3 - AI란 무엇인가?

AI가 뭔지 한번 보고 가겠습니다.

 

흔히 쓰이는 예시입니다. 아래의 이미지들이 있을 때

 

 

우리는 이 원통이 X+Y의 수식을 가진다고 예상할 수 있습니다.

 

저 X + Y를 사람이 써 주는 것을 일반적인 프로그램, X + Y를 정해주지 않은 것이 머신러닝이라고 생각하시면 됩니다.

 

기존에 고양이를 알아보는 프로그램을 개발한다고 생각해볼게요

 

요런 애가 있다고 생각해봅시다.

 

그러면 이 이미지를 가져와서, 기존에는 얼굴이 얼마나고 귀는 어떤 위치에 있어야하고 그런 것들을 정해줘야 했습니다.

 

하지만 머신러닝에서는 그런 것들을 정해주지 않고

 

다양한 데이터들을 보여줌으로써, 이런 애들이 고양이구나 하면서 알 수 있게 합니다.

 

그래서 만약 새로운 사진이 들어오면, 얘가 지금까지 봤던 애와 유사하면 NN%확률로 고양이와 비슷하다고 합니다.

 

 

그러면 딥러닝은 또 뭘까요??

 

 

머신러닝안에 포함된 애 인데, 인간이 학습하는 방식처럼 신경망(Nerual Network)라는 방식을 이용해서 학습니다.

 

 

그럼 머신러닝과 딥러닝에 대해서 잠깐 봤습니다.

 

그런데 얘네들이 학습을 한다고 하는데, 이 학습에도 여러가지 방법이 있습니다.

 

- 지도학습

 

말 그대로 컴퓨터에서 정답을 알려주는 겁니다.

 

 

- 비지도학습

 

말 그대로 가르쳐주지 않는 겁니다. 독버섯을 생각하면 되겠죠? 이게 뭔지는 모르겠지만 이렇게 생긴거 먹으면 죽더라 라고 생각하면 될 것 같습니다.

 

 

 

- 강화학습

 

강화학습은 또 뭘까요?

 

보상을 통해 컴퓨터를 학습시키는 방법입니다.

 

강아지한테 "앉아"라는 것을 알려준다고 생각해봅시다. 그러면 강아지는 앉아라는 말이 뭔지 모르지만, 이것저것 해보다가 앉으면 먹이를 주는 것을 알게 되었습니다. 

 

강아지는 먹이(reward)를 받기 위해서 "앉아"라는 행위를 하게 되고 이 것을 좀 더 잘 하게 됩니다.

 

이 것이 강화학습입니다. 아래와 같습니다.