전산공무원 - 인공지능(AI)

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// 회귀분석 •회귀분석은 둘 이상의 변수 사이의 관계를 보여주는 통계적 방법이다. •즉, 독립변수와 종속변수 사이의 관계를 테스트한다.(일반적으로 그래프로 표현) •독립변수 : 입력값이나 원인을 나타내는 값이다. •종속변수 : 결과물이나 효과를 나타내는 값이다.

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// 손실함수(loss function) 또는 비용함수(cost function) •인공지능 모델이 예측한 결과값이 실제 정답과 얼마나 차이가 있는지 수치화할 필요가 있다. •이를 정의하기 위한 함수를 손실함수라 한다. •다시 말하면, 모델의 선택(결과)에 대해 얼마나 손실이 일어났는가를 정의하는 함수이다. •기계학습은 손실함수 값을 줄이는 방향으로 모델을 학습한다. •손실함수는 모델의 규칙을 수정하는 기준이 되는 함수이다. •모델이 예측한 값과 실제 정답과의 차이가 크면 규칙을 수정한다. •손실함수 값은 보통 scalar값(|-1|, |2| 등으로 표기되는 절대값)으로 정의한다. •손실함수는 모델이나 task에 따라 다양한 종류가 존재한다.(매우 복잡한 것도 많음) •간단한 예 : 손실함수 = |정답 - 예측값|

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// 분류(classification) •훈련데이터를 이용하여 학습하고, 주어진 입력값이 어떤 종류 값인지 구별하는 것이다. •분류는 이미 정해진 카테고리(레이블, 정답) 안에서 훈련데이터를 이용하여 학습하고, •학습 결과를 바탕으로 새로운 데이터를 정해진 카테고리(레이블, 정답) 안에서 분류하는 것이다. •위에 설명된 내용에서 카테고리(레이블, 정답)는 '불합격과 합격'이다. •분류는 회귀분석처럼 기계학습에서 지도학습이라 한다.(정답이 주어진 데이터를 이용한 학습) •분류와 회귀분석의 원리는 기계학습에서 지도학습의 한 방법이라는 것이다.

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// 강화학습(reinforcement learning) •강화학습은 현재 상태에서 어떤 행동을 취하는 것이 최적인지를 학습하는 것이다. •각 행동마다 외부에서 보상(reward)이 주어지는데, 학습은 최대 보상을 받는 방향으로 진행 •강화학습은 어떤 환경에서 정의된 agent(행위자)가 현재의 상태를 잘 인식하고, 선택 가능한 여러 행동들 중에서 보상을 최대로 받을 수 있는 행동 또는 행동 순서를 선택한다. •agent(행위자)는 게임 환경에서 게이머가 된다. •보상은 행동을 취한 즉시 주어지지 않을 수도 있다.(지연 보상)

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1. 기계학습에서 지도학습과 비지도학습에 대한 설명으로 옳은 것은? [2022년 국가 9급] ① 지도학습의 대표적인 기법에는 군집화가 있다. ② 비지도학습의 기법에는 분류와 회귀분석 등이 있다. ③ 지도학습은 학습 알고리즘이 수행한 행동에 대해 보상을 받는 학습 방식이다. ④ 비지도학습은 정답이 없는 데이터를 보고 유용한 패턴을 추출하는 학습 방식이다.

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// 지도학습(supervised learning) - 교사학습, 감독학습 •지도학습은 사람(교사)이 컴퓨터를 직접 학습 지도한다는 개념이다. •지도학습은 사람이 교사가 되어 컴퓨터에 데이터를 주면 컴퓨터가 그것을 학습하는 것이다. •예 : 입력(x)에 대해 label(y)을 붙인 데이터를 컴퓨터에 준다.(label은 x에 대한 정보) •사람이 직접 개입하므로 정확도가 높은 데이터를 골라서 사용할 수 있다.(장점) → 사람이 직접 입력(x)에 대해 정보(y)를 달아야 하는 부담이 있다.(단점) •지도학습은 입출력 사이에 매핑을 학습하는 것이다. •지도학습은 명확한 해답이 있는 경우에 적용된다.(정답이 있는 경우) •지도학습은 데이터마이닝에서 분류(classification)를 분석하는데 적용된다. •지도학습 기법으로 SVM, 의사결정트리(decision tree), KNN, 로지스틱 회귀법 등이 있다.

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1. 기계학습에 대한 설명으로 옳지 않은 것은? [2022년 국회 9급] ① 회귀 문제는 지도학습의 한 방법이다. ② 군집화 문제는 비지도학습의 한 방법이다. ③ 강화학습은 보상을 기반으로 학습하는 방법이다. ④ 인공신경망은 지도, 비지도, 강화학습 모두에 이용될 수 있다. ⑤ 비지도학습은 명시적 정답이 제공되지 않으므로 손실함수가 정의될 수 없다.

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// 퍼셉트론 구현 def AND_gate(x1, x2): # AND 게이트 구현 w1 = 0.5 # 가중치 w2 = 0.5 # 가중치 b = -0.7 # 편향 result = x1 * w1 + x2 * w2 + b if result

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// 자율학습(unsupervised learning) - 비교사학습, 무감독학습, 비지도학습 •자율학습은 사람(교사) 없이 컴퓨터 스스로 레이블이 없는 데이터에 대해 학습하는 개념이다. •자율학습은 정답이 없는 문제를 푸는 것이므로 학습이 올바르게 되었는지 확인할 수 없다. •인터넷에 있는 대부분의 데이터는 레이블이 없는 형태로 존재한다.(정답이 없는 경우) •자율학습은 입력은 있고, 출력은 없는 경우에 적용한다. •자율학습은 지도학습 및 강화학습과 달리 입력값에 대한 목표치가 주어지지 않는다. •자율학습은 통계학의 군집화와 분포 추정 등의 분야와 밀접한 관련이 있다. •자율학습은 데이터마이닝에서 군집화(clustering)에 적용된다.

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// 군집화(clustering) •군집화는 유사한 속성을 갖는 관측치들을 묶어 전체 데이터를 몇 개의 군집으로 나누는 것이다. •동일 군집에 소속된 관측치들은 서로 유사할수록 좋고 •다른 군집에 소속된 관측치들은 서로 다를수록 좋다.

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// 퍼셉트론(perceptron) * 퍼셉트론은 인공신경망 알고리즘의 한 종류이다.(1957년 Frank Rosenblatt이 개발) •단층 퍼셉트론 알고리즘은 XOR 연산은 구현할 수 없다. •즉, 단층 퍼셉트론은 XOR 게이트를 구현할 수 없는 단순한 인공신경망 알고리즘이었다.  이유 •단층 퍼셉트론은 1개의 직선으로 두 영역을 나눌 수 있는 문제에 대해서만 구현 가능하므로 •다층 퍼셉트론은 XOR 연산을 학습할 수 있다. •XOR 연산은 OR, NAND, AND 연산 조합하여 표현할 수 있다. •다층 퍼셉트론은 여러 개의 직선으로 분류하는 것을 제공한다. •다수의 중간 은닉층을 추가하면 선형 분류 판별선을 여러 개 그리는 효과를 획득한다. •즉, 단층 퍼셉트론이 가지는 XOR 문제를 해결할 수 있다.

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// 기계학습(machine learning) 기계학습은 말그대로 컴퓨터(기계)를 학습시키는 기술이다. 사람의 공부(학습) 방법이 다양한 것처럼 기계학습도 여러가지 방식이 있다. 여기서 학습은 컴퓨터(기계)가 스스로 데이터의 규칙을 찾아내도록 하는 기술을 의미한다.

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// 텐서플로우(TensorFlow) ⋅텐서플로우는 구글의 브레인 팀이 개발하여 공개한 기계학습 라이브러리이다.(오픈소스) ⋅텐서플로우는 구글이 2011년에 개발을 시작하여 2015년에 공개하였다. ⋅텐서플로우는 Python, C++, Java, R 등을 지원한다. ⋅텐서플로우는 Python 환경에서 인공지능 기법들을 구현하는데 도와주는 라이브러리이다. ⋅텐서플로우는 딥러닝과 기계학습 분야에서 사용하기 쉽도록 다양한 기능들을 제공한다. ⋅텐서플로우는 이미지 인식, 숫자판별, 자연어 처리, 신경망 등을 학습, 실행할 수 있다.

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1. 현재 활발하게 서비스되고 있는 인공지능 기반의 의사소통 소프트웨어로, 사용자가 문자/음성 등을 통해 질문하면 이에 알맞은 답이나 연관정보를 제공하는 방식으로 운용되는 소프트웨어나 서비스로 가장 적절한 것은? [2023년 군무 9급] ① 챗봇(ChatBot) ② 메타버스(Metaverse) ③ IoT(Internet of Things) ④ OTT(Over The Top)

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// 합성곱 신경망(CNN, convolutional neural network) ⋅CNN은 LeCun이 발표한 논문에서 처음 소개되었다.(1989년) ⋅추후에, LeCun은 LeNet이라는 Network를 제안한다. 이를 최초의 CNN이라 한다.(1998년) ⋅발표 당시에, CNN은 필기체를 인식하는데 의미가 있는 결과가 나왔다. ⋅그 후에, CNN 분야에 많은 연구가 진행되었다. ⋅합성곱 신경망은 시각적 영상을 분석하는 데 사용되는 다층 인공신경망의 한 종류이다. ⋅합성곱 신경망은 필터링 기법을 적용하여 이미지를 효과적으로 처리할 수 있는 기법이다. ⋅합성곱 신경망은 행렬구조의 필터를 이용하여 데이터 처리하고, 이미지를 분류하는 기법이다.

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1. OpenAI가 개발한 생성형 인공지능 기반의 대화형 서비스는? [2023년 계리] ① LSTM ② ResNET ③ ChatGPT ④ Deep Fake