인공지능(AI) 모델 설명

인공지능(AI) 모델에 대한 상세한 설명은 그 작동 원리(학습 방식)와 목적에 따른 모델의 종류를 중심으로 이해하는 것이 중요합니다.

1. AI 모델의 작동 원리 (학습 방식에 따른 분류)

AI 모델은 데이터를 학습하는 방식에 따라 크게 세 가지로 분류됩니다.

1) 지도 학습 (Supervised Learning)

• 원리: 모델이 정답(레이블/Label)이 지정된 데이터($\text{X}$)와($\text{Y}$) 쌍을 학습하여, 입력과 출력 사이의 관계를 파악합니다.
• 목표: 새로운 입력($\text{X}'$)이 주어졌을 때 정확한 출력($\text{Y}'$)을 예측합니다.
• 주요 작업:
  • 분류 (Classification): 입력 데이터를 미리 정의된 범주(클래스) 중 하나로 분류합니다. (예: 스팸 메일 분류, 이미지 속 객체 식별)
  • 회귀 (Regression): 연속적인 값을 예측합니다. (예: 주택 가격 예측, 주가 예측)

2) 비지도 학습 (Unsupervised Learning)

• 원리: 정답(레이블)이 없는 데이터만을 학습하여, 데이터 내에 숨겨진 패턴, 구조, 관계를 스스로 발견합니다.
• 목표: 데이터의 본질적인 특징을 파악하고 데이터를 효과적으로 표현합니다.
• 주요 작업:
  • 군집화 (Clustering): 유사한 데이터 포인트를 그룹(클러스터)으로 묶습니다. (예: 고객 세그먼트 분석)
  • 차원 축소 (Dimensionality Reduction): 데이터의 중요한 정보를 유지하면서 데이터의 양(차원)을 줄입니다.

3) 강화 학습 (Reinforcement Learning)

• 원리: 모델(에이전트)이 환경과 상호작용하며 시행착오를 겪고, 목표를 달성할 때 주어지는 보상(Reward)을 최대화하는 방향으로 행동 방침(Policy)을 학습합니다.
• 목표: 특정 환경에서 최적의 의사결정 순서를 찾는 것입니다.
• 주요 작업: 게임 AI(예: 알파고), 자율 주행 차량의 경로 결정, 로봇 제어.

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2. AI 모델의 목적 및 구조에 따른 분류

1) 딥러닝 모델 (Deep Learning Models)

딥러닝은 여러 층(Deep Layer)으로 구성된 인공 신경망을 사용하여 복잡한 문제를 해결하는 머신러닝의 한 종류입니다.

모델 종류	주요 특징 및 구조	주요 사용 사례
ANN (인공 신경망)	딥러닝의 가장 기본적인 구조. 여러 개의 은닉층(Hidden Layer)으로 구성됨.	기본적인 분류 및 회귀 문제
CNN (합성곱 신경망)	합성곱 계층(Convolutional Layer)과 풀링 계층을 사용하여 이미지의 공간적 특징을 효과적으로 추출.	이미지 인식, 객체 감지, 의료 영상 분석
RNN (순환 신경망)	순환(Recurrent) 구조를 통해 이전 단계의 정보를 기억하여 시퀀스 데이터를 처리.	음성 인식, 기계 번역, 시계열 데이터 예측
LSTM/GRU	RNN의 단점인 장기 의존성(Long-Term Dependency) 문제를 해결한 구조. 장기간의 정보를 효과적으로 기억하고 활용.	긴 문장 처리, 정교한 음성/텍스트 분석
Transformer (트랜스포머)	Attention(어텐션) 메커니즘을 사용하여 시퀀스 데이터의 모든 부분을 한 번에 처리. RNN의 순차 처리 한계를 극복.	GPT, BERT 등 대규모 언어 모델(LLM)의 핵심 기반

2) 생성형 모델 (Generative Models)과 판별 모델 (Discriminative Models)

AI 모델은 결과물의 성격에 따라 두 가지로 나뉩니다.

구분	판별 모델 (Discriminative Model)	생성형 모델 (Generative Model)
목표	데이터($\text{X}$)가 주어졌을 때 레이블($\text{Y}$)을 분류하거나 경계를 판별하는 것 ($\text{P}(\text{Y}	\text{X})$)
작동 방식	특징과 레이블 간의 직접적인 관계를 학습. (예: 고양이 사진의 특징을 보고 '고양이'로 분류)	데이터의 숨겨진 구조를 학습하고 이를 바탕으로 새로운 콘텐츠를 생성.
주요 예시	분류기(SVM, 로지스틱 회귀), CNN 기반 이미지 분류 모델	LLM (ChatGPT), GAN, VAE, Diffusion Model

주요 생성형 모델의 종류:

• GAN (Generative Adversarial Network): 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)라는 두 개의 모델이 경쟁적으로 학습하여 매우 사실적인 데이터를 생성합니다. (예: 딥페이크, 사실적인 이미지 생성)
• VAE (Variational Autoencoder): 데이터를 잠재 공간(Latent Space)에 압축했다가 복원하는 과정에서 데이터의 확률적 분포를 학습하여 새로운 데이터를 생성합니다.
• Diffusion Model (확산 모델): 데이터에 점진적으로 노이즈를 추가한 뒤, 다시 노이즈를 제거하여 원본 데이터를 복원하는 과정을 학습합니다. 최근 고화질 이미지 생성(Midjourney, DALL-E 3) 분야에서 가장 우수한 성능을 보입니다.
• LLM (Large Language Model): 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 인간처럼 자연스러운 문장을 생성하는 모델입니다. (예: GPT, Gemini)