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by 루달리 Jan 05. 2023

함수와 인공지능


안녕하세요? 오늘은 함수와 인공지능에 대해 이야기하려 합니다. 중고등학교 수학시간에 함수에 대한 설명을 할 때 나온 그림 생각나시나요? 함수란 결국 입력 x가 들어가서 결과 y가 나오는 과정이라 생각하면 됩니다. 이 중간에 함수(f)가 존재하는 것이지요. 함수 (f)가 더하기 함수이면 더한 값이 나오고, 빼기 함수이면 뺀 값이 출력된다고 생각하면 됩니다.


                                                                                                               

그렇다면 함수는 인공지능과 어떻게 연결되는 것일까요? 인공지능 역시 입력값에 대한 출력값이 나오는 것입니다. 원리가 동일합니다. 단, 입력값으로 빅데이터가 들어가고 데이터를 컴퓨터가 스스로 학습한 예측, 분석, 분류 결과가 출력값으로 나오는 것뿐입니다. 이 중간에 함수가 존재하는 데 바로 이 함수가 인공지능 함수라고 생각하면 됩니다.              


인공지능은 스스로 학습하는 방법이다 보니 함수가 간단하지는 않겠지요? 그림에서 보이는 은닉층 부분이 인공지능 함수예요. 은닉층의 개수가 많아질수록 똑똑한 인공지능이 되는 것입니다. 첫 번째 은닉층 함수에서 나온 결과가 2번째 은닉층의 입력값이 됩니다. 2번째 은닉층 함수의 결과가 3번째 은닉층 함수의 입력값이 되고요. 이를 n번째까지 반복하여 최종 출력값이 도출됩니다. 결국, 은닉층 함수 하나 하나가 수학적 함수 알고리즘을 갖게 됩니다.   


            

 

예를 들어, 다이어트 성공하는 방법을 인공지능은 어떻게 학습할까요? 다이어트에 성공한 사람들의 데이터를 열심히 수집합니다. 식습관을 개선하는 식단과 칼로리 데이터가 있습니다. 또한, 운동도 걷기, 조깅, 요가, 수영, 자전거, 줄넘기 등 여러 가지 운동이 있습니다. 다이어트에 성공한 사람들이 어떤 운동을 했는지 또 혼자 했는지 함께 했는지도 조사합니다. 운동을 아침 식사 전에 했는지, 저녁 식사 후에 했는지 등의 운동 시간도 데이터가 되겠지요. 이런 데이터들을 모두 수집하여 인공지능 컴퓨터에 입력값으로 넣어줍니다. 그러면, 인공지능 함수가 데이터를 스스로 분석하여 출력 결과를 도출합니다.          


출력 결과가 분석이라면 ‘하루 1200kcal 정도의 낮은 칼로리를 섭취하고 저녁 식사 후에 주 3회 이상 운동을 꾸준히 한 사람이 한 달에 1~2kg 정도의 감량을 보였다’라는 결론을 도출합니다.                          



출력 결과가 분류라면 다이어트에 성공한 사람들과 실패한 사람들을 집단으로 분류합니다. 

분류된 결과를 보고 성공과 실패의 원인을 찾을 수 있게 됩니다. 이때, 성공의 원인으로 다이어트에 대한 동기, 실패에 대한 이유로 스트레스와 같은 예상치 못한 결과가 발견될 수도 있습니다. 이 이유는 빅데이터를 사용하기 때문입니다. 


빅데이터란 다이어트에 영향을 끼치는 데이터만을 의미하는 것이 아니라 모든 데이터를 의미합니다. 모든 데이터를 인공지능에게 제공하기 때문에 인공지능은 인간이 미처 발견하기 어려운 ‘다이어트 동기’와 ‘스트레스’와 같은 유의미한 데이터를 발견한 것입니다.          


은닉층을 자세히 들여다볼까요? 입력값이 들어올 때 그냥 들어오는 것이 아니라 가중치라는 값을 추가합니다. 여기에서 가중치는 운동보다 식사가 더 중요하다고 생각되면 운동에는 0.5, 식사에는 1을 부여합니다. 잠자는 것도 미비하게 영향을 미친다면 0.2를 부여합니다. 이것을 가중치 값이라 합니다. 입력값에 가중치 값을 반영하여 모든 값의 합으로 함수에 적용합니다. 어렵다는 생각이 드나요? 당연합니다. 그래서, 인공지능 수학을 잘하기 위해 여러분은 이렇게 공부하고 있는 겁니다. 

더 자세히 들어가면 너무 어려워집니다. 우리는 인공지능과 함수와의 관계만 공부하고 여기서 마무리하고 할게요. 이 부분에 관심이 생기거나 공부해 보고 싶다면 인공지능 수학을 공부하길 바랍니다.


인공지능에 대한 더 자세한 내용이 궁금하다면 <웰컴투 인공지능>을 읽어보시길 추천합니다.

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