인공지능 프로그래밍 기초

 

인공지능 프로그래밍을 배우기 전 알아야 할 기초상식

 

인공지능 프로그램은 인간이 수행하는 학습, 추론, 판단 등의 능력을 컴퓨터가 모사하여 수행하는 프로그램을 말합니다. 이를 위해서는 기계학습, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등의 다양한 기술이 필요합니다.

기계학습은 컴퓨터가 데이터에서 패턴을 인식하고 이를 학습하여 미지의 데이터에 대한 예측을 수행할 수 있는 기술입니다. 이를 위해서는 데이터 수집, 데이터 전처리, 모델링, 학습, 평가 등의 과정이 필요합니다. 대표적인 기계학습 알고리즘으로는 신경망, 의사결정나무, SVM 등이 있습니다.

 

SVM은 Support Vector Machine의 약어로, 기계 학습 분야에서 사용되는 분류 알고리즘 중 하나입니다. SVM은 데이터를 분류하기 위해 경계면을 찾아내는데, 이 경계면은 두 개의 클래스를 나누는 최적의 경계면으로, 최대한 두 클래스를 분리할 수 있는 면이어야 합니다.

SVM은 기본적으로 입력 데이터의 차원을 확장하여 고차원 공간에서 데이터를 분리하는 방식으로 작동합니다. 이렇게 고차원 공간에서 데이터를 분리함으로써 비선형 분류 문제를 해결할 수 있습니다.

SVM은 다양한 커널 함수를 사용하여 데이터를 고차원 공간으로 매핑합니다. 가장 일반적으로 사용되는 커널 함수는 RBF(Radial Basis Function) 함수이며, 이 함수를 사용하여 비선형 경계면을 찾아냅니다. RBF(Radial Basis Function)는 입력을 스칼라 출력 값에 매핑하는 수학 함수의 한 유형입니다. 특히, 기계 학습 및 패턴 인식 애플리케이션에서 일반적으로 사용된다

SVM은 이진 분류, 다중 분류, 회귀 분석 등에 사용될 수 있으며, 선형 분류에 대해서는 다른 분류 알고리즘과 비교하여 우수한 성능을 보입니다. SVM은 데이터셋의 크기와 차원이 증가할수록 계산 비용이 증가하기 때문에, 대용량 데이터셋에 대한 처리가 어려울 수 있습니다.

자연어 처리는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 처리하는 기술입니다. 이를 위해서는 토큰화, 형태소 분석, 구문 분석, 의미 분석 등의 과정이 필요합니다. 대표적인 자연어 처리 기술로는 기계번역, 질의응답, 감성분석 등이 있습니다.최신  CHAT-GPT4 가 자연어 처리가 강화되어 인기를 얻은 것처럼 대화형 인공지능 방식이 향후 검색방식의 추세가 될 수 있습니다. 프롬프트 방식의 대화형 언어를 배우는 것이 자연어 처리 기술입니다. 

 

컴퓨터 비전은 컴퓨터가 영상을 이해하고 처리하는 기술입니다. 이를 위해서는 영상 인식, 객체 검출, 세그멘테이션 등의 기술이 필요합니다. 대표적인 컴퓨터 비전 기술로는 얼굴인식, 자동차 번호판 인식 등이 있습니다. 객체 검출(Object Detection)은 딥러닝 기술을 이용하여 이미지나 비디오에서 특정 객체를 찾아내는 기술입니다. 객체 검출은 이미지 인식 기술 중 하나로서, 이미지 내에 존재하는 여러 객체들을 인식하고, 그 위치를 찾아내는 작업을 수행합니다.컴퓨터 비전 분야에서 이미지나 비디오에서 객체를 인식하고 분리하는 기술입니다. 

 

세그멘테이션은 객체 검출(Object Detection)과 달리, 이미지 내에서 객체의 위치뿐만 아니라 객체의 경계까지 정확히 분리하여 인식하는 기술입니다. 세그멘테이션은 일반적으로 픽셀 단위(Pixel-wise)로 객체를 분리합니다. 이를 위해서는 각각의 픽셀이 속한 객체를 결정하는 작업이 필요합니다. 이를 위해 보통 Fully Convolutional Network(FCN), U-Net, SegNet 등의 딥러닝 알고리즘이 사용됩니다. Fully Convolutional Network(FCN)은 딥러닝 알고리즘 중 하나로, 이미지 분류, 객체 검출, 이미지 세그멘테이션 등에 사용되는 convolutional neural network(CNN)의 변형 모델입니다.

 

U-Net은 딥러닝 알고리즘 중 하나로, 이미지 세그멘테이션 분야에서 많이 사용되는 모델입니다. U-Net은 2015년에 Ronneberger et al.에 의해 발표되었습니다.U-Net은 Fully Convolutional Network(FCN) 구조를 기반으로 하며, encoder-decoder 구조를 가지고 있습니다. Encoder 부분은 입력 이미지를 인코딩하여 feature map으로 변환하는 부분이며, Decoder 부분은 feature map을 디코딩하여 입력 이미지와 같은 크기의 출력 이미지를 생성하는 부분입니다.

U-Net의 독특한 특징은 skip connection입니다. 이는 Encoder 부분에서 생성된 feature map과 Decoder 부분에서 생성된 feature map을 결합하여 입력 이미지와 동일한 크기의 출력 이미지를 생성합니다. 이를 통해 U-Net은 입력 이미지의 정보를 디코딩 과정에서 보존할 수 있어, 세그멘테이션 결과의 정확성을 향상시킵니다.

U-Net은 의료 영상 분석, 자동차 인식, 보안 등 다양한 분야에서 이미지 세그멘테이션을 위한 딥러닝 모델로 활용됩니다. 또한 U-Net을 기반으로 한 다양한 변형 모델들이 연구되고 있으며, 이를 통해 세그멘테이션 분야에서 높은 성능을 달성하고 있습니다.

기존의 CNN은 입력 이미지의 크기가 고정되어 있어, 다양한 크기의 이미지에 대한 처리가 어려웠습니다. 하지만 FCN은 입력 이미지의 크기가 가변적이며, 이미지 전체를 한 번에 처리할 수 있는 구조를 가지고 있어, 이미지 분류나 객체 검출보다는 이미지 세그멘테이션 분야에서 활용됩니다.

FCN은 기존의 CNN 구조에서 fully connected layer를 제거하고, 대신 convolutional layer를 이용해 구성됩니다. 이렇게 구성된 FCN은 입력 이미지의 크기에 관계없이 출력값을 생성하며, 이 출력값은 입력 이미지에 대한 픽셀 단위의 클래스 확률 분포를 의미합니다.

FCN은 SegNet, U-Net 등의 딥러닝 모델과 함께 이미지 세그멘테이션 분야에서 널리 사용되며, 자율주행, 의료 영상 분석, 보안 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

인공지능 세그멘테이션은 자율주행, 의료 영상 분석, 보안 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 예를 들어 자율주행 분야에서는 인공지능 세그멘테이션을 이용하여 도로 상황을 판단하고, 차량과 보행자 등을 분리하여 인식합니다. 의료 분야에서는 인공지능 세그멘테이션을 이용하여 MRI나 CT 스캔 영상에서 종양 등의 이상 부위를 정확하게 분리하여 진단에 활용합니다.

객체 검출은 일반적으로 두 단계로 이루어집니다. 첫 번째는 객체가 존재할 가능성이 높은 영역을 찾아내는 작업으로서, 보통 슬라이딩 윈도우(Sliding Window)나 Region Proposal Network(RPN)을 사용합니다. 두 번째는 각각의 영역에서 객체의 정확한 위치를 찾아내는 작업으로서, 이를 위해서는 분류(Classification)와 회귀(Regression) 작업이 필요합니다.

최근에는 Faster R-CNN, YOLO, SSD 등의 객체 검출 알고리즘이 대중화되면서, 보다 빠르고 정확한 객체 검출이 가능해졌습니다. 객체 검출은 자율주행, 보안, 의료 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.
 
인공지능 프로그래밍에는 여러 가지 종류가 있습니다. 각각의 종류는 다른 방식으로 작동하며, 특정한 문제를 해결하기 위해 사용됩니다. 일부 대표적인 인공지능 프로그래밍 종류는 다음과 같습니다.

1. 규칙 기반 인공지능: 인간의 지식을 컴퓨터가 이해하도록 구현하는 것입니다. 규칙 기반 인공지능은 'if-then' 문장을 사용하여 프로그래밍됩니다. 예를 들어, "만약 비가 오면 우산을 가져가라"는 규칙을 만들어 프로그래밍할 수 있습니다.

2. 회귀 분석, 의사 결정 나무, 신경망, SVM 등이 있습니다.

3. 신경망: 인간 뇌의 동작 방식에서 영감을 받은 알고리즘입니다. 신경망은 입력, 은닉층, 출력으로 이루어진 네트워크를 이용하여 입력값과 출력값 간의 상관 관계를 학습합니다.

4.유전 알고리즘: 생물의 진화에서 영감을 받은 알고리즘입니다. 무작위로 생성된 개체를 평가하고, 성능이 우수한 개체를 유전자로 선택하여 다음 세대로 전달하는 방식으로 학습합니다.

5. 강화 학습: 에이전트가 환경과 상호 작용하며, 보상을 최대화하는 방식으로 학습합니다. 강화 학습은 게임, 로봇 제어, 자율 주행 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

6. 자연어 처리: 인간 언어를 이해하고 생성하는 기술입니다. 대표적으로는 기계 번역, 감성 분석, 질의 응답 시스템 등이 있습니다.

7. 컴퓨터 비전: 이미지나 비디오에서 의미 있는 정보를 추출하는 기술입니다. 컴퓨터 비전은 객체 인식, 얼굴 인식, 자동차 번호판 인식 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

 

파이썬(Python)은 1991년에 Guido van Rossum에 의해 개발된 고급 프로그래밍 언어로, 현재 가장 인기 있는 언어 중 하나입니다. 파이썬은 코드가 읽기 쉽고 이해하기 쉬우며, 유연성과 확장성이 뛰어나며, 다양한 분야에서 사용됩니다.

파이썬은 객체 지향 프로그래밍, 함수형 프로그래밍, 동시성 프로그래밍 등 다양한 프로그래밍 패러다임을 지원하며, C, C++, Java 등과 같은 다른 프로그래밍 언어와도 쉽게 연동됩니다.

파이썬은 다양한 분야에서 사용되며, 특히 데이터 분석, 인공지능, 웹 개발 등에 많이 사용됩니다. 파이썬은 데이터 분석 라이브러리인 NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn 등과 같은 라이브러리를 제공하며, 인공지능 라이브러리인 TensorFlow, PyTorch, Keras 등과 같은 라이브러리도 제공합니다. 또한, Django, Flask 등과 같은 웹 프레임워크를 제공하여 웹 개발을 쉽게 할 수 있습니다.

파이썬은 매우 간결하고 생산적인 언어로, 대규모 프로젝트를 작성할 때도 코드의 가독성과 유지 보수성이 높아집니다. 또한, 파이썬은 무료로 제공되며, 다양한 운영체제에서 사용할 수 있습니다.

 

인공지능 개발을 위한 다양한 툴과 프레임워크가 있습니다. 앞선 파이썬과 함께 비교되는  몇 가지를 소개하면 다음과 같습니다.

1. TensorFlow: 구글에서 개발한 오픈소스 라이브러리로 딥러닝 모델을 만들고 학습시키는 데 사용됩니다.

2. PyTorch: Facebook에서 개발한 오픈소스 라이브러리로, 파이썬 기반의 딥러닝 프레임워크입니다. 간단하고 직관적인 코드 작성이 가능하며, 동적 그래프 생성 기능을 제공하여 디버깅에 용이합니다.

3. Keras: 딥러닝 라이브러리인 TensorFlow, Theano, CNTK 등의 백엔드 엔진을 사용하여 딥러닝 모델을 만드는 데 사용됩니다. 간단한 API와 모듈화된 디자인으로 빠르고 쉽게 딥러닝 모델을 만들 수 있습니다.

4. Caffe: 딥러닝 모델을 만들고 학습시키는 데 사용되는 라이브러리입니다. 높은 성능과 속도를 자랑하며, CNN 모델을 위한 최적화된 라이브러리입니다.

5. scikit-learn: 파이썬 기반의 머신러닝 라이브러리로, 다양한 머신러닝 알고리즘을 제공합니다. 간단한 API와 다양한 도구들로 머신러닝 모델을 쉽게 만들 수 있습니다.

6. Microsoft Cognitive Toolkit(CNTK): 딥러닝 모델을 만들고 학습시키는 데 사용되는 오픈소스 라이브러리입니다. 딥러닝 모델의 학습 및 추론에 최적화되어 있으며, C++ 및 Python 등 다양한 프로그래밍 언어를 지원합니다.

7. Theano: 파이썬 기반의 딥러닝 라이브러리로, 다양한 머신러닝 모델을 만들고 학습시키는 데 사용됩니다. 효율적인 수치 계산을 위한 CUDA와 같은 GPGPU 기술을 활용하여 빠른 속도로 딥러닝 모델을 학습할 수 있습니다.

이 외에도 다양한 인공지능 개발 도구와 라이브러리들이 있으며, 사용자의 개발환경과 목적에 따라 선택할 수 있습니다.

 

우리가 자주 보는 넷플릭스를 보시면 개인 취향의 영상들이 따로 설정하지 않아도 메인 화면에 정렬되어 있는 것을 보실 수 있는데요 최근 국내외의 모든 웹에는 인공지능 프로그래밍이 적용되어 있어 자주 보는 영상, 유튜브, 쇼핑등 다양한 영역에서 인공지능 학습 시스템이 적용되어 있습니다.  넷플릭스의 경우 데이터가 쌓이기 전부터 고객이 보는 실시간 시청 유형에 따라 사전 취향을 분석하여 미리 보여준다는 의미에서 취향 머신러닝이라는 방법을 사용하고 있습니다.