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머신러닝 과제 평가A+최고예요

2020-2학기 AI의 이해 과제1. AI(인공지능)이란 무엇인지 개념을 서술하시오.인공지능(AI)는 인간처럼 사고하고 인간이 가지고 있는 지능을 갖춘 컴퓨터 프로그램 또는 기술을 말한다. 다시 말하면, 어떤 결과를 보여줄 수 있는 방법론인 알고리즘 체계를 만들어서 컴퓨터가 인간의 개입 없이 사람처럼 생각하고 일할 수 있도록 하는 것이다. 인공지능은 이제 우리의 실생활에서도 흔히 찾아볼 수 있으며 대표적으로는 온라인 스트리밍 동영상 사이트 ‘넷플릭스’에서 사람들이 이전에 보았던 동영상 콘텐츠를 기반으로 하여 사용자 개개인의 취향을 분석하여 새로운 동영상을 추천해주는 것도 인공지능의 예시라고 볼 수 있다.2. 딥러닝 기술에 대해 상세히 설명하시오.머신러닝(기계학습)의 하위 분야로, 사람이 사고하는 과정 즉 사람이 판단하거나 인지할때 쓰게 되는 뇌의 구조와 기능인 인공신경망과 비슷한 알고리즘을 가진 기술을 딥러닝 기술이라고 한다. 다시 말해, 인간의 뇌의 인공신경망이 사물이나 사람 등을 어떻게 인식하는지를 모사해서 스스로 학습하도록 하는것을 딥러닝 기술이라고 한다. 인간에게 ‘학습’이란 사고하고 행동하기 위한 핵심 단계이다. 그리고 인공지능 또한 계속 진화하기 위해서는 ‘학습(러닝)’ 이 가장 중요한 단계라고 볼 수 있다. 그리고 데이터의 양이 다양해지고 많아질수록 딥러닝의 정확도 또한 더욱 높아진다. 딥러닝 기술은 이미지 인식이나 음성 인식에도 사용되며 알파고 혹은 사람들이 실생활에서 잘 활용하는 구글 번역기나 네이버 파파고에도 딥러닝 기술이 적용되어 있다. 번역기의 경우 사람이 직접 번역을 하는 과정과 비슷하게 학습 과정을 거치면서 전체 문장들을 번역하고 그 과정 속에서 학습하며 계속 오류를 줄여나가면서 번역의 정확도를 높인다.3. AI의 머신러닝 기술 중 지도학습에 대해 설명하시오.인공지능에게 직접 정답을 알려주고 그 정답을 알려주는 과정 자체가 ‘학습’ 과정으로 작용하여 새로운 데이터들도 판별할 수 있도록 하는 방법으로 ‘인공지능이 사물을 포착 -> 사물 등이 무엇인지 묻는다 -> 정답을 알려준다 -> 학습한다’의 과정을 거친다. 따라서 정답을 알려주며 데이터와 레이블의 정보를 사용하여 인공지능이 학습하도록 하는것을 지도학습이라고 한다. 대표적인 예시로는 딥러닝이 있다. 지도학습 모델에는 분류와 예측이 있다. 그 중 분류는 레이블을 가지고 있는 훈련 데이터를 수집한 후 학습을 한 다음 학습하지 않은 새로운 테스트 데이터를 입력하여 데이터의 레이블을 판별하는 과정을 거친다. 분류는 다시 두가지 모델을 제시 했을때 두가지 중 어떤 것이 더 알맞은지 판단하는 이진분류와 여러가지 모델 중 어떤 것이 더 알맞은지 판단하는 다중분류로 나뉜다.4. 빅데이터란 무엇인지 서술하시오.빅데이터란 모든 다양한 데이터를 포함하는 막대한 양의 데이터를 말하며 딥러닝에서는 이런 막대한 양의 데이터를 필요로 한다. 과거에 비해 데이터의 종류 또한 더욱 다양해졌으며 더 많은 데이터를 가지고 학습해야 딥러닝 또한 더욱 발전할 수 있다. Google Teachable Machin 에서 포즈인식을 할 때에도 데이터가 다양하고 많을수록 더 정확성이 높은 결과를 얻을 수 있다.5. 인공지능이 본인 전공과 관련(공업디자인)하여 적용된 사례 3가지를 쓰시오.첫번째 사례는 요즘 가장 화두로 떠오르는 자율주행이다. 그 중 가장 많이 알려진 ‘테슬라(Tesla)’의 자율주행자동차에도 딥러닝이 활용되는데 실제 주행 데이터를 기반으로 하여 학습을 한다. 다시 말하자면, 테슬라의 자율주행 자동차는 딥러닝 기술을 이용하여 차량 주변에 설치된 카메라에서 도로의 상황이나 사람 등을 감지하여 주행한다. 따라서 테슬라의 자율 주행 기술에는 더 다양하고 많은 주행 데이터가 필수적이며 그래야만 자율주행시 발생할 수 있는 다양한 사고들을 미리 방지할 수 있다.두번째 사례는 어도비(Adobe) 사의 포토샵 프로그램에서의 인공지능 적용 사례이다. 웹디자인은 산업디자인의 중요한 한 부분이라고 볼 수 있고, 웹디자인에서 많이 사용되는 포토샵 프로그램은 인공지능을 활용하여 사용자가 지우고 싶은 부분 혹은 필요없는 부분을 없애고 그 부분을 알아서 알맞은 배경으로 채워준다. 사진에서 지우고 싶은 물체를 선택영역으로 선택한 다음 ‘채우기(Fill)’ 명령에서 ‘내용 인식(Content aware)’ 명령을 선택하면 포토샵 프로그램의 인공지능 기술이 사진 주변의 배경들의 픽셀들을 분석하여 그 부분을 채워준다. 이 또한 지우고싶은 부분을 제외한 주변 배경의 픽셀을 하나하나 학습하여 얻어낸 결과라고 볼 수 있다.세번째 사례는 인공지능을 활용한 개인 맞춤별 옷 추천 앱이다. 구글에서 개발한 ‘코디드 쿠튀르’ 라는 앱이 대표적이며, 기존의 누군가가 만들어 놓은 옷을 입는다는 틀에서 벗어나서 사용자의 라이프 스타일을 기반으로 한 옷을 만들자는 취지에서 탄생하였다. 이 앱은 스마트폰의 상황인지 기술을 이용하며 사용자의 옷에 대한 개인별 취향은 물론 생활습관이나 자주 방문하는 장소 등 사용자의 스마트폰으로 얻을 수 있는 모든 데이터가 학습 대상이 된다. 이와같은 데이터들을 기반으로 하여 학습한 다음 인공지능은 개별 사용자에게 어울리는 드레스를 디자인하여 추천해주고 사용자들은 디자인이 마음에 들면 앱 내에서 옷을 구매할 수도 있다.

공학/기술| 2020.12.28| 7페이지| 2,500원| 조회(627)

인공지능, AI, 빅데이터, 머신러닝, 티처블머신

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