요즘 전세계적으로 “인공지능”보다 몸값이 높은 용어가 있을까요? 인공지능을 중심으로 산업계, 교육계, 심지어 겅계까지 개편되는 모습을 보며, 이제 더 이상 대세라는 표현으로는 인공지능을 표현하기에 충분치 않아 보입니다.
인공지능이란?
인공지능은 인간의 지능적인 능력을 모방하거나 대체하기 위해 만들어진 컴퓨터 프로그램이나 시스템을 의미합니다. 이 기술은 주로 기계가 학습하고 문제를 해결할 수 있도록 하는 것을 목표로 하며, 데이터 기반으로 패턴을 학습하고 추론하여 다양한 작업을 수행합니다.
머신 러닝 및 딥 러닝과 같은 하위 분야들은 특히 인공지능의 핵심 구성 요소로 간주됩니다.
“자연어 처리: 컴퓨터가 언어를 이해하고 활용하는 기술의 다양한 단계와 응용 분야”
자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술을 다룹니다. 주로 텍스트와 관련된 작업에 중점을 두며, 음성이나 문장 등의 언어적 요소를 이해하고 활용하는 것을 목표로 합니다.
다양한 응용 분야에서 사용되며, 대표적인 예로는 기계 번역, 질문 응답 시스템, 감성 분석, 요약, 텍스트 마이닝 등이 있습니다.
자연어 처리는 여러 과정을 포함하고 있습니다:
토큰화(Tokenization): 텍스트를 작은 단위로 나누어 처리하는 과정으로, 주로 단어 단위로 나누어집니다.
형태소 분석(Morphological Analysis): 단어를 의미 단위인 형태소로 나누어 처리합니다. 이는 단어의 원형을 찾거나 문법적인 정보를 추출하는 데 사용됩니다.
구문 분석(Syntax Parsing): 문장의 구조를 분석하여 어순이나 문법적인 구조를 이해합니다.
의미 분석(Semantic Analysis): 문장이나 문서의 의미를 이해하고 해석하는 단계로, 단어 간의 의미적 관계를 파악합니다.
기계 학습 및 딥 러닝: 다양한 자연어 처리 작업에서는 기계 학습과 딥 러닝 기술이 활용됩니다. 모델은 훈련 데이터를 기반으로 언어의 특징을 학습하고, 이를 기반으로 새로운 데이터에 대한 예측이나 분류를 수행합니다.
응용 분야: 자연어 처리 기술은 다양한 분야에서 응용됩니다. 예를 들어, 기계 번역은 다국어 간의 언어 해석을 가능케 하며, 감성 분석은 텍스트에서 긍정 또는 부정적인 의견을 판별합니다.
자연어 처리는 지속적으로 발전하고 있으며, 특히 딥 러닝 기술의 발전으로 높은 수준의 언어 이해와 생성이 가능해지고 있습니다.
자연어 처리가 활용되는 분야는 구글의 검색엔진부터 언어번역, 문서 분류, 챗봇 등 다양합니다. 특히 작년부터 붐이었던 챗봇은 전국민에게 인공지능이 구현된 모습을 확실히 각인 시켰던 서비스이기도 합니다. 이 모든 기술 바탕에는 기계에게 인간의 언어지능을 만들어 주는 자연어 처리가 있다 할 수 있습니다.
머신러닝 기계학습이란?
머신러닝은 인공지능의 주요 개념 중 하나로, 컴퓨터 시스템이 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 결정을 내릴 수 있도록 하는 기술입니다.
스스로 학습(Self-learning):
스스로 학습은 컴퓨터 시스템이 외부로부터 명시적으로 프로그래밍되지 않고도 데이터를 통해 학습하고 자체적으로 개선되는 능력을 의미합니다. 이는 컴퓨터가 경험을 통해 학습하고, 새로운 정보나 패턴을 발견함으로써 지능적인 결정을 내릴 수 있는 능력을 말합니다. 스스로 학습은 머신러닝의 하위 개념 중 하나로, 모델이 데이터를 기반으로 경험을 쌓아가며 자동으로 학습하게 됩니다.
머신러닝(Machine Learning):
머신러닝은 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 데이터로부터 학습하고 패턴을 인식하여 의사 결정을 수행할 수 있도록 하는 기술입니다. 머신러닝은 크게 지도학습(Supervised Learning), 비지도학습(Unsupervised Learning), 강화학습(Reinforcement Learning) 등으로 분류됩니다.
- 지도학습(Supervised Learning): 모델에게 입력 데이터와 그에 대응하는 정답을 제공하여 학습시키는 방법입니다. 모델은 입력과 출력 간의 관계를 학습하고, 새로운 입력에 대한 출력을 예측할 수 있게 됩니다.
- 비지도학습(Unsupervised Learning): 모델에게 정답을 제공하지 않고 입력 데이터의 구조나 패턴을 찾도록 하는 방법입니다. 주로 데이터를 클러스터링하거나 차원 축소 등의 작업에 사용됩니다.
- 강화학습(Reinforcement Learning): 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방향으로 학습하는 방법입니다. 에이전트는 시행착오를 통해 최적의 행동을 학습하게 됩니다.
머신러닝은 다양한 분야에서 활용되며, 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리, 게임 프로그래밍, 금융 예측 등 다양한 응용 분야에서 성과를 내고 있습니다.
스스로 학습과 머신러닝은 컴퓨터가 데이터로부터 지능적으로 학습하고 의사 결정을 내릴 수 있는 핵심 기술로서 계속해서 발전하고 있습니다.
딥러닝과 뉴럴네트워크
딥러닝은 기계 학습의 한 분야로, 대규모의 신경망을 사용하여 복잡한 문제를 해결하는 기술입니다. 이 중에서도 특히 딥러닝에서 사용되는 신경망을 “딥 뉴럴 네트워크(Deep Neural Network)”라고 합니다.
딥러닝:
딥러닝은 다양한 특성 추출 및 추상화를 통해 데이터를 학습하고, 이를 기반으로 판단이나 예측을 수행하는 기술입니다. 딥러닝에서 사용되는 신경망은 여러 층으로 구성되어 있어 “깊은” 구조를 가지고 있어서 “딥”이라는 용어가 사용됩니다. 이러한 신경망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 이루어져 있으며, 각 층은 여러 뉴런(노드)으로 구성되어 있습니다.
뉴럴 네트워크:
뉴럴 네트워크는 생물학적 뇌의 작동 방식에서 영감을 받은 모델로, 정보 처리 및 학습을 수행하는 기계 학습 알고리즘입니다. 이는 인공 뉴런이라는 단위로 구성되어 있고, 이들은 서로 연결되어 정보를 전달하거나 처리합니다. 뉴럴 네트워크에서 각 연결은 가중치(weight)를 가지고 있으며, 학습 과정에서 이 가중치가 조절되어 모델이 데이터에 적응하게 됩니다.
딥 뉴럴 네트워크에서는 이러한 뉴럴 네트워크를 여러 층에 걸쳐 구성하여 복잡한 특징을 추출하고 학습합니다. 대표적인 딥 뉴럴 네트워크에는 다층 퍼셉트론(MLP), 컨볼루션 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN), 변환자(Transformer) 등이 있습니다.
주요 특징:
- 계층적 특징 추출: 딥 뉴럴 네트워크는 여러 층을 통해 계층적으로 데이터의 특징을 추출할 수 있습니다.
- 자동 특징 학습: 특징 공학이라는 전통적인 방법 대신, 딥 뉴럴 네트워크는 데이터로부터 자동으로 특징을 학습합니다.
- 대량의 데이터 처리: 대규모의 데이터를 학습하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
- 다양한 응용 분야: 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 탁월한 성과를 내고 있습니다.
딥 뉴럴 네트워크는 심층 신경망을 학습하는 과정에서 발전한 기술로, 현재는 인공지능과 기계 학습의 핵심 기법 중 하나로 인정받고 있습니다.