[개발자용 AI 입문 시리즈 1편]AI와 머신러닝 기본 개념 이해하기

AI란 무엇인가?

인공지능(AI, Artificial Intelligence)은 컴퓨터가 사람처럼 생각하고 행동하도록 만드는 기술입니다.
일상생활에서 AI는 스마트폰 음성비서(예: 시리, 구글 어시스턴트), 유튜브 추천 알고리즘, 자동 번역 등 다양한 분야에 활용되고 있습니다.

AI와 머신러닝 기본 개념 이해하기

머신러닝(기계학습)이란?

머신러닝은 AI를 구현하는 핵심 기술 중 하나로, 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 데이터를 통해 스스로 학습하는 방법입니다.
기존 프로그래밍과 달리, 머신러닝은 데이터로부터 패턴을 학습하여 문제를 해결합니다.

머신러닝 주요 문제 유형

• 분류(Classification) : 이메일이 스팸인지 아닌지 구분
• 회귀(Regression) : 집값 예측 등 연속적인 값 예측

딥러닝(심층학습)이란?

딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 인간 뇌 신경망을 모방한 인공신경망(Artificial Neural Networks)을 이용해 복잡한 데이터를 분석합니다.
주로 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 고난도 문제 해결에 쓰입니다.

머신러닝 학습 유형

• 지도학습(Supervised Learning) : 입력과 정답이 주어진 데이터를 학습
• 비지도학습(Unsupervised Learning) : 정답 없이 데이터 내 숨겨진 패턴 찾기
• 강화학습(Reinforcement Learning) : 행동에 따른 보상을 통해 학습

AI 학습에서 데이터가 중요한 이유

AI 성능은 데이터의 양, 질, 다양성에 크게 좌우됩니다.

• 충분한 데이터가 있어야 일반화된 학습 가능
• 정확한 데이터가 필요하며, 오류가 있으면 잘못된 결과 초래
• 다양한 데이터로 편향 없는 모델 학습 가능

또한, 데이터 전처리 과정에서 결측치 처리, 이상치 제거, 정규화 등을 수행해 데이터 품질을 높여야 합니다.

다음 편 : 파이썬 개발 환경 구축과 첫 머신러닝 실습

이번 글에서는 AI와 머신러닝의 기본 개념을 다뤘다면,
다음 편에서는 파이썬 환경 세팅과 함께 간단한 머신러닝 모델을 직접 만들어 보겠습니다.

 

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