02. AI 알고리즘의 발전 과정

지난 글에서는 AI 알고리즘의 기본 원리를 살펴보았습니다. 이번에는 AI 기술 발전에 큰 영향을 준 대표적인 알고리즘들을 정리해보겠습니다.

 

 

 

1. 선형 회귀 (Linear Regression)

등장 시기: 19세기 초

• 입력 변수와 출력 변수 간의 관계를 직선 형태로 모델링
• 판매 예측, 시장 동향 분석, 금융 데이터 분석에 활용

2. 로지스틱 회귀 (Logistic Regression)

등장 시기: 20세기 중반

• 이진 분류(예/아니오, 참/거짓)를 예측하는 알고리즘
• 신용 평가, 의료 진단 등에 사용

3. 의사결정나무 (Decision Trees)

등장 시기: 1960년대

• 데이터의 특성을 기반으로 트리 구조 형태로 의사결정을 내리는 모델
• 신용 위험 평가, 고객 세분화 및 맞춤형 전략 수립에 활용

4. K-평균 클러스터링 (K-Means Clustering)

등장 시기: 1960년대

• 비슷한 특성을 가진 데이터들을 그룹화하는 비지도 학습 알고리즘
• 소비자 행동 분석, 고객 맞춤 마케팅, 제품 추천 시스템에 활용

5. 서포트 벡터 머신 (SVM, Support Vector Machine)

등장 시기: 1990년대

• 데이터를 가장 잘 분류할 수 있는 초평면을 찾는 기법
• 이미지 인식, 사기 탐지, 의료 영상 분석에 활용

6. 랜덤 포레스트 (Random Forest)

등장 시기: 2000년대 초반

• 여러 개의 의사결정나무를 조합하여 더 정확한 예측을 수행하는 알고리즘
• 의료 진단, 사기 탐지, 신용 평가에 활용

7. 신경망과 심층 학습 (Neural Networks & Deep Learning)

등장 시기: 개념은 1940년대, 실제 활용은 2000년대 이후

• 인간의 뇌를 모방한 인공 뉴런 구조를 활용하여 데이터를 처리
• 가상 비서, 자율주행, 이미지 인식 등 다양한 분야에서 활용

8. 컨볼루션 신경망 (CNN, Convolutional Neural Networks)

등장 시기: 2010년대 초반

• 이미지 인식에 특화된 신경망 모델
• 자율주행, 얼굴 인식, 의료 영상 분석에 활용

9. 생성적 적대 신경망 (GANs, Generative Adversarial Networks)

등장 시기: 2014년

• 두 개의 신경망(생성자 + 판별자)이 경쟁하며 발전하는 모델
• 이미지 생성, 신제품 디자인, 딥페이크 기술 등에 사용

GAN의 구조와 개발된 '콤팩트 GAN' 기술

10. 트랜스포머 모델 (Transformers)

등장 시기: 2017년

• 자연어 처리(NLP) 혁신을 가져온 알고리즘
• 챗봇, 고객 서비스 자동화, 콘텐츠 생성, 개인 맞춤 마케팅에 활용

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📌 오늘의 학습 정리

✔ AI 알고리즘은 시대별로 발전하면서 점점 더 정교해지고 있음
✔ 회귀 분석 → 의사결정나무 → 신경망 → 심층 학습 → 트랜스포머 순으로 발전
✔ 각 알고리즘은 다양한 산업에서 활용되며 비즈니스 혁신을 주도

AI 기술은 앞으로도 계속 발전하며 새로운 가능성을 열어갈 것입니다.
다음에는 실생활에서 AI가 어떻게 활용되는지 더 구체적인 사례를 살펴보겠습니다. 🚀