지도학습
안녕하세요! 영리더입니다.
오늘은 인공지능의 학습 방법 중 하나인 "지도학습"에 대해 쉬운 예시를 통해 설명드리겠습니다.
지도학습이란?
지도학습은 인공지능의 학습 방법 중 하나로, 기계에게 입력 데이터와 그에 해당하는 정답을 함께 제공하여 학습시키는 방법입니다.
즉, 기계는 주어진 입력 데이터를 분석하고, 해당 데이터에 대한 정답(라벨)을 기반으로 스스로 학습하는 것을 의미합니다.
● 예시: 과일 분류하기
과일 분류하기라는 간단한 예시를 통해 지도학습을 이해해보겠습니다.
가정에서 과일을 구별하는 로봇을 만든다고 가정해봅시다.
이 로봇은 사과와 바나나를 구별하는 능력을 가지도록 지도학습을 이용하여 학습될 것입니다.
1. 데이터 수집
지도학습을 시작하기 위해서는 먼저 로봇에게 학습시킬 데이터를 수집해야 합니다. 사과와 바나나의 이미지를 각각 많이 모아야 합니다. 사과와 바나나의 다양한 형태와 색상을 담고 있는 이미지들이 수집될 것입니다. 이렇게 수집한 이미지들을 컴퓨터가 이해할 수 있는 숫자로 변환해야 합니다. 컴퓨터가 이미지를 숫자로 이해하게 되면, 해당 숫자들이 입력 데이터가 됩니다. 예를 들면, 빨간색 사과를 나타내는 숫자 1과 노란색 바나나를 나타내는 숫자 2로 변환할 수 있습니다.
2. 데이터 라벨링
지도학습에서는 입력 데이터뿐만 아니라 그에 해당하는 정답 데이터도 함께 필요합니다. 이렇게 수집한 이미지들에는 각각 사과인지 바나나인지에 대한 정보가 있어야 합니다. 이 정보를 라벨(label)이라고 합니다. 예를 들어, 사과 이미지에는 '사과'라는 라벨을 붙여주고, 바나나 이미지에는 '바나나'라는 라벨을 붙여줍니다. 이렇게 라벨이 붙여진 데이터들이 정답 데이터가 됩니다. 즉, 로봇에게 '이 이미지는 사과입니다' 또는 '이 이미지는 바나나입니다'라고 라벨을 부여하는 것입니다.
3. 지도학습 모델 학습
이제 입력 데이터와 정답 데이터를 로봇에게 제공하여 학습을 시작합니다. 로봇은 주어진 사과와 바나나 데이터를 분석하고, 라벨 정보를 활용하여 '사과'인지 '바나나'인지 판별하는 방법을 스스로 학습합니다. 학습 과정에서 모델은 입력 데이터의 특징과 라벨 간의 관계를 파악합니다. 즉, 로봇은 이미지에 어떤 특징들이 사과를 나타내는지, 어떤 특징들이 바나나를 나타내는지를 학습합니다. 이렇게 학습된 모델은 새로운 이미지가 들어왔을 때, 해당 이미지가 사과인지 바나나인지를 스스로 예측할 수 있게 됩니다.
4. 새로운 데이터 예측
학습이 완료된 로봇은 이제 새로운 과일 데이터를 받았을 때, 사과인지 바나나인지 예측할 수 있습니다. 입력된 데이터를 분석하여 이미 학습한 판별 방법을 기반으로 예측을 수행합니다. 새로운 이미지를 숫자로 변환하여 모델에 입력하면, 모델은 해당 이미지가 사과인지 바나나인지를 예측하게 됩니다. 예를 들어, 빨간색과 원형으로 특징이 추출되었다면 그것을 '사과'로 예측하고, 노란색과 길쭉한 모양으로 특징이 추출되었다면 '바나나'로 예측할 수 있습니다.
이러한 방식으로 지도학습은 간단한 예시를 통해 설명하였습니다. 하지만 실제로는 더 복잡하고 다양한 데이터를 활용하여 학습이 이루어집니다. 지도학습은 이미지 분류, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 우리 주변에서도 많은 기술에 적용되고 있습니다.
정리
지도학습은 입력 데이터와 정답 데이터를 기반으로 인공지능 모델을 학습시키는 방법입니다.
과일 분류하기 예시를 통해 간단히 설명해보았는데요, 실제로 인공지능은 이보다 훨씬 복잡하고 다양한 데이터를 활용하여 학습합니다.
지도학습은 이미지 분류, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 사용되며, 우리 주변에서도 다양한 기술에 적용되고 있습니다.
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