AI 모델 학습 과정

이번 수업에서는 지금까지 배운 내용을 토대로, AI 모델이 데이터를 학습하고 예측하는 과정을 정리해 보겠습니다.

학습 단계에서는 모델이 주어진 데이터를 바탕으로 패턴을 찾고, 가중치와 편향을 조정하며 최적의 값을 찾아갑니다.

학습 과정은 다음과 같이 진행됩니다.

1. 데이터 입력 : 모델에 입력 데이터를 제공합니다.

2. 손실 계산 : 모델이 예측한 값과 실제 값의 차이를 측정합니다.

3. 가중치 조정 : 손실을 줄이기 위해 가중치와 편향을 조정하며, 이를 위해 경사 하강법과 같은 최적화 알고리즘이 사용됩니다.

4. 반복 학습 : 위 과정을 반복하여 모델이 점점 더 정확한 예측을 할 수 있도록 만듭니다.

데이터의 패턴에 대한 학습이 완료되면, 머신러닝 모델은 새로운 데이터에 대한 예측을 수행할 수 있게 됩니다.

학습이 완료된 모델은 새로운 데이터를 입력받아 예측을 수행합니다.

1. 새로운 데이터 입력 : 학습하지 않은 새로운 데이터를 머신러닝 모델에 넣습니다.

2. 결과 출력 : 모델이 학습한 패턴을 바탕으로 예측값을 생성합니다.

예를 들어 손글씨 숫자를 학습한 머신러닝 모델에 새로운 숫자 이미지를 입력하면, 모델은 이 숫자가 0부터 9 중 어떤 숫자인지 예측합니다.

모델이 예측을 얼마나 잘 수행하는지 측정하는 단계입니다.

평가 과정은 다음과 같이 진행됩니다.

1. 테스트 데이터 활용 : 모델이 학습하지 않은 데이터를 사용해 성능을 측정합니다.

2. 정확도 계산 : 예측값과 실제값을 비교하여 정확도를 평가합니다.

3. 모델 개선 : 성능이 만족스럽지 않다면, 데이터나 학습 과정을 수정하여 다시 학습을 진행합니다.

AI 모델의 학습은 한 번으로 끝나는 것이 아닙니다.

평가 결과가 만족스럽지 않다면, 데이터를 수정하거나 모델 구조를 변경한 후 다시 학습해야 합니다.

이러한 반복적인 과정을 통해 머신러닝 모델은 점점 더 정확해집니다.

일반적으로 머신러닝에서는 하나의 큰 데이터셋을 훈련(Training), 검증(Validation), 테스트(Test)용으로 나누어 사용합니다.

훈련용 데이터셋은 전체 데이터의 70-80%를 차지하며, 모델을 학습하는 데 사용됩니다.

검증용 데이터셋은 모델의 성능을 조정하는 데 사용되며, 전체 데이터의 10-15%를 차지합니다.

테스트용 데이터셋은 모델의 성능을 최종 평가하는 데 사용되며, 남은 10-15%를 차지합니다.

다음 수업에서는 훈련용 데이터의 구성과 특징을 더 자세히 살펴보겠습니다.