8강. 기계학습

학습개요

기계학습이란 컴퓨터가 빅데이터로부터 자동으로 지능에 대한 정보를 얻어내는 방법이다. 이 강의에선 기계학습과 인공지능의 정의에 대해 살펴 본 후 인공지능이 어떻게 발전해왔는지에 대한 역사를 살펴본다. 그 후 기계학습 방법론들을 분류하고 각 방법들에 대해 공부한 후 실제로 다양한 산업 분야에서 기계학습이 어떻게 사용되는지 살펴본다.

학습목표

1. 기계학습과 인공지능을 정의하고 인공지능의 발전과정을 이해한다.
2. 다양한 기계학습 방법론을 이해한다.
3. 실제로 기계학습이 어떻게 사용되고 있는지 살펴본다.

연습문제

1. 빅데이터를 활용해 정보를 알아내는 것으로, 컴퓨터가 자동으로 새로운 지식을 학습하게 하는 방법론은?
   1. 군집분석
   2. 역전파 알고리즘
   3. 로그가능도
   4. 기계학습
      

      정답 : 4 기계학습은 컴퓨터가 빅데이터로부터 자동으로 지능에 대한 정보를 얻어내는 방법이다.

2. 생물과 인간의 뇌 구조를 모방하여 만든 수학/공학적 모형으로 입력값과 출력값 사이의 함수를 복잡한 형태의 비선형으로 가정한 모형은?
   1. 선형모형
   2. 부스팅
   3. 인공신경망
   4. 군집분석
      

      정답 : 3 인공신경망은 뇌 구조를 모방하여 만든 기계학습 모형으로, 입력층과 출력층 사이 여러 개의 비선형 은닉층을 사용한다.

3. 시각인지과정을 모방한 신경망 모형 중 하나로 이미지 분류문제 또는 분석에서 뛰어난 성능을 보이는 딥러닝 모델은?
   1. RNN
   2. 덴드로그램
   3. CNN
   4. Ensemble
      

      정답 : 3 CNN 모델은 컴퓨터 비전(Computer vision)분야에서 이미지 검색, 식별 등에 뛰어난 성능을 보이는 인공신경망 모형이다.

4. 비지도학습 방법 중 하나인 차원 축소에 활용되는 오토인코더(Auto-encoder)에 대한 설명으로 옳은 것은?비지도학습 방법 중 하나인 차원 축소에 활용되는 오토인코더(Auto-encoder)에 대한 설명으로 옳은 것은?
   1. 오토인코더는 인코더와 디코더를 거쳐 나온 출력 데이터가 입력 데이터와 최대한 비슷하게 하는 목적 함수로 학습한다.
   2. 오토인코더는 여러 개의 약한 예측 모형(weak learner)들을 활용하는 방법 중 하나이다.
   3. 오토인코더는 주성분을 선형으로 표현하여 차원을 축소하는 방법이다.
   4. 가장 대표적인 모형으로는, 구글에서 개발한 버트(BERT) 등이 있다.
      

      정답 : 1 오토인코더는 차원 축소를 위한 인코더와 입력 데이터 복원을 위한 디코더를 거쳐 나온 출력 데이터가 입력 데이터와 최대한 비슷하게 하는 목적 함수를 사용한다.

정리하기

1. 기계학습은 컴퓨터가 빅데이터로부터 자동으로 지능에 대한 정보를 얻어내는 방법이다.
2. 인공지능은 인간의 판단, 추론, 문제해결, 그 결과로 시각 정보/자연어 처리나 행동 지령, 학습기능 등 인간이 하는 두뇌작용을 이해하고자 하는 연구를 기반으로 한 과학기술이다.
3. 지도학습에는 선형모형, 앙상블 모형, 신경망 모형 등이 있다.
4. 비지도학습은 크게 군집 분석, 차원 축소법으로 분류할 수 있다. 군집 분석에는 계층적, 비계층적 군집 분석이 있으며 차원 축소법에는 주성분 분석, 오토 인코더 등이 있다.
5. 인공지능은 의료, 금융, 교육, 쇼핑, 번역 등 다양한 분야에 응용되고 있다.