Page 102 - 고등학교 인공지능 기초

1 기계학습이란?

모델 기계학습(machine learning)은 컴퓨터가 데이터를 바탕으로 스스로 학습하여
모델이란 일반적으로는 핵심 요소
문제를 해결하는 기술을 의미한다. 사람이 일일이 규칙을 입력하지 않아도 스
를 뽑아 간단하게 표현한 것을 말
한다. 스로 학습할 수 있다는 점에서 일반적인 자동화 기술과 차이가 있다.

기계학습 모델 기계학습 모델 이란 대량의 데이터를 입력하여 학습을 통해 만들어진 결과물
기계학습이 완료되면 ‘기계학습
을 말한다. 기계학습 모델이 데이터로부터 스스로 패턴을 인식하려면 다양하고
모델’이 완성되었다고 말한다.
많은 데이터를 기반으로 학습해야 한다. 또한 잘 정제된 학습 데이터일수록 기

계학습 모델의 성능이 높아진다.

데이터 학습 예측

핫도그 O

핫도그 핫도그 X

그림Ⅱ-37 l 구글 퀵 드로우의 핫도그 그림 데이터 예시

구글 퀵 드로우 [그림Ⅱ-37]은 구글 퀵 드로우(Quick Draw) 에 있는 핫도그 그림 데이터의 예
사용자가 사물이나 개념에 대한 그
시이다. 전 세계 사람들이 그린 핫도그를 바탕으로 기계학습 모델이 핫도그 그
림을 그리면 인공지능이 어떤 그림
인지 추측하는 온라인 게임이다. 림의 패턴을 학습하고, 새로운 그림을 그리면 해당 그림이 핫도그인지 아닌지

데이터 세트 판단한다. 이때, 학습에 사용된 데이터 세트(data set) 에 있는 그림과 비슷한 형
데이터를 체계적으로 모아 놓은 태로 그리면 기계학습 모델이 해당 그림을 핫도그로 예측한다. 그러나 우리나
집합을 말한다.
라에서 주로 접할 수 있는 막대 달린 형태의 핫도그 그림을 그리면 핫도그가
아니라고 인식할 수 있다. 우리나라 사람들이 막대 달린 핫도그를 많이 그려 비
율이 늘면, 기계학습 모델은 막대 달린 형태도 핫도그로 인식하게 될 것이다.

잠깐 활동

구글 퀵 드로우에 접속하여 다양한 사물에 대한 훈련 데이터가 어떻게 구성되어 있는지 확인해 보자. 관찰할 사물을 선택하
고, 해당 데이터의 일반적인 특징을 관찰한 후 해당 사물의 데이터로 적절하지 않거나, 눈에 띄게 다른 데이터가 있는지도
찾아보자.
https://quickdraw.withgoogle.com/data

100 Ⅱ 인공지능의 원리와 활용