다양한 기계학습의 구조와 그 데이터를 처리하는 과정을 수학적 원리와 지식으로 이해하고, 나아가 인공지능 기술을 융합하여 실생활 및 다양한 학문 분야의 문제를 해결할 수 있도록 필요한 기초지식을 교과서에 포함하였다. 그리고 인공지능연구에서 수학적 원리가 인공지능에서 어떻게 활용, 적용되는지 그 원리를 포함하고 있다.
특히 중요한 데이터를 저장하는 기본구조는 수학에서 배우는 행렬이므로, 기계학습 과정에서 필요한 행렬의 연산과 역행렬 및 전치행렬의 이해를 바탕으로 실제 기계학습이 이루어지는 과정을 수학적으로 이해할 수 있고, 기계학습에서 결과를 판단 및 예측하는 과정에서 필요한 수학적 원리를 이해할 수 있다.
인공지능 또는 AI(Artificial Intelligence)는 일반적으로 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력이 필요한 작업을 할 수 있도록 컴퓨터 시스템으로 구현된 기계장치이다. 인공지능의 역사는 20세기 중반부터 컴퓨터의 발달과 함께 급속한 발전을 이루었으며, 경제, 문화, 교육 등 사회 전반에 큰 변화를 일으키고 있다. 세계 각국에서도 이러한 변화에 대응하여 다양한 대응책을 마련하고 있으며, 우리나라에서도 최근에 국가 전략을 통하여 인공지능 분야를 3대 분야 9대 전략 100대 실행과제로 제시하고 있다. 인공지능은 21세기 경제, 사회의 핵심원동력으로 주목받고 있으며, 인공지능의 발전과 보급을 통한 4차 산업혁명은 삶의 형태를 변화시킬 것으로 기대된다.
인공지능은 구현 방법에 따라 지식을 직접 입력하여 지성을 가지게 하는 방식과 스스로 데이터를 통하여 스스로 학습하여 지성을 쌓아가는 기계학습으로 나눈다. 그리고 기계학습은 학습하는 데이터의 특성에 따라 지도학습, 비지도 학습, 강화학습으로 구분된다. 지도학습은 학습을 위한 입력데이터와 각 데이터에 대응하는 정답을 주고 학습을 시켜서 새로운 자료에 대한 올바른 답을 내도록 하는 방법이고, 비지도 학습은 입력데이터만을 가지고 데이터의 특성에 따라서 데이터를 유사한 그룹으로 구분한 다음 그 특성을 파악하여 유용한 정보를 주는 방식이다. 그리고 강화학습은 데이터가 처음부터 주어지지 않고 기계의 행동에 따라 데이터와 보상을 획득하여 이를 기반으로 더 나은 보상을 얻기 위해 적절한 행동을 학습하도록 하는 방식이다. 기계학습은 여러 모형이 있으며, 모형의 장단점에 따른 적절한 응용 분야가 존재한다.
1. 선형회귀는 대표적인 지도학습모형으로 데이터 요소들의 선형결함으로 미래를 예측하는 데 사용된다.
2. 인공 신경망은 신경세포가 작동하는 원리와 유사하게 신호처리를 0과 1로 출력신호를 생성하는 모형이다. 한 개 이상의 계층을 가진 인공 신경망을 심층신경망이라고 하며, 딥러닝 기법은 심층신경망을 활용한 기법들 즉 합성곱 신경망, 순환신경망 등을 지칭한다.
3. 합성 곱 신경망은 입력데이터의 요소로부터 특성을 추출하여 학습하는 기법으로 이미지 인식 등 사진이나 그림 데이터 처리에 뛰어나다.
4. 순환신경망은 자연어, 음성 등 연결성이 강한 분야에서 사용된다.
5. 이외에 강화학습 기법의 한 종류로 Q-학습, 강화학습의 기법의 성능을 개선하는 심층강화학습 등은 최적행동탐색, 바둑, 로봇제어 등에 사용된다.
팁러닝을 비롯한 앞에서 언급한 기계학습모형들은 데이터를 기반으로 학습이 이루어지기 때문에 좋은 결과를 위해서는 많은 양의 정제된 데이터가 필요하다. 이에 우리 정부도 광범위한 영역에 흩어진 데이터를 수집, 가공, 관리하는 장치를 만들어 현재까지 4억8000만 건에 이르는 데이터를 구축하고 있다. 이처럼 다양한 기계학습의 구조와 그 데이터를 처리하는 과정을 수학적 원리와 지식으로 이해하고, 나아가 인공지능 기술을 융합하여 실생활 및 다양한 학문 분야의 문제를 해결할 수 있도록 필요한 기초지식을 교과서에 포함하였다. 그리고 교과서는 인공지능연구에서 수학적 원리가 인공지능에서 어떻게 활용, 적용되는지 그 원리를 포함하고 있으며, 특히 중요한 데이터를 저장하는 기본구조는 수학에서 배우는 행렬이므로, 기계학습 과정에서 필요한 행렬의 연산과 역행렬 및 전치행렬의 이해를 바탕으로 실제 기계학습이 이루어지는 과정을 수학적으로 이해할 수 있고, 그리고 기계학습에서 결과를 판단 및 예측하는 과정에서 필요한 수학적 원리를 이해할 수 있...다.
교과서는 저자 개인의 독창적인 지식의 내용이 아니라 이미 검증된 지식을 바탕으로 인공지능과 관련된 수힉적 내용을 독자들이 이해하기 쉽게 재편성 한 것이다. 이 교과서의 다양한 이론 및 자료, 정보는 인터넷 등의 내용을 직접적 또는 간접적으로 참고하였다.
마지막으로 이 책은 “동의대학교 교육 혁신처(교양교재 개발 프로그램)”의 후원으로 제작되었으며, 기회를 주신 모든 분에게 깊은 감사를 드립니다.
저자 김수환
김수환 [저]
현재 동의대학교 기초과학교양학부 교수이다. 미국, 테네시 주립대학교 박사 후 연구원, KAIST 대우교수, 한남대학교 강의교수로 근무했었다.
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