산업에 적용되는 응용 프로그램, 이 매혹적인 분야의 과제와 미래 전망에 대해서 분석해본다.

2. 머신 러닝의 기본 개념

□ 머신 러닝이란?

ML은 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 데이터를 기반으로 예측 또는 결정을 내릴 수 있도록 하는 인공 지능(AI)의 하위 집합이다. ML의 주요 목표는 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 새로운 데이터를 일반화하고 적응할 수 있는 알고리즘을 개발하는 것이다.

□ 머신 러닝 유형

▶ 지도 학습(Supervised Learning)

지도 학습 알고리즘은 레이블이 지정된 데이터 세트에서 학습한다. 여기서 각 데이터 포인트에는 연결된 대상 출력이 있다. 알고리즘은 입력 기능을 기반으로 목표 출력을 예측하고 실제 출력에 대한 성능을 측정한다.

• 스팸 이메일 탐지(Spam email detection) : 스팸 또는 비스팸으로 레이블이 지정된 이메일 데이터 세트에서 학습한다. 발신자의 이메일 주소, 이메일 제목 및 내용과 같은 기능을 기반으로 수신 이메일을 스팸 또는 비스팸으로 분류하는 방법을 학습한다.
• 손글씨 숫자 인식(Handwritten digit recognition): 손글씨 숫자(0-9)의 레이블이 지정된 이미지 데이터 세트에서 학습한다. 모델은 학습 데이터에서 학습한 패턴을 기반으로 필기 숫자의 새 이미지를 인식하고 분류하는 방법을 학습한다.
• 주택 가격 예측(House price prediction): 집의 크기, 위치, 나이와 같은 기능이 있는 과거 주택 판매 데이터 데이터 세트를 학습한다. 모델은 이러한 기능을 기반으로 주택 가격을 예측하는 방법을 학습한다.

▶ 비지도 학습(Unsupervised Learning)

비지도 학습은 레이블이 지정되지 않은 데이터를 처리한다. 출력에 대한 사전 지식 없이 데이터 내에서 패턴, 관계 또는 구조를 발견하는 것이다.

• 고객 세분화(Customer segmentation): 전자 상거래 회사는 클러스터링과 같은 자율 학습 알고리즘을 사용하여 고객 데이터를 분석하고 쇼핑 행동, 인구 통계 및 선호도를 기반으로 고유한 그룹을 식별한다. 이 정보는 각 그룹에 대한 마케팅 캠페인 및 제품 권장 사항을 조정하는 데 사용할 수 있다.
• 이상 탐지(Anomaly detection): 은행은 비지도 학습 알고리즘을 사용하여 거래 데이터를 분석하고 사기 또는 기타 의심스러운 활동을 나타낼 수 있는 비정상적인 거래를 식별할 수 있다. 사기 거래에 대한 사전 지식 없이 데이터에서 표준에서 벗어난 패턴을 감지할 수 있다.
• 차원 감소(Dimensionality reduction): 특징이 많은 고차원 데이터 세트에서 주성분 분석(PCA)과 같은 비지도 학습 알고리즘을 사용하여 데이터의 필수 구조를 유지하면서 차원을 줄인다. 이렇게 하면 데이터 세트를 단순화하여 더 쉽게 분석하고 시각화할 수 있다.

▶ 강화 학습(Reinforcement Learning)

강화 학습에는 받은 피드백을 기반으로 결정을 내리는 훈련 알고리즘이 포함된다. 알고리즘은 시행착오를 통해 학습하고, 행동에 대한 보상이나 처벌을 받고 그에 따라 행동을 조정한다.

• 게임 플레이(Game playing): 강화 학습 알고리즘을 사용하여 체스나 바둑과 같은 게임을 플레이하도록 에이전트를 훈련한다. 에이전트는 자신 또는 다른 상대와 대결하여 최상의 전략을 배우고 승리에 대한 보상이나 패배에 대한 페널티를 받는 방식이다.
• 로봇 공학(Robotics): 로봇이 걷기, 물건 잡기 또는 복잡한 환경 탐색과 같은 작업을 수행하도록 훈련시키는 데 적용한다. 로봇은 센서와 환경의 피드백을 기반으로 최적의 행동을 학습한다.
• 리소스 할당(Resource allocation): 네트워킹에서 강화 학습은 서로 다른 사용자 또는 장치 간에 대역폭 또는 전력과 같은 리소스 할당을 최적화하는 데 사용할 수 있다. 네트워크의 성능을 관찰하고 관찰된 결과에 따라 리소스 할당을 조정하여 최상의 할당 전략을 학습한다.

3. 머신 러닝 프로세스

1. 문제 정의(Problem Definition) : 해결하려는 문제를 명확하게 정의
   • 모델이 예측하거나 분류하려는 출력인 대상 변수(해당하는 경우)를 식별
   • 분류(데이터를 미리 정의된 클래스로 분류), 회귀(연속적인 숫자 값 예측), 클러스터링(유사성을 기반으로 데이터 그룹화) 또는 강화 학습(시행착오를 통한 학습을 통해 보상을 극대화)과 같은 기계 학습 작업 유형을 결정
   • 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수 또는 평균 제곱 오차와 같은 모델의 성공을 평가하는 데 사용할 성능 메트릭을 설정
2. 데이터 수집 및 전처리(Data Collection) : 고품질 데이터 수집
   • 데이터베이스, API, 웹 스크래핑, 수동 데이터 입력 또는 센서와 같은 다양한 소스에서 관련 데이터 수집
   • 모델 교육에 적합하도록 데이터를 전처리
     • 누락된 값 처리(평균 또는 중앙값 대치와 같은 기술 사용), 수치 기능 정규화(표준 범위로 조정), 범주형 변수 인코딩(원-핫 인코딩 또는 레이블 인코딩), 가장 관련성이 높은 기능 선택(차원 축소 및 관련 없거나 중복된 정보 제거).
3. Data Splitting : 수집 및 전처리된 데이터를 별도의 교육, 검증 및 테스트 데이터 세트로 구별
   • 대부분의 데이터(일반적으로 약 70%)를 모델을 훈련하는 데 사용할 훈련 데이터 세트에 할당
   • 데이터의 작은 부분(일반적으로 약 15%)을 유효성 검사 데이터 세트에 할당하여 모델의 하이퍼파라미터를 조정하고 최고 성능 모델을 선택하는 데 사용
   • 데이터의 나머지 부분(또한 약 15%)을 테스트 데이터 세트로 지정하여 본 적이 없는 데이터에 대한 최종 모델의 성능을 평가하는 데 사용
4. 모델 선택 및 교육(Model Selection and Training) : 문제 유형, 데이터 특성 및 원하는 성능 메트릭을 기반으로 적절한 기계 학습 모델 선택
   • 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 결정 트리, 랜덤 포레스트, 지원 벡터 머신 및 신경망과 같은 특정 기계 학습 작업에 대한 적합한 모델 선택
   • 교육 데이터 세트에서 선택한 모델을 교육하여 입력 기능과 대상 출력 간의 기본 패턴과 관계를 학습. 일반적으로 모델의 예측과 실제 대상 출력 간의 차이를 최소화하기 위해 모델의 매개 변수를 조정하는 작업 포함.
5. 하이퍼파라미터 튜닝 및 모델 평가(Hyperparameter Tuning and Model Evaluation) : 모델의 하이퍼파라미터를 튜닝하여 성능을 개선하고 검증 및 테스트 데이터 세트를 사용하여 훈련된 모델평가
   • 학습 속도 또는 의사 결정 트리의 깊이와 같은 모델 동작의 다양한 측면을 제어하는 설정인 모델의 하이퍼파라미터 조정.
   • 그리드 검색, 무작위 검색 또는 베이지안 최적화와 같은 기술을 사용하여 최적의 하이퍼파라미터 값 검색
   • 관련 성능 메트릭 및 검증 데이터 세트를 사용하여 모델 성능 평가(주어진 문제에 대한 최상의 모델을 선택하는 데 도움)
   • 테스트 데이터 세트에서 최종 모델의 성능을 평가하여, 본 적이 없는 데이터에서 얼마나 잘 수행할 것인지를 추정
6. 모델 배포(Model Deployment) : 웹 서비스, 모바일 앱 또는 기타 소프트웨어 시스템과 같은 실제 애플리케이션에서 사용하기 위해 훈련되고 평가된 모델 배포
   • 선택한 애플리케이션에 모델을 통합하여 입력 데이터를 수신하고, 예측을 생성하고, 사용자 또는 시스템의 다른 구성 요소에 결과 도출
   • 모델의 성능을 모니터링하여 정확도와 효율성 유지 확인

4. 머신 러닝 애플리케이션

1. 헬스케어

• 질병 진단 : 의료 이미지, 환자 기록 및 기타 데이터를 분석하여 다양한 질병을 정확하게 진단
• 맞춤 의학 : 고유한 유전적 구성, 라이프스타일 및 병력을 기반으로 개별 환자에게 가장 효과적인 치료법을 식별하는 데 도움
• 약물 발견 : 잠재적인 새로운 화합물을 식별하고 그 효과와 안전성을 예측하여 약물 발견 프로세스를 가속화

2. 재무

• 사기 탐지 : 대규모 데이터 세트를 분석하여 사기 활동을 나타내는 패턴을 식별하여 기업내 사기 탐지 및 방지
• 위험 평가 : 대출자의 신용도를 평가하거나 채무 불이행 가능성을 예측하여 더 나은 대출 결정을 내릴 수 있도록 지원
• 알고리즘 거래 : 시장 데이터와 추세를 분석하여 증권 매매 전략을 개발하고 위험을 최소화하면서 수익 극대화

3. 마케팅

• 고객 세분화 : 고객 데이터를 분석하여 공통된 특성을 가진 고유한 세그먼트를 식별할 수 있으므로 기업은 각 그룹에 맞게 마케팅 활동 조정
• 타깃 광고 : 특정 고객에게 가장 효과적인 광고를 예측하여 광고 캠페인의 효율성과 효과 높임
• 소비자 행동 예측 : 과거 구매 데이터 및 기타 요인을 분석하여 소비자 행동을 예측, 기업이 제공하는 제품과 마케팅 전략 최적화

4. 제조업

• 품질 관리 : 생산 라인의 이미지와 센서 데이터를 분석하여 제품 품질의 결함이나 변형을 식별하여 실시간 조정 및 전반적인 품질 향상 기여
• 예측 유지보수 : 장비 데이터를 분석하여 기계가 고장날 가능성이 있는 시기 예측하여 효과적인 유지 및 장비 셧다운 예방
• 공급망 최적화 : 복잡한 공급망 데이터를 분석하여 재고 관리, 수요 예측 및 물류 최적화

5. 교통

• 자율주행차 : 센서 데이터를 기반으로 실시간 결정을 내리고 안전성을 개선하며 인간 개입의 필요성을 줄임
• 라우팅 및 스케줄링 : 배달 트럭, 대중 교통 및 기타 차량의 라우팅 및 스케줄링을 최적화하여 연료 절약등의 효율성 극대화

5. 머신러닝 어려움

1. 데이터 품질 및 가용성 : 고품질 데이터는 효과적인 ML 모델에 매우 중요하지만 이러한 데이터를 얻고 유지하는 것이 어려움
2. 알고리즘 편향 : 교육 데이터에 따라 편향적인 결과를 초래할 수 있음
3. 해석 가능성 : 복잡한 모델의 결정 방식으로 이해가 어려울 수 있음
4. 보안 및 개인 정보 보호: 데이터의 기밀성과 무결성을 보장, 특히 민감한 정보를 처리할 때 매우 중요

ML은 문제 정의 및 데이터 수집에서 모델 교육, 평가 및 배포에 이르기까지 여러 단계가 상호 연결되어 있으며, 각 단계의 복잡한 문제를 해결하고 효과적인 결과를 제공할 수 있는 ML을 만드는 것이 가장 중요하다. 이는 결국 인공지능 기술이 확보해야 할 가장 중요한 결과의 신뢰성과 직결되는 것이다.

참고 링크: 머신 러닝(wikipedia)

인공지능

인공지능은 인간과 같이 학습하고 추론하는 능력을 갖춘 컴퓨터 시스템이다. 이를 위해 컴퓨터는 데이터를 수집하고 처리하며, 이를 통해 패턴을 인식하고 문제를 해결할 수 있다. 이러한 인공지능 기술은 머신러닝, 딥러닝, 강화학습 등 다양한 분야에서 발전하고 있다.

인공지능의 개념은 1956년, 다트머스 회의에서 처음으로 제시되었다. 이후, 다양한 연구와 시도를 거쳐 21세기 들어서는 딥러닝 등의 기술 발전으로 놀라운 성과를 이루게 되었다. 이러한 성과는 인공지능이 이미 우리 일상 생활에 깊숙이 뿌리를 내리고 있음을 보여준다. 스마트폰에서의 음성 인식 기술, 인공지능 스피커, 이미지 인식 기술, 자율주행 자동차 등 다양한 분야에서 인공지능 기술이 활용되고 있다. 또한, 의학 분야에서도 인공지능으로 환자 진단과 치료를 돕는 연구가 진행되고 있다.

해당 기술의 발전은 앞으로 더욱 가속화될 것으로 보인다. 인공지능은 기존에 사람이 수행했던 일들을 보다 정확하고 효율적으로 처리하게 해주며, 새로운 분야에서의 가능성도 계속해서 열리고 있다. 예를 들어, 인공지능 기술을 활용해 환경 문제를 해결하거나, 농업 분야에서의 자동화 기술 발전 등이 그 예이다.

그러나 인공지능 기술이 발전함에 따라, 도덕적인 문제들도 등장한다. 예를 들어, 인공지능이 인간의 생명을 위협하는 결정을 내릴 수 있는 경우에 대한 논란 등이 있다. 따라서, 우리는 인공지능이 발전함에 따라서 이러한 도덕적인 문제를 해결할 수 있는 전문가들의 연구와 노력이 필요하다는 것을 염두에 두어야 한다.

또한, 인공지능이 발전하면서 일부 직업들이 대체될 가능성이 제기되고 있다. 이는 그동안 기계가 대체하지 못했던 인간의 역할까지 대체될 가능성을 높인다. 따라서, 이러한 변화에 대비하기 위해서는 새로운 직업을 창출하는 등의 대응 방안이 필요하다. 또한, 인공지능의 발전은 지역 및 국가 간의 격차를 넓힐 수도 있다. 따라서, 인공지능 기술이 광범위하게 보급되기 위해서는 국가적으로나 국제적으로 나서서 지원하는 것이 필요하다.

최근에는 기술이 발전하면서 머신러닝과 딥러닝 분야에서의 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 머신러닝은 데이터를 통해 알고리즘을 학습시켜 더욱 정확한 예측을 가능하게 하는 기술이다. 딥러닝은 인간의 뇌가 작동하는 방식을 모방하여 인공신경망을 구성해 학습하는 기술이다. 이러한 머신러닝과 딥러닝 기술이 더욱 발전함으로써, 인공지능 기술의 발전은 더욱 가속화될 것으로 보인다.

이러한 기술은 우리의 삶을 보다 편리하게 만들어 주는 동시에, 도덕적인 문제와 새로운 변화에 대한 대응이 필요한 분야이다. 따라서, 우리는 기술에 대한 이해와 함께, 이러한 변화에 대처할 수 있는 능력을 함양해 나가야 한다. 이를 위해, 교육 기관과 기업은 해당 기술을 활용한 교육 및 직무교육 프로그램을 개발하고, 개인은 스스로 기술에 대한 이해를 높이는 노력을 기울여야 한다. 또한, 기술에 대한 지식공유와 협력이 필요하며, 이러한 지식공유와 협력을 위해서는 보다 개방적이고 공유적인 환경이 조성되어야 한다.

해당 기술은 또한 다양한 산업 분야에서의 혁신을 이끌어내고 있다. 예를 들어, 제조업 분야에서는 기술을 활용하여 생산 과정의 자동화를 추진하고 있다. 또한, 금융 분야에서는 인공지능 기술을 활용하여 보다 정확한 금융 분석과 예측을 가능하게 하며, 의료 분야에서는 인공지능 기술을 활용하여 보다 정확하고 빠른 진단을 가능하게 한다. 이러한 분야에서의 인공지능 기술의 활용은 국내 산업 전반에 걸쳐서 새로운 혁신을 이끌어내고 있다.

또한, 최근에는 해당 기술이 예술 분야에서도 활용되고 있다. 예를 들어, 인공지능을 활용한 예술 작품이 전 세계적으로 선보이고 있으며, 이러한 작품들은 고유한 창의성을 보여주는 한편, 기술의 발전에 따른 예술 분야에서의 변화도 보여주고 있다. 이러한 기술의 예술 분야에서의 활용은 새로운 예술 경험을 제공하고, 예술 분야에서의 새로운 시도를 이끌어낼 것으로 보인다.

인공지능 기술의 발전은 우리 사회와 산업에 큰 변화를 가져올 것으로 보인다. 이러한 변화에 대처하기 위해서는 우리 모두가 인공지능 기술에 대한 이해와 능력을 함양하고, 이러한 기술의 발전을 지속적으로 주시하며 대처해 나가야 한다.

참고 링크 : 인공지능(wikipedia)