AI를 설명하려는 시도: 인공지능은 어떻게 작동하고 기능합니까? 어떻게 훈련됩니까?

콘라드 울펜슈타인

4 개월 전에

AI를 설명하려는 시도: 인공지능은 어떻게 작동하고 어떻게 훈련되는가? – 이미지 : Xpert.Digital

📊 데이터 입력부터 모델 예측까지: AI 프로세스

인공지능(AI)은 어떻게 작동하나요? 🤖

인공지능(AI)의 작동 방식은 명확하게 정의된 여러 단계로 나눌 수 있습니다. 이러한 각 단계는 AI가 제공하는 최종 결과에 매우 중요합니다. 프로세스는 데이터 입력으로 시작하여 모델 예측과 가능한 피드백 또는 추가 교육 라운드로 끝납니다. 이러한 단계는 단순한 규칙 세트이든 매우 복잡한 신경망이든 상관없이 거의 모든 AI 모델이 거치는 프로세스를 설명합니다.

1. 데이터 입력 📊

모든 인공지능의 기본은 그것이 작동하는 데이터입니다. 이 데이터는 이미지, 텍스트, 오디오 파일, 비디오 등 다양한 형태일 수 있습니다. AI는 이 원시 데이터를 사용하여 패턴을 인식하고 의사결정을 내립니다. 데이터의 품질과 양은 나중에 모델이 얼마나 잘 작동하는지 또는 제대로 작동하지 않는지에 중요한 영향을 미치기 때문에 여기에서 핵심적인 역할을 합니다.

데이터가 더 광범위하고 정확할수록 AI가 더 잘 학습할 수 있습니다. 예를 들어, AI가 이미지 처리를 위해 교육을 받을 때 다양한 개체를 올바르게 식별하려면 많은 양의 이미지 데이터가 필요합니다. 언어 모델의 경우 AI가 인간 언어를 이해하고 생성하는 데 도움이 되는 것은 텍스트 데이터입니다. 예측의 품질은 기본 데이터만큼 좋을 수 있으므로 데이터 입력은 가장 중요한 단계 중 첫 번째이자 가장 중요한 단계 중 하나입니다. 컴퓨터 과학의 유명한 원리는 이를 “쓰레기는 넣으면 쓰레기가 나온다”라는 말로 설명됩니다. 즉, 나쁜 데이터는 나쁜 결과를 낳습니다.

2. 데이터 전처리 🧹

데이터가 입력되면 실제 모델에 입력하기 전에 준비해야 합니다. 이 프로세스를 데이터 전처리라고 합니다. 여기서의 목표는 데이터를 모델에서 최적으로 처리할 수 있는 형식으로 만드는 것입니다.

전처리의 일반적인 단계는 데이터 정규화입니다. 이는 데이터를 균일한 값 범위로 가져와 모델이 균등하게 처리한다는 의미입니다. 예를 들어 이미지의 모든 픽셀 값을 0~255 대신 0~1 범위로 조정하는 것입니다.

전처리의 또 다른 중요한 부분은 소위 특징 추출입니다. 특히 모델과 관련된 특정 기능은 원시 데이터에서 추출됩니다. 예를 들어 이미지 처리에서는 가장자리나 특정 색상 패턴이 될 수 있고, 텍스트에서는 관련 키워드나 문장 구조가 추출됩니다. 전처리는 AI의 학습 프로세스를 보다 효율적이고 정확하게 만드는 데 중요합니다.

3. 모델 🧩

모델은 모든 인공지능의 핵심이다. 여기서 데이터는 알고리즘과 수학적 계산을 기반으로 분석되고 처리됩니다. 모델은 다양한 형태로 존재할 수 있습니다. 가장 잘 알려진 모델 중 하나는 인간 두뇌의 작동 방식을 기반으로 한 신경망입니다.

신경망은 정보를 처리하고 전달하는 여러 층의 인공 뉴런으로 구성됩니다. 각 레이어는 이전 레이어의 출력을 가져와 추가로 처리합니다. 신경망의 학습 과정은 네트워크가 점점 더 정확한 예측이나 분류를 할 수 있도록 이러한 뉴런 사이의 연결 가중치를 조정하는 것으로 구성됩니다. 이러한 적응은 네트워크가 대량의 샘플 데이터에 액세스하고 내부 매개변수(가중치)를 반복적으로 향상시키는 훈련을 통해 발생합니다.

신경망 외에도 AI 모델에 사용되는 다른 알고리즘도 많이 있습니다. 여기에는 의사결정 트리, 랜덤 포레스트, 지원 벡터 머신 등이 포함됩니다. 어떤 알고리즘이 사용되는지는 특정 작업과 사용 가능한 데이터에 따라 다릅니다.

4. 모델 예측 🔍

모델은 데이터로 훈련된 후에 예측을 할 수 있습니다. 이 단계를 모델 예측이라고 합니다. AI는 입력을 받아 지금까지 학습한 패턴을 바탕으로 출력, 즉 예측이나 결정을 반환합니다.

이 예측은 다양한 형태를 취할 수 있습니다. 예를 들어 이미지 분류 모델에서 AI는 이미지에 어떤 객체가 보이는지 예측할 수 있습니다. 언어 모델에서는 문장에서 어떤 단어가 다음에 올지 예측할 수 있습니다. 금융 예측에서 AI는 주식 시장의 성과를 예측할 수 있습니다.

예측의 정확성은 훈련 데이터의 품질과 모델 아키텍처에 크게 좌우된다는 점을 강조하는 것이 중요합니다. 불충분하거나 편향된 데이터로 훈련된 모델은 잘못된 예측을 할 가능성이 높습니다.

5. 피드백 및 교육(선택 사항) ♻️

AI 작업의 또 다른 중요한 부분은 피드백 메커니즘입니다. 모델은 정기적으로 점검되고 더욱 최적화됩니다. 이 프로세스는 훈련 중이나 모델 예측 후에 발생합니다.

모델이 잘못된 예측을 하는 경우 피드백을 통해 학습하여 이러한 오류를 감지하고 그에 따라 내부 매개변수를 조정할 수 있습니다. 이는 모델 예측을 실제 결과(예: 정답이 이미 존재하는 알려진 데이터)와 비교하여 수행됩니다. 이러한 맥락에서 일반적인 절차는 소위 지도 학습(supervised learning)으로, AI가 이미 정답이 제공된 예시 데이터로부터 학습합니다.

일반적인 피드백 방법은 신경망에서 사용되는 역전파 알고리즘입니다. 모델의 오류는 네트워크를 통해 역방향으로 전파되어 뉴런 연결의 가중치를 조정합니다. 모델은 실수로부터 학습하고 예측이 점점 더 정확해집니다.

훈련의 역할 🏋️‍♂️

AI 훈련은 반복적인 과정입니다. 모델이 보는 데이터가 많을수록, 이 데이터를 기반으로 훈련되는 빈도가 높아질수록 예측이 더욱 정확해집니다. 그러나 한계도 있습니다. 과도하게 훈련된 모델에는 소위 "과적합" 문제가 발생할 수 있습니다. 이는 훈련 데이터를 너무 잘 기억해서 알려지지 않은 새로운 데이터에 대해서는 더 나쁜 결과를 낳는다는 것을 의미합니다. 따라서 새로운 데이터에 대해서도 일반화하고 좋은 예측을 할 수 있도록 모델을 훈련하는 것이 중요합니다.

정규 교육 외에도 전이 학습과 같은 절차도 있습니다. 여기서는 이미 대량의 데이터에 대해 훈련된 모델이 새로운 유사한 작업에 사용됩니다. 이렇게 하면 모델을 처음부터 학습할 필요가 없기 때문에 시간과 컴퓨팅 성능이 절약됩니다.

당신의 강점을 최대한 활용하세요 🚀

인공지능의 작업은 다양한 단계의 복잡한 상호작용을 기반으로 합니다. 데이터 입력, 전처리, 모델 훈련, 예측, 피드백까지 AI의 정확성과 효율성에 영향을 미치는 요소는 많습니다. 잘 훈련된 AI는 단순한 작업 자동화부터 복잡한 문제 해결에 이르기까지 삶의 다양한 영역에서 엄청난 이점을 제공할 수 있습니다. 그러나 AI의 장점을 최대한 활용하려면 AI의 한계와 잠재적인 함정을 이해하는 것도 마찬가지로 중요합니다.

🤖📚 간단히 설명하자면: AI는 어떻게 훈련되나요?

🤖📊 AI 학습 과정: 캡처, 연결 및 저장

"슈투트가르트"라는 단일 용어를 사용한 AI 신경망 다이어그램의 간단한 예 – 이미지: Xpert.Digital

🌟 데이터 수집 및 준비

AI 학습 과정의 첫 번째 단계는 데이터를 수집하고 준비하는 것입니다. 이 데이터는 데이터베이스, 센서, 텍스트 또는 이미지와 같은 다양한 소스에서 나올 수 있습니다.

🌟 데이터 연관(신경망)

수집된 데이터는 신경망에서 서로 연관되어 있습니다. 각 데이터 패킷은 "뉴런"(노드) 네트워크의 연결로 표시됩니다. 슈투트가르트 시의 간단한 예는 다음과 같습니다.

a) 슈투트가르트는 바덴뷔르템베르크에 있는 도시입니다.
b) 바덴뷔르템베르크는 독일의 연방주입니다.
c) 슈투트가르트는 독일에 있는 도시입니다.
d) 슈투트가르트는 2023년 기준 인구가 633,484명입니다.
e) 바트 칸슈타트는 슈투트가르트의 지역입니다.
f) Bad Cannstatt는 로마인에 의해 설립되었습니다.
g) 슈투트가르트는 Baden-Württemberg의 주도입니다.

데이터 볼륨의 크기에 따라 잠재적 비용에 대한 매개변수가 사용된 AI 모델을 사용하여 생성됩니다. 예를 들어, GPT-3에는 약 1,750억 개의 매개변수가 있습니다!

🌟 저장 및 맞춤화(학습)

데이터는 신경망에 공급됩니다. AI 모델을 거치며 연결(시냅스와 유사)을 통해 처리됩니다. 모델을 훈련하거나 작업을 수행하기 위해 뉴런 사이의 가중치(매개변수)를 조정합니다.

직접 액세스, 인덱싱된 액세스, 순차 또는 배치 스토리지와 같은 전통적인 형태의 스토리지와 달리 신경망은 색다른 방식으로 데이터를 저장합니다. "데이터"는 뉴런 간 연결의 가중치와 편향에 저장됩니다.

신경망에서 정보의 실제 "저장"은 뉴런 간의 연결 가중치를 조정하여 발생합니다. AI 모델은 입력 데이터와 정의된 학습 알고리즘을 기반으로 이러한 가중치와 편향을 지속적으로 조정하여 "학습"합니다. 이는 모델이 반복적인 조정을 통해 보다 정확한 예측을 할 수 있는 지속적인 프로세스입니다.

AI 모델은 정의된 알고리즘과 수학적 계산을 통해 생성되며 정확한 예측을 위해 매개변수(가중치) 조정을 지속적으로 개선하므로 일종의 프로그래밍이라고 볼 수 있습니다. 이는 지속적인 과정입니다.

편향은 뉴런의 가중치 입력 값에 추가되는 신경망의 추가 매개변수입니다. 이를 통해 매개변수에 가중치(중요, 덜 중요, 중요 등)를 부여하여 AI를 더욱 유연하고 정확하게 만들 수 있습니다.

신경망은 개별 사실을 저장할 수 있을 뿐만 아니라 패턴 인식을 통해 데이터 간의 연결을 인식할 수도 있습니다. 슈투트가르트 예는 지식이 신경망에 어떻게 도입될 수 있는지 보여 주지만 신경망은 (이 간단한 예에서처럼) 명시적 지식을 통해 학습하지 않고 데이터 패턴 분석을 통해 학습합니다. 신경망은 개별 사실을 저장할 수 있을 뿐만 아니라 입력 데이터 간의 가중치와 관계도 학습할 수 있습니다.

이 흐름은 기술적 세부 사항을 너무 깊이 다루지 않고도 AI와 신경망이 특히 작동하는 방식을 이해하기 쉽게 소개합니다. 이는 신경망의 정보 저장이 기존 데이터베이스처럼 이루어지지 않고 네트워크 내의 연결(가중치)을 조정하여 이루어짐을 보여줍니다.

🤖📚 더 자세한 내용: AI는 어떻게 훈련되나요?

🏋️‍♂️ AI, 특히 기계 학습 모델 훈련은 여러 단계로 진행됩니다. AI 훈련은 모델이 제공된 데이터에 대해 최고의 성능을 보여줄 때까지 피드백과 조정을 통해 모델 매개변수를 지속적으로 최적화하는 것을 기반으로 합니다. 이 프로세스의 작동 방식에 대한 자세한 설명은 다음과 같습니다.

1. 📊 데이터 수집 및 준비

데이터는 AI 훈련의 기초입니다. 일반적으로 시스템이 분석할 수 있는 수천 또는 수백만 개의 사례로 구성됩니다. 예를 들면 이미지, 텍스트, 시계열 데이터 등이 있습니다.

불필요한 오류 원인을 방지하려면 데이터를 정리하고 정규화해야 합니다. 데이터는 관련 정보가 포함된 기능으로 변환되는 경우가 많습니다.

2. 🔍 모델 정의

모델은 데이터의 관계를 설명하는 수학적 함수입니다. AI에 자주 사용되는 신경망에서 모델은 서로 연결된 여러 레이어의 뉴런으로 구성됩니다.

각 뉴런은 수학적 연산을 수행하여 입력 데이터를 처리한 후 다음 뉴런에 신호를 전달합니다.

3. 🔄 가중치 초기화

뉴런 사이의 연결에는 초기에 무작위로 설정된 가중치가 있습니다. 이러한 가중치는 뉴런이 신호에 얼마나 강하게 반응하는지를 결정합니다.

훈련의 목표는 모델이 더 나은 예측을 할 수 있도록 이러한 가중치를 조정하는 것입니다.

4. ➡️ 순방향 전파

정방향 전달은 모델을 통해 입력 데이터를 전달하여 예측을 생성합니다.

각 레이어는 데이터를 처리하고 마지막 레이어가 결과를 전달할 때까지 다음 레이어로 전달합니다.

5. ⚖️ 손실 함수 계산

손실 함수는 모델의 예측이 실제 값(라벨)과 얼마나 좋은지 측정합니다. 일반적인 측정값은 예측된 반응과 실제 반응 사이의 오차입니다.

손실이 높을수록 모델의 예측은 더 나빴습니다.

6. 🔙 역전파

역방향 패스에서는 오류가 모델 출력에서 이전 레이어로 피드백됩니다.

오류는 연결의 가중치로 재분배되고 모델은 오류가 작아지도록 가중치를 조정합니다.

이는 경사하강법을 사용하여 수행됩니다. 오류를 최소화하기 위해 가중치를 어떻게 변경해야 하는지 나타내는 경사 벡터가 계산됩니다.

7. 🔧 가중치 업데이트

오류가 계산된 후 학습률에 따라 약간의 조정을 통해 연결의 가중치가 업데이트됩니다.

학습률은 각 단계마다 가중치가 얼마나 변경되는지를 결정합니다. 변경 사항이 너무 크면 모델이 불안정해질 수 있고, 변경 사항이 너무 작으면 학습 과정이 느려집니다.

8. 🔁 반복(에포크)

이러한 정방향 통과, 오류 계산 및 가중치 업데이트 프로세스는 모델이 허용 가능한 정확도에 도달할 때까지 종종 여러 에포크(전체 데이터 세트를 통과)에 걸쳐 반복됩니다.

각 시대마다 모델은 조금 더 학습하고 가중치를 추가로 조정합니다.

9. 📉 검증 및 테스트

모델이 훈련된 후에는 검증된 데이터 세트에서 테스트하여 모델이 얼마나 잘 일반화되는지 확인합니다. 이를 통해 훈련 데이터를 "기억"했을 뿐만 아니라 알려지지 않은 데이터에 대해서도 좋은 예측을 할 수 있습니다.

테스트 데이터는 모델이 실제로 사용되기 전에 모델의 최종 성능을 측정하는 데 도움이 됩니다.

10. 🚀 최적화

모델을 개선하기 위한 추가 단계에는 초매개변수 조정(예: 학습률 또는 네트워크 구조 조정), 정규화(과적합 방지) 또는 데이터 양 증가가 포함됩니다.

📊🔙 인공 지능: XAI(Explainable AI), 히트맵, 대리 모델 또는 기타 솔루션을 사용하여 AI의 블랙박스를 이해하기 쉽고 이해하기 쉽게 만듭니다.

인공 지능: XAI(Explainable AI), 히트맵, 대리 모델 또는 기타 솔루션을 사용하여 AI의 블랙박스를 이해하기 쉽고 이해하기 쉽게 만들기 - 이미지: Xpert.Digital

인공 지능(AI)의 소위 "블랙박스"는 중요하고 현재의 문제를 나타냅니다. 심지어 전문가조차도 AI 시스템이 의사 결정에 어떻게 도달하는지 완전히 이해하지 못하는 문제에 직면하는 경우가 많습니다. 이러한 투명성 부족은 특히 경제, 정치 또는 의학과 같은 중요한 분야에서 심각한 문제를 일으킬 수 있습니다. AI 시스템을 사용하여 치료법을 진단하고 추천하는 의사나 의료 전문가는 내린 결정에 확신을 가져야 합니다. 그러나 AI의 의사 결정이 충분히 투명하지 않으면 인간의 생명이 위태로워질 수 있는 상황에서 불확실성과 잠재적인 신뢰 부족이 발생합니다.

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