AI (Artificial Intelligence) - 인공지능 관련 기초용어 총정리

 

AI 기술과 관련된 여러가지 용어들이 많이 나오고 있지만 정작 어떤것인지 제대로 설명하기 어려운 경우가 많습니다. 그래서 이번엔 인공지능(AI)기술 중에서도 우리에게 친숙한 몇 가지를 간단하게 정리해보겠습니다.

 

 

● 인공지능 (Artificial Intelligence)

인공지능이라는 단어는 1956년 다트머스 회의 (Dartmouth Conference 1956)에서 처음 등장했습니다. 인공지능은 컴퓨터나 기계가 인간의 지능을 흉내내어 학습하고, 추론하고, 판단할 수 있게 하는 고도화된 기술입니다. 이 기술은 음성 인식, 이미지 인식, 자연어 처리, 자율 주행과 같은 다양한 분야에 적용되고 있습니다. 인공지능이 데이터를 바탕으로 학습하는 특성으로 인해, 데이터의 양과 품질이 매우 중요하게 작용합니다. 이에 따라 많은 기업과 연구 기관들이 인공지능 기술의 발전에 힘쓰고 있습니다.

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인공지능의 발전은 우리의 삶과 사회에 큰 변화를 가져오고 있습니다. 이로 인해 새로운 일자리가 생겨나는 동시에 기존의 일자리가 사라질 수도 있다는 우려도 있습니다.

 

 

● 딥러닝 (Deep Learning)

딥러닝은 컴퓨터가 스스로 학습하도록 하는 머신러닝의 한 종류입니다. 딥러닝은 쉽게 말하면 사람이 데이터를 입력하면 스스로 학습해서 답을 찾아내는 방식입니다. 예를 들어 고양이 사진을 보여주면 고양이의 특징적인 부분을 분석하여 고양이임을 인지하고 대답하는 식입니다.

 

 

● 머신러닝 (Machine Learning)

컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 뜻합니다. 인간의 학습능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술 및 기법입니다. 사람처럼 스스로 데이터를 분석해서 패턴을 파악하고 미래를 예측하기도 하고 새로운 지식을 만들어내기도 합니다.

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머신러닝은 크게 두 가지 방법으로 구분됩니다. 첫 번째는 지도학습이고 두 번째는 비지도학습입니다. 지도학습은 말 그대로 주어진 데이터를 보고 정답을 맞히는 방식이며, 비지도학습은 정답이 없는 데이터를 가지고 새로운 지식을 만들어내는 방식입니다.

 

 

● LLM - 대규모 언어 모델 (Large Language Model)

방대한 양의 텍스트 데이터를 분석하여 인간과 유사한 응답을 생성하는 언어모델 중 하나로 자연어 처리(NLP) 분야에서 널리 쓰이는 모델입니다. 이 모델은 문장 내 단어들을 순서대로 나열해서 의미있는 정보를 추출하는데 주로 사용됩니다. 예를 들어 `안녕하세요`라는 문장 안에 들어간 모든 단어들이 각각 어떤 뜻을 가지고 있는지 파악하거나, `반갑습니다`라는 문장 속 특정 단어만을 뽑아내서 다른 사람에게 전달해야 하는 상황 등 여러가지 경우에 활용될 수 있습니다.

 

 

● 생성형 AI (Generative AI)

알고리즘을 사용하여 기존 데이터에서 학습한 패턴을 기반으로 새로운 데이터를 생성하는 AI 입니다. AI 기술 중에서도 최근 가장 주목받고 있는 분야인데요, 인공지능 스스로 학습하면서 진화하는 형태라고 이해하면 됩니다. 기존의 딥러닝 기반 기계학습과는 달리 인간처럼 데이터를 직접 수집하고 분석하며 새로운 지식을 만들어내는 방식입니다.

 

 

● 빅데이터 (Big Data)

빅 데이터는 크고 복잡한 데이터 세트를 일컫는 용어입니다. 이러한 데이터 세트는 데이터를 수집, 저장, 분석하여 가치 있는 정보를 추출해냅니다. 이는 다양한 분야에서 활용되고 있는데요, 대표적인 예시로는 고객의 구매 패턴을 분석하여 맞춤형 마케팅 전략을 수립하는 마케팅 툴이 있습니다.

 

 

● 데이터 마이닝 (Data Mining)

대규모 데이터 세트에서 인사이트를 추출하는 AI의 한 유형입니다. 데이터 마이닝 기술은 데이터 내에서 패턴, 상관관계 및 기타 관계를 발견하는 데 사용할 수 있습니다.

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지금까지 인공지능 (AI) 분야에서 필수로 등장하는 용어들을 살펴보았습니다, 다음엔 유용한 AI 툴에 대해 다뤄볼까 합니다.