AI 알고리즘의 기본 개념과 학습 알고리즘의 작동 원리

 

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안녕하세요 씨이랩입니다! 🧠컴퓨터로 두뇌를 만든다는 이야기처럼 시대가 거듭함에 따라 컴퓨터의 발달이 급격하게 이루어졌고, 지금의 인공지능(AI)은 사람의 능력과 비교가 어려울 정도로 탁월한 성능을 선보이고 있는데요. 인공지능의 다양한 학습 능력, 추론 능력, 지각 능력은 컴퓨터 시스템의 ‘알고리즘’을 통해 구현되고 있어요.

 

이 기계학습의 알고리즘을 이해한다면, AI를 포함하고 있는 딥러닝·머신러닝의 이해도 쉬울 것으로 기대되는데요. 오늘은 인공지능의 기초 원리에 대한 이야기를 하며, 인공지능이 구현되는 원리에 대해 알아보도록 해요!

 

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인공지능 알고리즘이란 무엇인가?

인공지능(AI)은 크게 기계나 컴퓨터 시스템이 인간처럼 지능적인 작업을 수행할 수 있도록 하는 기술과 이론을 의미해요. 다른 방식으로 표현하자면 특정 목적을 위해 설계된 컴퓨터 알고리즘으로, 주어진 입력에 기반해 자동으로 과업을 처리하는 역할을 하는데요.

 

AI는 데이터를 기반으로 컴퓨터가 스스로 알고리즘을 학습할 수 있어요. 이 학습 알고 리즘에서 학습(Learning) 단계는 주어진 데이터를 분석해 특정 작업을 수행할 수 있는 패턴을 발견하는 과정을 뜻해요. 학습 알고리즘의 역할은 데이터로부터 주어진 과업을 수행할 알고리즘을 찾아내는 것인데요. 예측 알고리즘에서 예측(Production) 단계는 학습된 모형을 사용하여 새로운 데이터에 대한 결과를 추론하는 과정을 말해요.

 

즉, 예측 알고리즘은 학습 알고리즘을 통해 학습되며, 특정 과업을 수행하는 역할을 해요.

 

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학습 알고리즘(Learning)의 이해

<학습 알고리즘과 예측 알고리즘>

학습 알고리즘은 목적과 방식에 따라 다양하게 선택할 수 있어요. 예를 들어, 인물 이미지의 성별을 분류하는 것과 같이 주어진 상황에서 자동으로 판단해야 하는 경우는 분류 모형에 특화된 학습 알고리즘을 사용해요. 반면에 새로운 사진이나 문서를 생성하는 경우는 챗gpt와 같은 생성형 인공지능 알고리즘을 사용해요. 또한, 게임이나 바둑과 같이 상호작용이 필요한 상황에서는 강화 학습 알고리즘을 이용한답니다.

 

이미지 분류 알고리즘 (Image Classification)	이미지 내에서 물체를 인식하고 분류하는 모델로 특정 이미지를 분석하여, 머신러닝 및 딥러닝에 주로 이용
생성형 인공지능 알고리즘 (Generative AI)	인간 언어, 프로그래밍 언어, 예술 등 새로운 데이터나 콘텐츠를 생성하는 데 사용되는 인공지능의 알고리즘
강화 학습 알고리즘 (Reinforcement Learning)	주어진 상태에서 어떤 행동을 선택할 때 최적의 보상을 얻기 위해 에이전트가 학습하는 방법 (주로 에이전트, 환경, 행동, 보상의 4가지 요소로 이루어짐) * 에이전트: 인공지능 플레이어 * 환경: 에이전트가 솔루션을 찾기 위한 무대 * 행동: 에이전트가 환경 안에서 시행하는 상호작용 * 보상: 에이전트의 행동에 따른 점수 혹은 결과

목적에 따라 선택된 학습 알고리즘은 학습 데이터를 입력으로 받아서 예측 알고리즘을 출력으로 제공해요. 따라서 학습 알고리즘이 어떤 방식으로 학습 데이터를 처리하여 예측 알고리즘을 바꾸는지 이해하는 것이 중요해요.

 

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그렇다면 예측 알고리즘은 무엇일까요? 예측 알고리즘은 새로운 정보를 입력으로 받아 최적의 의사결정을 출력하는데요. 이미지를 입력으로 받아 성별을 출력하는 것처럼, 입력 벡터와 출력 데이터 사이의 관계를 최대한 명확히 매칭하는 수학적 함수로 이해하며, 학습 알고리즘은 이러한 함수를 찾아내는 과정이라 할 수 있어요. ✨

 

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인공지능 학습 알고리즘(Learning) 원리 방식

 

여기까지 학습 알고리즘과 예측 알고리즘에 대해 조금 이해하셨나요? AI 학습 알고리즘은 주어진 데이터를 분석한 특정 작업을 수행할 수 있는 규칙이나 패턴을 발견하는 일련의 프로세스에요. 이 알고리즘은 새로운 데이터에서 인사이트와 패턴을 발견하는 데 도움을 주며, 사용자가 복잡한 데이터 세트에서 의미를 탐색하고 분석할 수 있게 도와줘요. 이제 모든 알고리즘이 작동하는 모든 과정을 순차적으로 정리해 볼게요!

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✅ 학습 알고리즘이 작동하는 과정

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1. 데이터 수집
AI 모델을 학습시키기 위해서는 관련 데이터를 수집해야 해요. 데이터는 이미지, 텍스트, 숫자 등
다양한 형식으로 존재할 수 있어요. 인공지능 모형 학습시키기 위해서 레벨이 분류된 이미지를 수집해야 해요.📁

2. 데이터 전처리
수집한 데이터는 종종 노이즈가 포함되어 있기 때문에 형식이 일관되지 않을 수 있어요.
따라서 데이터 클리닝, 결측값 처리, 정규화, 특성 선택 등의 전처리 작업이 필요해요.

3. 모델 선택
어떤 알고리즘을 사용할지를 결정하는 단계에요. 일반적으로 사용하는 알고리즘은 다음과 같아요.
학습 모형의 선택은 문제의 종류(분류, 회귀 등) 및 데이터의 특성, 사용 가능한 컴퓨팅 자원 등을 고려해서 이루어져요.

• 선형 회귀: 연속형 변수 예측
• 로지스틱 회귀: 범주형 변수 예측
• 결정 트리: 분류 및 회귀 문제에 활용
• 신경망: 복잡한 데이터 패턴을 학습하는 데 효과적
• 서포트 벡터 머신(SVM): 고차원 데이터 분류
• 군집화 알고리즘: 데이터 그룹화

4. 모델 학습
선택한 알고리즘을 사용하여 모델을 학습시켜요. 이 단계에서는 훈련 데이터 셋을 사용하여 모델의
파라미터를 조정하고, 손실 함수를 최소화하는 방향으로 학습이 이루어져요.

5. 모델 평가
훈련된 모델의 성능을 검증하기 위해 테스트 데이터 셋을 사용해요. 여기서 열 평가 지표
(정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수 등)을 통해 모델의 성능을 측정해요.

6. 모델 튜닝
성능이 만족스럽지 않다면, 하이퍼파라미터 조정, 추가 데이터 수집, 다른 알고리즘 시도 등을 통해 모델을 개선해요.
*파라미터란? 함수의 특정한 성질을 나타내는 변수로, 모형이 어떻게 작동할지를 결정하는 유한개의 숫자에요.

7. 모델 배포 및 모니터링
모델의 성능이 좋을 시, 실제 환경에 배포하여 새로운 데이터를 기반으로 예측을 수행할 수 있는데요. 배포된 모델은
시간이 지남에 따라 성능이 떨어질 수 있는 모델 드리프트를 겪을 수 있으므로 지속적인 모니터링과 추가 학습이 필요하게 돼요.

 

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이렇게 AI 알고리즘을 학습 시키는 과정에서도 모델 튜닝이나 재학습을 통해 모델 평가를 하고, 모니터링을 진행하게 돼요. 모델 목적에 맞는 AI 알고리즘이 출력되는 과정까지, 참 쉽지 않죠? 이러한 어려운 과정을 AstraGo를 통해 조금은 더 쉬운 길로 안내할 수 있을 것 같은데요.

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<1> 노코드 기반의 파라미터 값 조정

 

아스트라고 파라미터 실제 페이지

모델 파라미터조정을 통해 개발자가 수동으로 소스 코드를 하나하나 입력해야 되는 번거로움을 AstraGo에서는 노코드 기반의 파라미터 값 조정을 통해 숫자 입력으로 만으로도 쉽게 값을 조정할 수 있어요.

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<2> 최적화된 모델 성능을 확인 가능한 비교 실험 기능

 

이렇게 AI 학습 알고리즘을 통해 최적화된 모델 성능을 쉽게 확인하고 싶다면, 아스트라고 신규 업데이트 기능 ‘비교 실험’기능을 통해 직관적인 모델 평가가 가능해요. 팝업창에 뜨는 항목을 드래그 앤 드롭 방식으로 추가하여, 비교하고자 하는 모델의 정확성과 손실 값을 직관적으로 확인할 수 있어요.

 

워크 로드 목록에서 지정된 라벨링/태그 덕분에 쉽게 Job Type 또는 Strorage를 확인할 수 있어요. 워크 로드 생성 시 “최근 워크 로드 불러오기” 기능에서 편리하게 가져올 수 있도록 지원하고 있습니다 🙂

 

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오늘은 인공지능의 알고리즘의 학습 과정을 면밀히 살펴보며, 최적화된 AI 모델을 완성하기까지 많은 단계와 공수가 든다는 것을 알 수 있었어요. 아스트라고와 씨이랩에서는 이러한 AI 작업 및 프로젝트 단계를 자동화해주고, 사용자 편의성을 증진시켜 운영과 관리의 용이성을 올려주고 있어요.

 

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