이런공부

인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 지도학습, 강화학습 등 많이 쓰이는 단어들이지만 확실하게 이해하기 어려운 단어들인데요. 

정말 쉽고 간단하게 설명해 보겠습니다!

범주로 나누면 인공지능 > 머신러닝 > 딥러닝 순입니다.

인공지능을 구현하는 하나의 방법이 머신러닝(ML)입니다. 머신러닝의 여러 방법 중 하나가 바로 딥러닝입니다. 

딥러닝이란, 사람의 뇌와 유사한 방식으로 정보처리를 할 수 있는 방법입니다.

딥러닝은

 인지되는 데이터를 합치고 구분하는 과정을 반복해 정보를 학습합니다.

사실, 인간의 뇌는 엄청난 데이터 처리 능력을 가지고 있습니다.

뇌는 생존에 유리하게 끊임없이 진화하기 때문에, 사람들은 뇌의 진화 방식을 착안하여 여러 가지 학습 방법을 고안합니다.

지도학습, 비지도학습, 강화학습이 대표적인 그 예시이죠!

강화학습이란 

우리가 흔히 반려견에게 배변교육을 할 때에 볼 수 있습니다.

강아지가 교육을 잘 이행하였다면 상으로 간식을 주고, 그렇지 않았다면 벌로 간식을 주지 않습니다. (혹은 혼을 냅니다.) 

이와 같이 행동의 결과로 보상과 벌을 줌으로써 보상을 계속 받을 수 있는 행동을 하는 것이 강화학습입니다.

비지도학습이란

여러 종류의 새와 물고기 그리고 마카롱을 보여줍니다. 이후에 또 다른 새를 보여줄 때, 새의 군집으로 인지하는 것이 바로 비지도학습입니다. 즉, 유사한 특징을 가진 것 끼리 분류하는 것이죠!

지도학습이란

반지를 보여준 후 반지라고 알려주는 학습을 여러 번 거치면, 다음에 다른 모양의 반지를 보여주어도 반지로 인지하는 것이 바로 지도학습입니다. 

각 단어의 의미는 이제 감이 조금 오셨나요?! 그렇다면, 지도학습을 직접 만들어볼 수 있는 티처블 머신에 대해서 간단히 학습해보겠습니다. 

티처블 머신 원리와 활용법

이 링크를 따라 들어간 후 시작을 해봅시다. 

이미지를 학습을 시킨 후 하나의 이미지를 보여주거나 들려줄 때 학습한 인공지능은 어떤 이미지이다. 라고 출력합니다. 

(얼만큼 유사한지 유사도가 퍼센테이지(%)로 나옵니다!)

이와 마찬가지로 오디오, 포즈도 학습해볼 수 있습니다. (이미지 프로젝트 - 표준 이미지 모델 - 업로드 선택)

저는 모양이 비슷한 반지와 마카롱의 사진을 여러 장 업로드하여 학습을 시켰습니다! 

이후 마카롱 사진을 업로드하면, 출력에 100% 마카롱이다! 반지 사진을 업로드하면, 출력에 100% 반지이다! 라고 출력이 됩니다. 유사한 사진이지만 분명하게 다른 특징을 구분하여 정확한 개체를 찾아 출력합니다.

지도학습의 티처블 머신을 활용한 기능들이 일상에 숨어있습니다. 바로 인스타그램에서 연예인 닮은꼴을 찾는 기능이죠! 또한, 이 지도학습의 원리를 이용한다면 나만의 새로운 기능을 만들 수 있겠죠??! 꽃이나 나무 또는 곤충 찾기 등 다양한 방식의 프로그램을 만들 수 있을 것 같습니다!