AI 기초 개념 직관적으로 이해하기

안녕하세요

유늬입니다.

오늘은 Ai 시대에,

머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI, 자연어처리... AI 관련 용어들이 핫하지만, 어렵고 낯설게 느껴지시죠? 딱딱한 AI 개념을 재미있게 이해하고, 실제로 노코드 툴을 사용하여 실습하여 AI 감을 빠르게 잡아보는 재밌는 콘텐츠를 준비했습니다.

이 콘텐츠로, 다음과 같은 경험을 하시면 저도 기쁠 거 같아요~

"어려운 AI 개념을 재미있게 이해하고 실제로 구현해보는 경험이 신선했습니다."

"노코드 툴을 사용하여 간편하게 AI 서비스를 만들 수 있다는 사실에 놀랐습니다."

이런 분이 읽으시면 좋을 거 같아요

- AI PM/PO, 서비스 기획자

- AI 업계 진입 준비 중인 분

- AI 기초 지식을 처음 배우는 분

- AI 관련 용어를 이해하고 싶은 분

- AI 원리와 개발 과정에 대한 전반적 이해가 필요한 분

- 최신 기술을 활용하여 1인 비즈니스 시작하고 싶은 분

- 노코드 자동화를 통해 비즈니스 구축하고 싶은 분

- AI+노코드로 생산성, 수익화를 도모하고 싶은 분

자 그럼 시작해볼까요!

보통 많이 쓰는 AI 기초 개념은 다음과 같아요

AI 구현 프로세스: 아이디어 발굴부터 배포까지 단계별 이해

- 머신러닝 종류: 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습의 원리와 활용 분야

- 딥러닝과 인공 신경망: 뇌의 구조를 모방한 인공 신경망의 작동 방식

- 인공 지능 분야별 기초 지식: 자연어처리, 컴퓨터 비전, 음성 인식, 추천 서비스, 예측 분석 등

- 데이터 전처리와 EDA: 데이터 분석을 위한 필수 과정 익히기

복잡한 건 우선 아래부터 직관적으로 이해하시고,

AI에게 나중에 쫌 물어보세요.귀찮게 하세요. 틀린 걸 지적해서. 다시 조사 시키세요!

우리 생활속에 이미 AI를 만나고 같이 생활하고 있다!

인간의 뇌를 모방

계산기 vs 인식

알고리즘 vs. AI

예전부터 하던거. 좀 더 계산을 더 해서, 똑똑해거일뿐 겁먹을 필요는 없다!

하지만, 복잡한 추론, 감정인식 등은 아직 안됨. 하지만…

- AI 구현 프로세스: 아이디어 발굴부터 배포까지 단계별 이해

AI(아기)에게 교육(학습)을 시켜서 성장시킨 뒤에 이 빨리 어른이 된 애를 활용해서 인간이 하는 일을 대신 한다!

AI 학습 체험으로 개념 이해

( AI 프로세서에서 지도학습까지 이해)

자 그러면 AI에게 학습시키는 실습을 해보자! 애 교육 시키는 거!

아래 사이트에서 클릭만으로 감잡으실 수 있어요~

https://code.org/oceans

퀴즈

인간의 아기는 교육을 받아 성장하는데 초중고 대략 10년이상 걸린다.

AI라는 아기는 성장하는데 얼마의 시간이 필요할까요?

(정답은.. 콘텐츠 하단에 ㅎㅎ)

자 그러면 AI에서 중요한 학습에 대해서 알아볼까요

- 머신러닝 종류: 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습의 원리와 활용 분야

지도 비지도 차이는 정답이 정해진 거, 아닌 거!

지도학습은 문제(데이타)와 정답(레이블)을 모두 알려주고 공부시켜서 정답을 찾는 방법(모델)을 만드는 거, 고양이,강아지 등의 사진을 주고 이게 고양이다 강아지다 라고 일일이 교육시키면 인공지능 애기가 새로운 사진이 들어왔을 때 교육 받은 거 범위에서 강아지다 고양이다 분류하는 거 => 정답을 알때만, 방법을 찾아준다

비지도학습은 문제만 주어지면 임의의 정답을 찾기 위한 방법을 만드는 거

이전에 머신러닝으로 많이 했다. 알고리즘을 데이타 넣어주면 정답을 찾는데, 예를 들어 분류해주는 거. 결과를 우리가 예측할 수가 없다. 데이타만 넣어주고, 주는데로 먹어야함.

지도학습이랑 섞어서 쓰면 좋을 거 같아요. 처음에 데이타 주어졌는데, 이게 무슨 데이타고 어디에 쓸지 모르겠는데, 일단 비지도로 돌리면, 어느 정도 분류해주니(정답을 찾아주니), 쓰임새를 보고 데이타를 어떻게 다룰지 알 수가 있어요. ex. 분류 클래스를 몇개로 할건지 결정 => 정답을 몰라도, 방법을 찾아준다

https://ittrue.tistory.com/35

https://firework-ham.tistory.com/26

중요한 내용이라 한 번 더 반복할께요!

지도학습과 비지도학습의 핵심적인 차이는

모델 학습에 사용되는 데이터에 라벨(정답)이 있는지 없는지입니다.

지도학습
비지도학습

지도학습을 반복한다고 해서 비지도학습이 되는 것은 아닙니다. 지도학습은 정답을 알려주면서 학습하기 때문에, 모델은 스스로 판단하는 능력을 키우지 못합니다. 반면에 비지도학습은 정답 없이 데이터의 내재된 패턴을 스스로 찾아내기 때문에, 모델은 스스로 판단하는 능력을 키울 수 있습니다.

따라서, 지도학습과 비지도학습은 서로 다른 학습 방식이며, 지도학습을 반복한다고 해서 비지도학습이 되는 것은 아닙니다.

지도학습은 주입식! 데이타 범위에서는 편향성이 있으나, 정답만 잘 정해주면, 그 범위 안에서는 답을 일정하게 찾아준다. 비지도도 데이타 범위내에서 답을 찾아주나, 정확하게 찾아줄지 알 수 없다.그러나, 정답지(라벨링)를 일일이 지정할 필요가 없으니, 학습할 때 편하다

여기서 또,

질문, 왜 지도학습만 주로 쓸까요?

이건 알려줄께요. 흐름 안 끊기게요

정답: 사람이 인지하는 원리 똑같다.

이제 문제(데이타)랑 정답(결과)을 주어지면 학습해서 다음에 문제가 주어지면 정답을 푸는 건 알겠는데, 좀 더 구체적으로 인간의 뇌를 어떻게 인공지능이 모방해서 돌아가는지 볼까요?

- 인공 신경망과 딥러닝:

1.뇌가 사고하는 것을 그대로 모방!

2.지도 학습을 빠르게 하는 것 from GPU 발전(싸고 빨라졌다!)