AI를 학습시킨다는 것은 무슨 의미일까?

많은 사람들이 "AI를 학습시킨다"라는 말을 하지만, 그 의미를 기술적으로 이해하는 것은 쉬운 일이 아닙니다.

이번 수업에서는 AI 학습이 정확히 무엇을 의미하는지 살펴보겠습니다.

AI, 특히 인공신경망은 수학 시간에 배운 함수(function)처럼 동작한다고 생각할 수 있습니다.

함수는 입력을 받아 특정 규칙에 따라 출력을 생성하는데, AI도 동일한 원리를 따릅니다.

예를 들어, 우리가 배운 함수 중 하나인 2차 함수 y = ax^2 + bx + c를 생각해 봅시다.

여기서 ( a ), ( b ), ( c )는 특정한 값을 가지며, 입력 ( x )에 따라 결과 ( y )가 달라집니다.

마찬가지로 AI 모델도 가중치(weight)와 편향(bias)이라는 특정한 숫자를 조정하여 입력과 출력을 연결합니다.

AI 모델이 일반적인 함수와 다른 점은 수백만 개의 가중치와 편향을 포함한 거대한 함수라는 것입니다.

AI를 학습시킨다는 것은 단순히 데이터를 입력하는 것을 넘어, AI가 가중치와 편향을 조정하는 과정을 의미합니다.

AI는 주어진 데이터를 기반으로 스스로 가중치와 편향을 조정하여 더 정확한 예측을 할 수 있도록 학습합니다.

예를 들어 이미지 속 강아지를 인식하는 AI 모델을 만들고 싶다고 가정해 보겠습니다.

처음에 AI는 무작위로 설정된 가중치와 편향을 사용하여 강아지를 맞히려 하고, 당연히 처음에는 성능이 엉망일 것입니다.

그래서 AI는 정답과 비교하면서 점차 가중치와 편향을 조정하여 더 정확한 예측을 할 수 있도록 학습합니다.

이 과정에서 사용하는 대표적인 기법이 바로 역전파(Backpropagation)와 경사 하강법(Gradient Descent)입니다.

역전파는 AI가 예측한 결과와 실제 정답을 비교하여 가중치와 편향을 조정하는 방법이며, 경사 하강법은 오차를 나타내는 비용 함수(Cost Function)를 최소화하는 방향으로 가중치와 편향을 업데이트하는 방법입니다.

역전파와 경사 하강법에 대해서는 추후 수업에서 자세히 다루도록 하겠습니다.

다음 수업에서는 AI의 학습 결과물이 어떠한 형태로 나타나며, 어떻게 저장되는지 알아보겠습니다.