AI 알고리즘에 대한 전체 가이드

제조, 마케팅, 보관, 물류 등 모든 산업과 프로세스에 인공지능이 등장하고 있습니다. 현실 세계에는 수많은 AI 사례가 있습니다.

여기에는 인력 자동화 및 로봇 프로세스와 같은 기술 사용 사례부터 기본 애플리케이션까지 포함됩니다. 검색 엔진, 지도 및 내비게이션, 텍스트 편집기 등에서 AI를 볼 수 있습니다.

하지만 이 기계가 어떻게 작동하는지 생각해 본 적이 있나요?

AI 시스템은 알고리즘에 따라 실행되지만 모든 AI 알고리즘이 동일한 것은 아닙니다 . AI 알고리즘의 작동 방식을 이해하면 비즈니스 프로세스를 단순화하고 수동 작업 시간을 절약할 수 있습니다.

이 기사에서는 AI 알고리즘의 유형, 작동 방식, 최상의 결과를 얻기 위해 AI를 훈련하는 방법에 대해 설명합니다.

AI 알고리즘이란 무엇입니까?

AI 알고리즘은 어떻게 작동하나요?

AI 알고리즘의 유형

AI 훈련을 위한 팁

AI 알고리즘은 기계가 데이터를 분석하고, 작업을 수행하고, 의사결정을 내릴 수 있도록 하는 명령입니다. 이는 컴퓨터가 독립적으로 학습하고 작동하도록 지시하는 기계 학습의 하위 집합입니다.

AI가 수행하는 모든 작업은 특정 알고리즘에서 작동합니다. 시스템을 켤 때부터 인터넷을 탐색할 때까지 AI 알고리즘은 다른 기계 학습 알고리즘과 함께 작동하여 각 작업을 수행하고 완료합니다.

AI와 기계 학습 알고리즘을 통해 컴퓨터는 패턴을 예측하고, 추세를 평가하고, 정확성을 계산하고, 프로세스를 최적화할 수 있습니다.

이 비디오에서는 AI 알고리즘의 작동과 수행할 수 있는 기능을 설명합니다.

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AI 알고리즘은 이러한 방식으로 작동합니다. 즉, 패턴을 식별하고 행동을 인식하며 기계가 결정을 내릴 수 있도록 권한을 부여합니다.

Alexa나 Google Home 과 같은 음성 비서에게 좋아하는 음악을 스트리밍하라고 지시한다고 가정해 보겠습니다 .

이를 기반으로 한 AI 알고리즘은 먼저 사용자의 음성을 인식하고 기억한 후, 사용자가 선택한 음악에 익숙해지고, 인식하는 것만으로도 가장 많이 스트리밍된 음악을 기억하고 재생합니다.

마찬가지로 AI 콘텐츠 편집기 도구는 원하는 결과를 얻기 위해 특정 규칙과 패턴을 따르는 자연어 생성(NLG) 및 자연어 처리(NLP) 모델과 같은 알고리즘에서 작동합니다.

이것은 로켓 과학이 아니라 간단한 공식입니다. “더 많이 배울수록 더 많이 성장합니다.” 풍부한 데이터를 컴퓨터 시스템에 제공하면 알고리즘은 이를 사용하여 지식을 얻고 작업을 보다 효율적으로 수행합니다.

가장 기본적인 수준에서 AI 알고리즘은 훈련을 위해 데이터를 수집한 다음 이를 사용하여 지식을 수정합니다. 다음으로 이 지식을 사용하여 작업을 완료하고 정확성을 향상시킵니다.

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수학적 계산에 동일한 결과를 내는 다양한 공식이 있는 것처럼 AI 알고리즘도 그렇습니다.

다양한 비즈니스 사용 사례에는 다양한 알고리즘과 카테고리가 있습니다. 예를 들어, 다양한 챗봇에 사용되는 알고리즘은 자율주행차 설계에 사용되는 알고리즘과 다릅니다.

수백 가지의 다른 알고리즘에는 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습이라는 세 가지 주요 AI 알고리즘 우산이 있습니다. 차이점은 훈련 방법과 기능 방식입니다.

1. 지도 학습 알고리즘

첫 번째로 가장 널리 사용되는 알고리즘 형태는 지도 학습 알고리즘입니다. 예측을 수행하거나 새로운 데이터와 보이지 않는 데이터를 분류하기 위해 레이블이 지정된 데이터에 대한 모델을 교육하는 작업이 포함됩니다.

"감독"이라는 이름은 훈련 세트의 감독하에 작업한다는 의미입니다. 원하는 출력을 사용하여 주어진 입력과 교차 검증하고 시간이 지남에 따라 학습하도록 훈련하는 방식으로 간단하게 작동합니다.

이 학습 알고리즘은 오류를 테스트하고 확인하기 위해 전담 전문가와 데이터 과학자로 구성된 팀의 감독하에 만들어졌습니다.

개발자는 최고 성능을 달성하도록 데이터를 훈련한 다음 가장 높은 출력을 가진 모델을 선택합니다.

지도 학습 알고리즘은 가장 일반적으로 분류 및 회귀 문제를 해결합니다. 여기에는 신경망, 의사결정 트리, Random Forest 선형 회귀, 시계열 회귀, 로지스틱 회귀 등이 포함됩니다.

사용 사례: 마케팅 담당자는 이 AI 알고리즘을 사용하여 시간에 따른 판매 예측, 고객 감정 매핑, 주가 추적 등을 수행합니다. 지도 알고리즘의 다른 사용 사례에는 텍스트 인식, 개체 분류 및 스팸 감지가 수반됩니다.

우리가 좋아하는 것: 지도 학습은 확장 가능한 방식으로 알고리즘을 생성하고 훈련합니다. 조직의 경우 직원의 수작업을 줄이고 개인화된 경험을 제공합니다.

이 알고리즘의 좋은 점은 높은 결과를 제공하고 정확한 통찰력을 이끌어내는 간단한 프로세스입니다.

2. 비지도 학습 알고리즘

비지도 학습은 레이블이 지정되지 않은 데이터를 사용하여 알고리즘을 제공하고 훈련합니다. 지도 학습에는 미리 정의된 클래스가 있는 반면, 비지도 학습에는 주어진 데이터 세트 내에서 패턴을 식별하고 클러스터를 형성하여 훈련하고 성장합니다.

간단히 말해서, 지도 학습은 사람의 감독하에 수행되는 반면 비지도 학습은 그렇지 않습니다. 비지도 학습 알고리즘은 원시 데이터를 사용하여 패턴을 그리고 상관 관계를 식별하여 가장 관련성이 높은 통찰력을 추출합니다.

비지도 학습의 가장 대표적인 예로는 정의된 객체의 클러스터를 생성하는 것을 목표로 하는 차원 축소 및 클러스터링이 있습니다.

사용 사례: 클러스터링 및 데이터 축소는 생물학, 화학 및 데이터 마이닝 분야에서 더 광범위하게 적용됩니다.

마케팅 및 비즈니스에서 비지도 학습은 고객 세분화, 즉 고객 그룹과 그들의 행동을 이해하는 데 가장 잘 사용됩니다.

비지도 학습은 유전학 및 DNA, 이상 탐지, 이미징, 의학 분야의 특징 추출 분야에 적용됩니다.

Google조차도 비지도 학습을 사용하여 개인화된 뉴스 항목을 분류하고 독자에게 표시합니다. 첫째, 다양한 주제에 관한 수백만 개의 뉴스 항목을 수집합니다.

그런 다음 검색 엔진은 클러스터 분석을 사용하여 매개변수를 설정하고 빈도, 유형, 문장 및 단어 수를 기준으로 분류합니다.

Generative AI는 신경망 패턴을 사용하여 패턴과 구조를 그립니다. 그러나 이 접근 방식만 사용하는 것으로 제한되지는 않습니다.

다양한 학습 모델(즉, 비지도 학습 및 준지도 학습)을 활용하여 구조화되지 않은 데이터를 기초 모델로 교육하고 변환합니다.

우리가 좋아하는 것: 비지도 학습 알고리즘은 데이터 내의 숨겨진 패턴과 구조를 발견하여 비지도 특징 학습 및 이상 탐지를 촉진합니다.

가장 좋은 점은 레이블이 지정된 데이터가 필요하지 않다는 점이며, 결과적으로 비용 친화적인 것으로 입증되었습니다.

3. 강화 학습

강화 학습은 인간과 동일한 방식으로 작동합니다. 알고리즘은 환경을 통해 훈련하고 학습하며 보상이나 처벌의 형태로 피드백을 받아 최종적으로 피드백에 따라 작업을 조정합니다.

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강화 학습은 피드백과 발생하는 작업의 지속적인 주기입니다. 디지털 에이전트는 학습 환경에 배치되어 보상이나 처벌로 피드백을 받습니다.

이 과정에서 에이전트는 원하는 결과를 결정하고 얻으려고 노력하며, 이는 피드백의 기반이 됩니다. 피드백을 보상으로 받으면 에이전트는 다음 주기에 동일한 전술을 반복하고 사용하여 행동을 개선합니다.

강화 학습의 예로는 Q-learning, Deep Adversarial Networks, MCTS(Monte-Carlo Tree Search) 및 A3C(Asynchronous Actor-Critic Agents)가 있습니다.

사용 사례: 강화 학습은 마케팅, 의료, 게임 시스템, 교통 제어 및 이미지 처리 전반에 걸쳐 응용 프로그램을 찾는 널리 사용되는 알고리즘입니다.

Netflix도 사용자에게 시리즈를 추천하고 개인화하기 위해 강화 학습 훈련을 사용합니다. Amazon은 강화 학습을 통한 추천을 통해 소비자 구매의 35%를 얻습니다.

우리가 좋아하는 것: 강화 학습의 원리는 의사 결정에 있습니다. 보상 및 페널티 시스템으로 인해 알고리즘은 후반 단계에서 실수가 적습니다.

그 이후에는 보상이나 획득한 수치 점수에 따라 패턴을 따릅니다.

AI 알고리즘의 성공 여부는 주로 수행하는 훈련 프로세스와 훈련 빈도에 따라 달라집니다. 거대 기술 기업이 AI 알고리즘을 준비하는 데 수백만 달러를 지출하는 이유가 있습니다.

그러나 AI를 훈련시키는 데 드는 비용은 상당합니다. 예를 들어 다음과 같은 대규모 AI 모델을 교육합니다. CNBC에 따르면 GPT-3의 금액은 400만 달러에 달했습니다 .

넷플릭스 추천 엔진의 기반이 되는 알고리즘조차 약 100만 달러의 비용이 드는 것으로 추산됐다.

결국 이는 AI 시스템의 수명주기에서 가장 중요한 부분입니다. AI 알고리즘 훈련을 위한 프로세스와 모범 사례는 알고리즘마다 약간 다를 수 있습니다.

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AI 알고리즘을 훈련하고 구현하기 위한 최고의 팁은 다음과 같습니다.

사용 사례를 결정합니다.

AI 모델을 생성하고 훈련하기 위한 기본은 해결하려는 문제입니다. 상황을 고려하면 이 AI 모델에 어떤 유형의 데이터가 필요한지 원활하게 결정할 수 있습니다.

거대 식품업체인 McDonald's는 실시간으로 가격이 변동되는 디지털 메뉴를 제작할 수 있는 솔루션을 원했습니다. 고객이 주문함에 따라 각 제품의 가격은 기상 조건, 수요 및 거리에 따라 달라집니다.

AI를 사용하여 통합한 또 다른 사용 사례는 주문 기반 추천입니다. 누군가가 샐러드를 주문했다고 가정해 보겠습니다. AI 모델은 식사에 건강 음료를 포함하는 것을 감지하고 제안합니다.

동료나 경쟁업체가 문제 해결에 AI 알고리즘을 어떻게 활용했는지 확인하여 자신도 할 수 있는 방법을 더 잘 이해하는 것이 중요합니다.

데이터를 수집하고 준비하세요.

인간이 공기를 필요로 하는 것처럼 AI 시스템이 번성하고 성장하려면 데이터가 필요합니다.

AI 알고리즘 훈련의 전제 조건은 데이터를 수집하고 준비하는 것입니다. 데이터란 AI 알고리즘을 훈련하기 위한 기반으로 사용될 원시 데이터를 의미합니다.

AI 알고리즘을 채택하는 대부분의 조직은 이 원시 데이터를 사용하여 디지털 시스템을 강화합니다. 기업은 웹 스크래핑, 크라우드소싱 등의 데이터 수집 방법을 채택한 후 API를 사용하여 이 데이터를 추출하고 사용합니다.

하지만 단순한 데이터 수집만으로는 충분하지 않습니다. 다음으로 중요한 단계는 원시 데이터를 정리하고 형식을 지정하는 데이터 전처리 및 준비입니다.

인스타그램은 사용자의 행동을 기반으로 주어진 데이터를 전처리하고 형식화된 데이터를 기반으로 추천을 보내는 데이터 마이닝 프로세스를 사용합니다.

AI 모델을 선택하세요.

개발자는 사용 가능한 데이터 유형, 즉 문제를 직접 효율적으로 해결할 수 있는 모델을 기반으로 모델을 선택해야 합니다. Oberlo에 따르면 약 83%의 기업이 AI 알고리즘 이해를 강조합니다.

모델 선택은 레이블이 지정되었는지, 레이블이 지정되지 않았는지 또는 환경에서 피드백을 얻기 위해 제공할 수 있는 데이터인지에 따라 달라집니다.

그러나 다른 요소가 AI 모델 아키텍처를 결정합니다. AI 모델의 선택은 다음 사항에 따라 달라집니다.

• 데이터의 크기와 구조.
• 사용 가능한 데이터 세트의 복잡성.
• 원하는 수준의 정확도.

이러한 요소와 해결해야 할 문제 유형을 기반으로 선형 회귀, 의사결정 트리 AI, Naive Bayes, Random Forest, 신경망 등 다양한 AI 모델이 있습니다.

따라서 문제가 이미지 처리 및 객체 식별 해결과 관련된 경우 가장 좋은 AI 모델 선택은 CNN(Convolutional Neural Networks)이 될 것입니다.

AI 모델을 훈련하세요.

AI 알고리즘의 기본은 데이터 세트의 훈련, 테스트 및 검증에 의존합니다. 따라서 이는 AI 알고리즘을 훈련하는 데 가장 중요한 단계입니다.

첫 번째 단계는 초기 훈련 과정입니다. 준비된 데이터는 모델에 입력되어 이상 여부를 확인하고 잠재적인 오류를 감지합니다.

AI 모델의 주된 오류는 과적합(overfitting)입니다. 이는 특정 훈련된 데이터 세트가 너무 편향될 때 오류가 발생한다는 것을 의미합니다.

과적합의 한 가지 예는 특정 데이터 세트를 사용하는 자율 주행 자동차에서 볼 수 있습니다. 차량은 해당 데이터 세트에 대해 더 많은 훈련을 받았기 때문에 맑은 날씨와 도로에서 더 나은 성능을 발휘합니다.

결과적으로 차량은 극한의 기상 조건과 혼잡한 장소에서 성능을 발휘하지 못합니다. 새로운 데이터 세트가 제공되면 AI 모델은 데이터 세트를 인식하지 못합니다.

훈련 과정의 후속 단계는 검증과 테스트입니다.

검증에서는 데이터가 최종 단계로 푸시되기 전에 재검사하고 평가하는 반면, 테스트 단계에서는 실제 애플리케이션에서 데이터 세트와 해당 기능을 구현합니다.

테스트 단계는 보조바퀴가 벗겨지는 단계로, 비정형 데이터를 이용해 모델이 실제 세계에서 어떻게 작동하는지 분석합니다.

수행에 실패하고 원하는 결과를 반환하는 경우 AI 알고리즘은 훈련 단계로 다시 전송되고 만족스러운 결과가 나올 때까지 프로세스가 반복됩니다.

결과를 측정하고 추적하세요.

최종 테스트는 AI 모델 추적의 기초입니다. AI 알고리즘은 결과를 얻기 위해 특정 지표를 사용하여 측정됩니다.

문제 유형에 따라 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수 또는 평균 제곱 오류와 같은 관련 평가 지표를 계산합니다.

결과를 결정하려면 각 지표에 대한 목표 또는 임계값을 설정하세요. 결과가 만족스럽지 않으면 모니터링 및 분석을 통해 얻은 통찰력을 바탕으로 알고리즘을 반복하고 개선하세요.

항상 다양한 환경에서 알고리즘을 테스트하고 완벽하게 훈련하세요.

시작하기

인공 지능은 2030년까지 1000억 달러에서 2조 달러로 20배 증가할 것으로 예상됩니다. 규모에 관계없이 모든 비즈니스에는 운영 효율성을 개선하고 기술의 이점을 활용하기 위한 AI 알고리즘이 필요합니다.