[한국공공정책신문=김유리 기자]
◇ 기계학습 알고리즘(Machine Learning Algorithms)
데이터로부터 학습해, 예측이나 분류를 실시하는 알고리즘이다. 주요 종류에는 다음이 있다. ① 회귀 알고리즘(Regression Algorithms) : 연속적인 값을 예측한다. 예컨대, 주가 예측 등에 사용한다. ② 분류 알고리즘(Classification Algorithms) : 데이터를 카테고리로 분류한다. 예컨대, 스팸 메일 식별에 사용한다. ③ 클러스터링 알고리즘(Clustering Algorithms) : 데이터를 그룹으로 나누는 방법이다. 예컨대, 고객 세그먼테이션(segmentation)에 이용한다.
◇ 최적화 알고리즘(Optimization Algorithms)
문제를 해결하기 위한 최상의 해답을 찾는 알고리즘이다. 주요 종류에는 다음과 같다. ① 선형 최적화(Linear Optimization) : 선형 관계에 기반한 문제를 해결한다. 예컨대, 생산 계획의 최적화에 사용한다. ② 비선형 최적화(Nonlinear Optimization) : 비선형 관계에 기반한 문제를 해결한다. 예컨대, 복잡한 기계 설계에 사용한다.
◇ 진화 알고리즘(Evolutionary Algorithms)
생물의 진화 과정을 모방하여 해결책을 생성하는 알고리즘이다. 주요 종류에는 다음과 같다. ① 유전 알고리즘(Genetic Algorithms) : 유전자의 변이나 교차를 이용해 최적의 해답을 탐색한다. 예컨대, 로봇의 제어 전략설계에 사용한다. ② 진화전략(Evolution Strategies) : 확률적 변이나 선택을 이용해 최적의 해답을 찾아낸다. 예컨대, 복잡한 최적화 문제에 이용한다.
◇ 알고리즘 선택 방법
AI 시스템 설계에서 적절한 알고리즘을 선택하는 것은 매우 중요하다. 목적에 맞는 알고리즘 선정, 해결하고자 하는 문제에 가장 적합한 알고리즘을 선택한다. 예컨대, 분류 작업에는 분류 알고리즘, 연속 값 예측에는 회귀 알고리즘을 선택한다. ① 데이터 특성 : 데이터의 종류와 양에 따라 적절한 알고리즘을 선택하는 것이 중요하다. 가령, 대규모 데이터에는 확장 가능한 알고리즘이 적합하다. ② 계산 리소스 : 알고리즘의 계산 부하를 고려하여 이용 가능한 계산 리소스(resource)에 맞게 선정한다.
◇ 알고리즘의 응용사례
알고리즘은 다양한 분야에서 활용되고 있다. ① 추천 시스템 : 사용자의 행동 데이터를 기반으로 개별 추천을 하는 알고리즘이다. 예, 영화나 상품을 추천하는 시스템에 사용한다. ② 이미지 처리 : 이미지의 특징을 추출하고 인식 및 분류를 하는 알고리즘이다. 예, 자율주행차의 물체 인식에 이용한다. ③ 자연어 처리 : 텍스트 데이터를 해석하고 의미를 이해하는 알고리즘이다. 예, 번역 서비스나 챗봇에 사용한다.
◇ 알고리즘의 장점과 과제
장점으로는 ① 효율적인 문제 해결 : 적절한 알고리즘을 이용하여 복잡한 문제를 효율적으로 해결할 수 있다. ② 높은 정확도 : 양호한 알고리즘은 높은 정확도의 예측이나 분류를 실현한다. 과제는 ① 계산 리소스 요청 : 일부 알고리즘은 대량의 계산 리소스(resource)를 필요로 하며 구현이 어려울 수 있다. ② 알고리즘 선정 난이도 : 많은 선택지에서 최적의 알고리즘을 선택하는 것은 때로 어려울 수 있다.
이규철 / 법학박사(상법)
∙ AI·GPT, SDGs&ESG 코치 및 강사
∙ 100세대학 크리에이터 및 칼럼니스트
∙ 생성AI와 챗GPT, SDGs·ESG경영전략,
글로벌 MBAtoCEO, 리더의 필승전략,
100세대학 행복디자인 매뉴얼 등 27권
∙ 일본(와세다대),중국(복단대·화동정법대)
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