본문내용
1. AI 개념 및 기술
1.1. 인공지능, 기계학습, 딥러닝의 정의 및 특성
인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 "기계가 인간 지능을 모방하는 능력"을 의미한다. 인간의 사고, 학습, 문제 해결 등의 지적 능력을 컴퓨터 프로그램으로 구현하여 다양한 분야에 활용하는 기술이다. 인공지능의 궁극적인 목표는 인간과 유사한 지적 능력을 가진 시스템을 개발하는 것이다. 인공지능 기술은 최근 급속도로 발전하고 있으며, 음성인식, 자연어처리, 컴퓨터 비전 등 다양한 분야에서 활용되고 있다.
기계학습(Machine Learning, ML)은 인공지능의 하위개념으로, "기계가 데이터로부터 학습할 수 있도록 하는 기술"을 의미한다. 기계학습 알고리즘은 데이터를 분석하여 패턴을 찾아내고, 이를 기반으로 예측 모델을 만들어 낸다. 이를 통해 기계가 스스로 학습하고 문제를 해결할 수 있게 된다. 기계학습 기술은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템 등 다양한 분야에 적용되고 있다.
딥러닝(Deep Learning, DL)은 기계학습의 한 분야로, 인간의 뇌 구조를 모방한 "deep neural network"를 이용한 기계학습 기술이다. 딥러닝은 여러 층으로 구성된 신경망을 통해 데이터의 복잡한 패턴을 학습할 수 있다. 이를 통해 음성 인식, 자연어 처리, 이미지 분류 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보인다. 최근 딥러닝 기술의 발전으로 인공지능 기술이 크게 발전하고 있다.
요약하면, 인공지능은 기계가 인간의 지적 능력을 모방하는 것을 목표로 하며, 기계학습과 딥러닝은 인공지능을 실현하기 위한 핵심 기술이라고 할 수 있다. 기계학습은 데이터로부터 학습하여 문제를 해결하는 기술이고, 딥러닝은 인간의 뇌 구조를 모방한 심층 신경망을 이용하여 복잡한 문제를 해결하는 기술이다.
1.2. CPU와 GPU의 차이
CPU와 GPU의 차이는 다음과 같다:
CPU(Central Processing Unit)는 컴퓨터 프로그램을 실행하는 데 필요한 대부분의 명령을 실행하는 중앙 처리 장치이다. 즉, 범용 프로세서로서 다양한 작업을 순차적으로 처리할 수 있다. 반면, GPU(Graphics Processing Unit)는 병렬 컴퓨팅을 통해 그래픽 처리에 특화되어 있다. GPU는 이미지와 비디오 데이터를 빠르게 계산하고 렌더링할 수 있어 주로 그래픽 작업을 처리하는 데 사용된다.
CPU는 일련의 작업을 처리하지만 GPU는 병렬로 처리한다. 이에 따라 CPU는 범용성이 높지만 GPU는 특정 작업에 특화되어 있다고 볼 수 있다. 예를 들어 CPU는 일반적인 프로그램 실행, 메모리 관리, 입출력 처리 등 다양한 작업을 수행하지만, GPU는 3D 그래픽 렌더링, 이미지 처리, 비디오 인코딩/디코딩 등의 작업에 최적화되어 있다.
따라서 CPU와 GPU는 각자의 장점을 가지고 있어, 다양한 분야에서 CPU와 GPU를 함께 사용하는 것이 효율적이다. 예를 들어 일반 프로그램 실행은 CPU가, 그래픽 작업은 GPU가 담당하는 등 각자의 역할을 분담하는 것이다. 이처럼 CPU와 GPU의 협력을 통해 컴퓨팅 성능을 극대화할 수 있다.""
1.3. 편향/분산, 과적합/과소적합
편향/분산과 과적합/과소적합은 기계학습 모델의 성능을 평가하는 중요한 개념이다.
편향(Bias)은 모델의 예측값과 실제값 사이의 차이를 의미한다. 고편향 모델은 데이터셋의 트렌드를 잘 포착하지 못하여 과소적합(Underfitting)이 발생한다. 이는 모델이 복잡하지 않아 학습 능력이 부족한 경우에 나타난다.
반면, 분산(Variance)은 데이터의 퍼짐 정도를 나타내는데, 고분산 모델은 훈련 데이터에 과도하게 맞춰져서 새로운 데이터에 대한 일반화 성능이 떨어지는 과적합(Overfitting)이 발생한다. 과적합은 모델이 복잡하여 훈련 데이터에 지나치게 맞춰져 있는 경우에 나타난다.
이처럼 편향과 분산은 상충관계에 있어 적절한 균형을 찾는 것이 중요하다. 과적합을 방지하기 위해 정규화(Regularization) 기법이 사용되며, 과소적합을 해결하기 위해 모델의 복잡도를 높이거나 특성 엔지니어링을 수행한다. 또한 교차 검증(Cross-Validation)을 통해 편향과 분산의 균형을 확인하고 모델을 개선할 수 있다.
결과적으로 편향/분산과 과적합/과소적합은 기계학습 모델의 성능을 평가하고 개선하는 데 핵심적인 개념이라고 볼 수 있다."
2. 확률 및 통계 개념
2.1. 확률 밀도 함수와 누적 분포 함수
확률 밀도 함수(Probability Density Function, PDF)는 확률 변수의 분포를 나타내는 함수이다. 연속확률분포에서만 사용이 가능하며, 확률 변수 X가 특정 구간에 포함될 확률을 나타내기 위해서 사용한다. 확률 밀도 함수 f(x)는 구간 [a, b]에서의 면적이 P(a ≤ X ≤ b)가 되도록 하는 함수이다. 즉, 확률 밀도 함수는 연속확률변수의 확률을 표현하는 방법이다.
누적 분포 함수(Cumulative Distribution Function, CDF)는 확률 변수가 특정 값 이하가 될 확률을 나타내는 함수이다. 확률 밀도 함수를 적분하여 구할 수 있으며, 확률 변수 X가 특정 값 x 이하가 될 확률, 즉 P(X ≤ x)를 나타낸다. 누적 분포 함수는 확률 변수의 값이 특정 구간 내에 속할 확률을 계산할 수 있게 해준다. 즉, 누적 분포 함수 F(x)는 X ≤ x인 확률을 나타낸다.
확률 밀도 함수와 누적 분포 함수는 서로 밀접한 관계를 가지고 있다. 확률 밀도 함수의 적분을 통해 누적 분포 함수를 구할 수 있으며, 반대로 누적 분포 함수를 미분하면 확률 밀도 함수를 얻을 수 있다. 이를 통해 확률 변수의 분포와 성질을 분석할 수 있다.
2.2. 정규 분포, 베르누이 분포, 이항 분포
정규 분포(Gaussian Normal Distribution)는 연속 확률 분포의 한 종류로, 실제 세계의 많은 현상이 정규 분포를 따른다고 알려져 있다. 정규 분포는 평균을 중심으로 좌우 대칭인 종 모양의 곡선으로 표현되며, 모든 데이터 세트에 대한 연속 확률 분포이다. 정규 분포는 평균 μ와 표준편차 σ의 함...
