[업무지식] 인공지능(AI) 개념 이해하기

안녕하세요 서후아빠입니다. ^_^

이번 세션은 AI에 대해서 업무적으로 필요한 최소한의 개념에 대해서 간단히 정리해 보았습니다.

AI(인공지능)를 이야기하면 항상 ML(머신러닝)이 따라나오고, ML은 또 DL(딥러닝)이라는 녀석이 붙어 다닙니다. 

아래 내용을 살펴보면 왜 그런지 이해가 되실겁니다.

---

AI 개요

인공지능은 사람처럼 학습하고 추론할 수 있는 지능을 가진 시스템을 만드는 기술

유형은 구글 검색해보니 사람마다 정의가 조금씩 다릅니다. 아래 내용은 구글을 참조하였습니다.

구분	내용
반응형	사전 프로그래밍된 내용에 따라 반응하는 것으로 메모리 없으므로 학습 불가능
제한된 메모리	대부분 최신 AI 해당, 학습을 통한 개선 (ML, DL 등)
마음 이론	감정 인지나 상황에 맞게 반응하는 등 인간의 마음 모방
자기 인식	자아 존재 인식, 인간처럼 지적/감정 능력 소유

[계층 및 Deep Nerual network(=Deep Learning) 구조]

Deep Learning 의 'Deep' : 입/출력(Input/Output)을 포함된 3개 이상의 계층(Layer)으로 구성된 신경망(Neural network)

머신러닝 vs 딥러닝 (알고리즘 학습 방법으로 구분)

구분	내용
머신러닝	기록된 데이터를 토대로 학습하여 예측, 최적화, 추출, 분류 등을 하는 알고리즘의 모음  - 명시적 프로그래밍이 엄격하고나 실용성이 없는 경우   - 통계 코드(=ML 모델)를 생성하고, 이를 이용하여 이전 입력에서 인식한 패턴을 기반으로 결과 예측    (기록된 데이터 양과 질에 따라 정확성 차이 발생)  - 이상 탐지, 사기 탐지, 고객 이탈, 콘텐츠 개인화  - 대표적인 라이브러리 : 사이킷런 (scikit-learn)
딥러닝	머신러닝의 하위, 데이터를 보다 심층적으로 이해하기 위해 알고리즘을 계층화   - 이미지 및 비디오 분류, 음성 인식, 자연어 처리, 추천 엔진   - 대표적인 라이브러리 : 텐서플로(TensorFlow), 파이토치(PyTorch)

AI 적용 사례

구분	내용
기업	보안 침입 탐지 및 보호  사용자의 기술 문제 해결 생산 관리 작업 감소 내부 규정 준수 측정
생활	자율 주행 자동차 : 테슬라, 구글, 현대자동차&네이버  스마트 스피커(AI 비서) : 아마존, 구글, 바이두, 알리바바, 샤오미, KT, SK 텔레콤, 네이버, 카카오, 삼성전자 등 챗봇 : 카카오 상담톡, 네이버 톡톡, 라인, 채널톡 등 인공지능 로봇 : 청소 로봇, 교육용 로봇, 동반자 로봇, 운송 로봇 이미지 인식 : 페이스북, 구글, 마이크로소프트, 네이버 개인화 추천 : 넷플릭스,구글, 페이스북 기계 번역 : 구글, 네이버 파파고

AI의 이점

구분	내용
자동화	Workflow or Process 자동화 (ex : 트래픽 모니터링하여 이상 탐지)
인적 실수 감소	반복 작업 자동화 및 알고리즘을 통해 작업함으로써 수동 오류 제거 (ex : 운송 로봇)
3D 작업 제거	위험하거나 더럽거나 지루한 작업 처리 (ex : 청소 로봇, 상담톡)
빠르고 정확	대량 데이터를 정확히 처리, 데이터 패턴을 찾고 관련성 발견
가용성	쉬지 않고 지속적으로 처리
연구 및 개발 가속화	대량 데이터 분석하여 예측

AWS ML 서비스

구분	내용
Augmented AI	기계 학습 예측 결과에 대한 인적 검토를 손쉽게 구현
CodeGuru	비경제적인 코드 라인 찾아서 권장 사항 제공
Comprehend	자연어 처리
Comprehend Medical	의료 텍스트에서 의료 데이터를 추출
DeepComposer	음악 작곡
DeepLens	딥 러닝이 지원되는 개발자용 비디오카메라
DeepRacer	자동차 자율 운전
DevOps Guru	애플리케이션 이상 운영(가용성, 성능 등) 패턴 감지하여 문제 식별
Forecast	비즈니스 결과 예측
Fraud Detector	사기 행위 식별
HealthLake	건강 데이터 레이크 및 의료 분석
Kendra	기업형 검색 엔진
Lex	대화형, 챗봇 및 음성봇 구축
Lookout for Equipment	장비 이상 동작 감지하여 적절한 조치
Lookout for Metrics	지표를 이용하여 이상값 탐지하고 근본 원인 식별
Lookout for Vision	자동화된 품질 검사, 제조회사에서 대규모로 결함 탐지
Monitron	산업용 장비 모니터링
Omics	게놈, 전사체 및 기타 오믹스 데이터를 인사이트로 변환
Panorama	온-프레미스 카메라 네트워크에 컴퓨터 비전을 제공
Personalize	추천자 시스템, 추천 엔진 신속하게 구축 및 배포 지원
Polly	텍스트를 음성으로 변환 (<-> Transcribe)
Rekognition	이미지 인식 및 비디오 분석
SageMaker	AWS의 20년 개발 경험을 기반으로 만든 머신 러닝 플랫폼
Textract	스캔한 문서에서 텍스트, 필기 및 데이터를 추출
Transcribe	음성을 텍스트로 변환 (<-> Polly)
Translate	언어 번역