01. 인공지능 알고리즘의 기본원리
안녕하세요! 오늘은 인공지능(AI)의 핵심 개념인 알고리즘에 대해 공부해 보겠습니다. AI는 마치 마법처럼 보이지만, 사실은 데이터를 처리하는 수학적 알고리즘의 결과입니다. 그렇다면 AI 알고리즘은 어떻게 작동할까요?
1. 알고리즘이란?
알고리즘은 어떤 문제를 해결하기 위한 절차나 규칙의 집합입니다. 쉽게 말하면 요리 레시피와 비슷합니다.
- 입력(재료) → 일련의 과정(조리법) → 출력(완성된 요리)
- AI에서도 마찬가지로, 데이터를 입력받아 처리한 후 원하는 결과를 출력합니다.
2. AI 알고리즘의 3가지 핵심 요소
AI 알고리즘은 입력 데이터, 모델, 출력 이 세 가지 요소로 이루어져 있습니다.
(1) 입력 데이터
AI가 학습하려면 먼저 데이터가 필요합니다.
- 예: 얼굴 인식 AI → 입력 데이터 = 얼굴 이미지
- 예: 번역 AI → 입력 데이터 = 번역할 문장
데이터의 질이 낮으면 결과도 부정확해질 수 있습니다. 이를 "Garbage in, Garbage out" 이라고 하죠. 즉, 좋은 데이터를 넣어야 좋은 결과가 나옵니다!
(2) 모델
모델은 데이터를 처리하는 수학적 규칙과 패턴입니다.
- AI 모델은 많은 데이터를 학습하며 패턴을 찾습니다.
- 예: 스팸 메일 분류 AI → "무료", "당첨" 같은 단어가 많으면 스팸으로 분류
이 학습 과정은 "훈련(training)" 이라고 합니다. 모델은 훈련을 통해 점점 더 정확한 결과를 내도록 최적화됩니다.
(3) 출력
출력은 AI가 내놓은 최종 결과입니다.
- 얼굴 인식 AI → "이 사람은 A씨입니다!"
- 번역 AI → "Hello" → "안녕하세요"
출력 결과는 입력 데이터 + 모델의 정확도에 따라 결정됩니다.
3. AI의 지속적 학습 (재학습)
AI는 한 번 학습하고 끝나는 것이 아닙니다. "재학습(Retraining)" 을 통해 계속 발전할 수 있습니다.
- 예: 유튜브 추천 알고리즘 → 사용자가 시청하는 영상 데이터를 학습하여 점점 더 맞춤 추천 제공
AI는 이렇게 끊임없이 배우며 더 똑똑해집니다!
✨ 오늘의 학습 정리
✔ 알고리즘은 문제 해결을 위한 절차이다.
✔ AI 알고리즘은 입력 데이터, 모델, 출력의 세 가지 요소로 이루어진다.
✔ 데이터의 질이 AI 성능을 결정한다.
✔ AI 모델은 훈련을 통해 패턴을 학습한다.
✔ AI는 재학습을 통해 지속적으로 발전할 수 있다.
AI 알고리즘의 기본 원리를 이해하면 앞으로 AI를 활용하거나 공부할 때 훨씬 유용할 거예요! 다음에는 더 심화된 내용을 다뤄보도록 할께요. 📖💡