그저 실용적인 인공지능 상식 용어 사전 (3)

목차

11. 의사결정 나무 (Decision Tree)
12. 강화 학습 (Reinforcement Learning)
13. 클라우드 컴퓨팅 (Cloud Computing)
14. 빅 데이터 (Big Data)
15. 가상현실 (Virtual Reality, VR)

 

의사결정 나무(Decision Tree)

의사결정 나무(Decision Tree)를 설명하자면, 마치 우리가 나무를 보듯이 상상해볼 수 있습니다. 나무가 뿌리에서 시작해서 가지가 점점 뻗어나가며 여러 갈래로 나뉘듯이, 의사결정 나무도 비슷한 방식으로 작동합니다.  

이 나무는 결정을 도와주는 하나의 큰 도구인데, 간단한 예로 '오늘 무엇을 먹을까?'라는 질문에서부터 시작해 볼겠습니다. 먼저, '밖에서 먹을까 집에서 먹을까?'라는 질문이 나무의 뿌리가 됩니다. 여기서 '밖에서 먹는다'고 결정하면, 다음 질문으로 '한식을 먹을까? 양식을 먹을까?'로 갈라지게 돼지요. 만약 '한식'을 선택하면, 또 다시 '김치찌개를 먹을까? 비빔밥을 먹을까?'라는 식으로 더 세분화되어 결정을 내리게 되죠.

이처럼 의사결정 나무는 복잡한 결정을 여러 단계의 간단한 결정으로 나눠서, 마지막에는 구체적인 결정을 내릴 수 있게 도와줍니다. 컴퓨터나 인공지능(AI) 분야에서는 이 방법을 사용해서 데이터를 분류하거나 예측하는 데 활용합니다. 예를 들어, 의사결정 나무를 사용해 이메일이 '스팸 메일인지' 아니면 '정상 메일인지'를 구분하거나, 어떤 사람이 특정 상품을 구매할지 안 할지를 예측하는 데 쓰일 수 있습니다.

의사결정 나무는 복잡한 문제를 쉽게 해결할 수 있도록 도와주는 강력한 도구이며, 각 단계마다 선택지를 제공함으로써 최종 결정에 이르게 해줍니다. 이렇게 단계별로 결정을 내려가는 과정을 통해, 우리는 더 좋은 결정을 내릴 수 있게 되죠.

강화학습(Reinforcement Learning)

강화학습(Reinforcement Learning)은 마치 동물이나 사람이 새로운 환경에서 시행착오를 통해 배우는 것처럼, 컴퓨터 프로그램이 최적의 행동방식을 학습하는 방법입니다. 즉, 좋은 결과를 내는 행동에는 보상을, 나쁜 결과를 내는 행동에는 벌을 주어서, 컴퓨터 프로그램이 스스로 최적의 행동을 찾아가게 하는 학습 방법이에요.

예를 들어, 강아지가 잘 했을 때 간식을 주는 것처럼, 강화학습에서도 '에이전트'라고 불리는 프로그램이 특정 '환경'에서 어떤 '행동'을 취했을 때 그 결과에 대해 '보상'을 받게 됩니다. 이 에이전트는 보상을 최대화하기 위해 여러 시도를 하면서 어떤 행동이 가장 좋은 결과를 가져오는지를 스스로 학습하게 돼요.

예를 들어, 체스나 바둑과 같은 게임을 플레이하는 인공지능(AI)을 훈련시킬 때 강화학습이 사용될 수 있어요. 이런 게임에서 AI는 승리라는 명확한 목표를 가지고 있으며, 게임을 이기기 위한 수많은 시도와 그에 따른 결과(승리 혹은 패배)를 통해 어떤 움직임이 승리로 이끄는지를 배우게 됩니다.

강화학습은 비단 게임뿐만 아니라 자율 주행 자동차의 훈련, 로봇 공학, 자원 관리 최적화 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 이 학습 방식은 복잡한 문제를 해결하고, 예측하기 어려운 환경에서도 효과적으로 대응할 수 있는 AI 시스템을 개발하는 데 큰 도움을 줍니다.

 

클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)

클라우드는 영어로 구름이죠.  클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)은 마치 하늘 위에 떠있는 구름에 정보를 저장하는 것같습니다. 기술적으로 말하면 인터넷을 통해 컴퓨터 시스템 리소스, 특히 데이터 저장(클라우드 스토리지)과 컴퓨팅 파워를 필요에 따라 쉽게 접근하고 사용할 수 있게 하는 기술입니다. 이 기술을 사용하면 사용자들은 자신의 컴퓨터나 내부 데이터센터에 직접 하드웨어를 설치하고 유지할 필요 없이, 인터넷을 통해 필요한 컴퓨팅 자원을 빌려 사용할 수 있습니다.

클라우드 컴퓨팅을 쉽게 설명하기 위해서는, "전기를 생산하는 대규모 발전소와 그 전기를 집이나 회사에서 사용하는 것"과 비교할 수 있습니다. 예를 들어, 각 집마다 전기를 생산하기 위해 발전기를 두지 않고, 대규모 발전소에서 만든 전기를 전선을 통해 공급받아 사용하는 것처럼, 클라우드 컴퓨팅도 중앙의 데이터센터에서 컴퓨팅 리소스를 제공받아 사용합니다.

클라우드 컴퓨팅의 주요 혜택은 다음과 같습니다:
1. 비용 절감: 하드웨어 구매 및 유지보수 비용이 줄어듭니다.
2. 유연성: 사용자는 필요한 만큼의 리소스를 언제든지 확장하거나 축소할 수 있습니다.
3. 접근성: 인터넷이 연결된 어디에서나 데이터와 애플리케이션에 접근할 수 있습니다.
4. 효율성: 데이터 백업, 복구, 소프트웨어 업데이트 같은 작업들이 자동으로 처리됩니다.

클라우드 컴퓨팅 서비스는 대표적으로 세 가지 모델로 제공됩니다:
1. IaaS(Infrastructure as a Service): 기본적인 컴퓨팅 인프라(서버, 스토리지 등)를 제공합니다.
2. PaaS(Platform as a Service): 애플리케이션 개발에 필요한 플랫폼을 제공합니다.
3. SaaS(Software as a Service): 인터넷을 통해 소프트웨어 애플리케이션을 제공합니다.

클라우드 컴퓨팅은 많은 기업과 개인 사용자들에게 컴퓨팅 자원을 더 쉽고, 빠르고, 효율적으로 사용할 수 있는 방법을 제공함으로써 정보 기술 분야에서 혁신을 이끌고 있습니다.

빅데이터(Big Data)

빅데이터(big data)는 매우 크고 복잡해서 일반적인 데이터 처리 방식으로는 다루기 어려운 데이터 집합을 말합니다. 이 용어는 데이터의 양뿐만 아니라 데이터의 다양성과 속도도 포함합니다. 예를 들어, 소셜 미디어, 비즈니스 트랜잭션, 기계를 통한 자동화된 데이터 수집 등에서 발생하는 정보들이 빅데이터에 속할 수 있습니다【8†source】.

빅데이터는 정보의 양이 많기 때문에 분석하면 그 속에서 유용한 패턴이나 트렌드를 발견할 수 있습니다. 이런 정보를 통해 기업들은 소비자의 행동을 더 잘 이해하고, 새로운 상품을 개발하며, 더 효율적인 운영 방법을 찾을 수 있습니다. 예를 들어, 대형 슈퍼마켓 체인은 고객의 구매 데이터를 분석하여 어떤 상품이 어떤 지역에서 잘 팔리는지 파악할 수 있고, 이 정보를 기반으로 재고를 조절하고 마케팅 전략을 세울 수 있습니다.

빅데이터 분석은 인공지능(AI, Artificial Intelligence)의 발전에도 큰 역할을 합니다. AI 모델은 대규모 데이터에서 학습하여, 그 데이터를 통해 무엇을 예측하거나 분류하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 의료 분야에서 빅데이터는 환자의 건강 기록을 분석하여 질병을 예측하고, 개인별 맞춤형 치료 방안을 제시하는 데 사용될 수 있습니다.

이러한 빅데이터의 사용과 분석은 데이터 과학(data science)과 머신러닝(machine learning) 같은 분야에서 중요한 기술이 되었습니다. 데이터 과학자들은 데이터를 수집, 처리, 분석하는 방법을 연구하고, 머신러닝 전문가들은 이 데이터로부터 패턴을 학습하고 예측 모델을 만드는 작업을 합니다.

빅데이터를 이해하는 것은 우리가 사는 세계를 더 잘 파악하고, 더 효율적인 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 빅데이터 분석은 데이터 마이닝(data mining)과 데이터 분석(data analysis) 같은 관련 기술과 밀접하게 연관되어 있습니다. 데이터 마이닝은 빅데이터에서 유용한 정보를 찾아내는 기술이며, 데이터 분석은 이러한 정보를 통해 유의미한 통찰을 얻는 과정입니다.

가상현실(Virtual Reality, VR)

가상현실(Virtual Reality, VR)은 컴퓨터 기술을 사용하여 사용자가 실제와 유사하거나 완전히 다른 환경을 체험할 수 있게 하는 기술입니다. 이 기술은 사용자에게 시각적인 것뿐만 아니라 때로는 청각적이나 촉각적인 경험도 제공하여, 마치 그 가상의 환경에 직접 있는 것처럼 느끼게 만듭니다.

가상현실은 특히 헤드셋 같은 장비를 착용하고, 이 장비가 눈앞에 고해상도의 화면과 입체적인 사운드를 제공함으로써 실제와 같은 환경을 만들어냅니다. 사용자는 이 환경에서 머리를 돌리거나 걷는 등의 움직임을 할 수 있으며, 가상현실 장비는 이러한 움직임을 감지하여 사용자의 시야를 실시간으로 바꿔줍니다.

가상현실은 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다:
1. 교육: 가상현실을 통해 학생들은 우주, 인체 내부, 역사적 사건 현장 등 실제로 경험하기 어려운 것들을 체험할 수 있습니다.
2. 엔터테인먼트: 게임이나 영화에서 가상현실은 사용자에게 몰입감 있는 경험을 제공합니다.
3. 훈련: 군사 훈련, 의료 수술 연습 등 실제로 수행하기 전에 상황을 연습할 수 있습니다.
4. 치료: 공포증이나 PTSD와 같은 정신 건강 문제의 치료에 가상현실이 사용될 수 있습니다.

이러한 가상현실 기술은 실제와 가상을 넘나드는 새로운 형태의 경험을 제공하여, 우리의 학습, 치료, 엔터테인먼트 방식에 혁신을 가져오고 있습니다. 가상현실 기술은 계속 발전하고 있으며, 더욱 리얼하고 다양한 경험을 제공하기 위한 연구가 활발히 진행 중입니다.