기계학습 알고리듬이라고 다 같은 기계학습이 아니야. 기계학습을 구현하는 방법도 여러 종류가 있지. 기계학습 AI 로봇은 과연 어떤 알고리듬을 따르며 기계학습을 구현하는 걸까?
이것은 개, 이것은 고양이야
개와 고양이 사진을 보여줬을 때 이 둘을 구분하는 기계를 만든다고 합시다. 기계에 개와 고양이 사진을 반복적으로 보여주면서 생김새의 특징을 알려준다면, 나중에는 스스로 개와 고양이를 구분할 수 있게 됩니다. 이처럼 기계에 문제와 정답이 있는 데이터를 충분히 학습시킨 뒤 새로운 문제 데이터의 정답을 구할 때 사용하는 기계학습법을 ‘지도형 기계학습’이라고 합니다. 지도형 기계학습은 주로 데이터를 분류하거나 알 수 없는 값을 예측할 때 사용하죠.
최고의 바둑기사는 사람이 아니다?
2016년 바둑 AI 알파고(AlphaGo)가 이세돌 9단과 대결해 4승 1패로 승리를 거뒀습니다. 16만 개의 기보로 바둑을 학습한 알파고는 자기 자신과 수많은 바둑을 두며 바둑을 익혔죠. 이처럼 알고리듬에 데이터를 입력(기보)하고 결과(대국의 승패 여부)를 도출할 때, 그 결과에 대한 보상(바둑에서 승리하면 높은 점수를 줌)을 주며 학습시키는 방법을 ‘강화형 기계학습’이라고 합니다.
과채류의 공통점을 찾아라!
그림에 나와 있는 과채류를 분류해볼까요?
과일과 채소라는 공통점으로 묶거나, 비슷한 생김새를 기준으로 묶을 수 있을 겁니다. 이처럼 AI가 데이터 사이에서 규칙을 찾아내고 의미를 추론하는 기계학습법을 ‘비지도형 기계학습’이라고 해요. 이것은 기존에 알지 못한 새로운 특징을 추출하거나 서로 관련이 높은 그룹끼리 분류하는 데 많이 쓰입니다.
기계학습이 받아들인 데이터를 처리하는 데 ‘행렬’과 ‘벡터’라는 개념이 쓰입니다. 행렬과 벡터를 주로 다루는 학문이 바로 ‘선형대수학’입니다. 선형대수학은 ‘연립일차방정식을 어떻게 하면 잘 풀 수 있을까?’라는 고민에서 시작됐답니다. 즉, 기계학습의 연산에 대해 잘 알려면 행렬과 벡터를 다루는 선형대수학과 연립방정식에 대해서도 잘 알아야 한다는 뜻이죠.
연립일차방정식을 행렬로 쓰는 방법은 다음과 같습니다.
연립일차방정식을 행렬로 바꿔서 표현한 모습을 살펴보면 행렬은 방정식의 계수와 미지수를 따로 떼어 쓴 형태임을 알 수 있습니다. 또, 나
처럼 한 개의 열로 이루어진 행렬을 열벡터라고 하고 (a, b)나 (c, d)처럼 한 개의 행으로 이뤄진 행렬을 행벡터라고 합니다. AI를 비롯한 컴퓨터에서도 행렬과 벡터를 이용해 연립방정식을 푼답니다.
