디자인&디지털튜터 연정쌤

Reinforcement Learning: A Self-Improvement Path in AI

강화 학습(Reinforcement Learning)은 기계가 환경과의 상호 작용을 통해 학습할 수 있도록 하는 인공 지능(AI)의 매혹적인 분야입니다. 모델이 레이블이 지정된 데이터에서 학습하는 지도 학습 및 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 패턴을 발견하는 비지도 학습과 달리 강화 학습은 시행착오의 동적 프로세스에 중점을 둡니다. 이번에는 강화 학습의 핵심 개념, 알고리즘 및 인공 지능을 위한 자체 개선 경로로 만든 획기적인 응용 프로그램을 소개합니다.

강화 학습의 본질(The Essence of Reinforcement Learning )

강화 학습은 시행 착오를 통한 학습이라는 행동 심리학의 개념에서 영감을 받았습니다. RL(강화 학습)에서 에이전트는 환경과 상호 작용하여 동적 상태 공간을 탐색하면서 보상 신호를 최대화하는 조치를 취하는 방법을 배웁니다. 목표는 최적의 정책(상태를 작업에 매핑하는 전략)을 발견하여 시간이 지남에 따라 가장 높은 누적 보상을 달성하는 것입니다.

공식 프레임워크로서의 Markov Decision Process(MDP)

MDP는 RL의 기반이 되는 공식 프레임워크입니다. 일련의 상태, 행동, 전환 확률 및 보상 기능으로 구성됩니다. 에이전트의 목표는 수익으로 알려진 예상 보상 합계를 최적화하기 위한 조치를 안내하는 정책을 학습하는 것입니다.

탐색-착취 딜레마(The Exploration-Exploitation Dilemma)

RL에서 에이전트는 탐색-이용 딜레마에 직면합니다. 탐색에는 잠재적으로 더 많은 보상 전략을 발견하기 위해 새로운 작업을 시도하는 것이 포함되며, 착취에는 알려진 높은 보상이 있는 작업을 선택하는 작업이 포함됩니다. 에이전트가 효과적으로 학습하고 최적이 아닌 정책에 갇히지 않도록 하려면 탐색과 활용의 균형을 맞추는 것이 중요합니다.

시간차학습과 Q-Learning (Temporal Difference Learning and Q-Learning)

시간 차이(TD) 학습은 RL의 핵심 개념으로 즉각적인 보상 및 미래 상태 예측을 기반으로 에이전트의 가치 추정치를 업데이트하는 데 중점을 둡니다. 인기 있는 TD 알고리즘인 Q-Learning은 특정 상태에서 조치를 취하는 품질을 추정하고 Q-값을 반복적으로 업데이트하여 최적의 조치-가치 함수를 근사화합니다.

정책 기울기 방법(Policy Gradient Methods)

정책 기울기 방법은 예상 보상 환경에서 가장 가파른 상승 방향을 따라 정책을 직접 최적화합니다. 이러한 방법은 그래디언트를 사용하여 정책 매개변수를 업데이트하여 고차원 작업 공간에서 보다 효율적인 학습을 유도합니다.

심층 강화 학습(Deep Reinforcement Learning)

심층 강화 학습은 RL과 심층 신경망을 결합하여 에이전트가 고차원 입력 공간으로 복잡한 환경을 처리할 수 있도록 합니다. DQN(Deep Q-Networks)은 심층 신경망을 활용하여 Q-값을 근사화하는 반면, DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)는 Policy Gradient Method를 연속 작업 공간으로 확장합니다.

근접 정책 최적화 및 신뢰 지역 정책 최적화
PPO(Proximal Policy Optimization) 및 TRPO(Trust Region Policy Optimization)

PPO 및 TRPO는 정책 업데이트를 신중하게 제한하여 보다 안정적이고 신뢰할 수 있는 교육을 보장하는 고급 정책 기울기 방법입니다. 이러한 방법은 샘플 효율성 및 최적 정책에 대한 수렴과 같은 문제를 해결합니다.

시뮬레이션과 환경의 역할(The Role of Simulations and Environments)

RL은 에이전트를 위한 안전하고 효율적인 학습 공간을 만들기 위해 종종 시뮬레이션과 환경에 의존합니다. 시뮬레이션된 환경을 통해 RL 에이전트는 실제 위험이나 비용 없이 실험하고 학습할 수 있으므로 RL은 로봇 공학 및 자율 시스템과 같은 영역에서 실현 가능한 접근 방식이 됩니다.

로보틱스, 게임 및 자율 시스템의 RL 애플리케이션
(RL Applications in Robotics, Gaming, and Autonomous Systems)

RL은 다양한 영역에서 놀라운 응용 프로그램을 발견했습니다.

 1) 게임 : 체스, 바둑 및 비디오 게임과 같은 게임에서 초인적인 성능을 달성하여 게임 플레이 AI 분야를 혁신합니다.

 2) 자율 시스템 : 자율 차량, 드론 및 무인 항공기에 전원을 공급하여 실시간 결정을 내리고 동적 환경에 적응합니다.

 3) 로보틱스 : 로봇이 물체 잡기, 구조화되지 않은 환경 탐색, 미세 운동 수행과 같은 복잡한 작업을 학습할 수 있도록 합니다.

강화 학습의 미래(The Future of Reinforcement Learning)

RL이 계속 진행됨에 따라 다음과 같은 흥미로운 방향이 제시됩니다. 

 1) 계층적 RL : 복잡한 작업을 하위 작업으로 분해하여 효율성을 향상합니다.

 2) 다중 에이전트 RL : RL을 확장하여 상호 작용하는 여러 에이전트가 있는 환경을 처리합니다.

 3) 전이 학습 : 이전에 학습한 작업의 지식을 활용하여 새로운 영여에서 학습을 개선합니다.

Computer Vision: Exploring the World with AI's Eyes

인공 지능(AI)의 강력한 분야인 컴퓨터 비전(Computer Vision)은 인간처럼 시각적 세계를 보고 해석할 수 있는 능력을 기계에 부여했습니다. 정교한 알고리즘, 신경망 및 방대한 데이터 세트의 통합을 통해 AI는 완전히 새로운 인식 차원을 열었습니다. 이번에는 Computer Vision의 매력적인 영역을 탐구하고 기본 원리, 핵심 기술 및 다양한 산업을 혁신하는 획기적인 응용 프로그램을 탐구해 보겠습니다.

컴퓨터 비전의 본질(The Essence of Computer Vision)

인간의 시각에서 영감을 받은 컴퓨터 비전은 기계에 시각적 인식과 이해를 부여하는 데 중점을 둡니다. 목표는 AI 시스템이 이미지와 비디오에서 의미 있는 정보를 해석하고 추출할 수 있도록 하는 것입니다. 이 분야는 이미지 분류, 객체 감지, 분할 및 이미지 생성을 포함한 광범위한 작업을 포함합니다.

이미지 처리 (Image Processing)

이미지 처리는 Computer Vision의 중추를 형성합니다. 이미지 필터링, 에지 감지 및 특징 추출과 같은 기술은 이미지 품질을 향상하고 관련 정보를 추출하기 위한 전처리 단계 역할을 합니다. 이러한 하위 수준 작업은 고급 비전 작업을 위해 이미지를 준비합니다.

특징 추출 및 표현(Feature Extraction and Representation)

특징 추출에는 서로 다른 개체와 개체를 구별하는 데 도움이 되는 이미지의 중요한 패턴과 특성을 식별하는 작업이 포함됩니다. HOG(Histogram of Oriented Gradients) 및 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)와 같은 기존 방법은 CNN(컨볼루션 신경망)과 같은 보다 강력한 심층 학습 기반 기능 표현을 위한 길을 열었습니다. 

컨볼루션 신경망(CNN) : 게임 체인저
( Convolutional Neural Networks (CNNs): A Game Changer)

Convolutional Neural Networks는 컴퓨터 비전에 혁명을 일으켰습니다. 계층적 특징과 공간적 계층을 학습할 수 있는 기능을 갖춘 CNN은 이미지 분류, 객체 감지 및 이미지 분할 작업에 탁월합니다. VGGNet, ResNet 및 Inception과 같은 심층 아키텍처는 다양한 벤치마크에서 최첨단 결과를 달성했습니다.

객체 감지 및 인식(Object Detection and Recognition)

Computer Vision의 기본 작업인 개체 감지에는 이미지 내의 개체를 식별하고 지역화하는 작업이 포함됩니다. Fast R-CNN 및 Faster R-CNN과 같은 CNN(R-CNN) 및 변형이 있는 지역은 객체 감지에서 상당한 발전을 가져왔습니다. SSD(Single Shot Multibox Detector) 및 YOLO(You Only Look Once)는 실시간 개체 감지 기능을 도입했습니다.

컴퓨터 비전의 GAN(Generative Adversarial Networks)

Generative Adversarial Networks는 이미지 생성 및 스타일 전송 작업을 혁신했습니다. GAN은 경쟁 프로세스에서 판별자와 생성자를 비교하여 새롭고 사실적인 이미지를 생성합니다. 애플리케이션에는 이미지 대 이미지 번역, 초고해상도 및 예술 창작이 포함됩니다.

이미지 분할 (Image Segmentation) : 픽셀 수준 이해

이미지 분할은 이미지를 의미적으로 의미 있는 영역으로 분할하는 것을 목표로 합니다. FCN(Fully Convolutional Networks) 및 U-Net 아키텍처는 정확한 이미지 분할 작업에 도움이 되는 것으로 입증되었습니다. Semantic Segmentation, Instance Segmentation 및 Panoptic Segmentation은 주요 세분화 기술 중 일부입니다.

3D 컴퓨터 비전 : 심층 세계 이해

기존의 Computer Vision이 2D 이미지에 초점을 맞추었다면 3D Computer Vision은 이미지와 비디오에서 3D 세계를 재구성하고 이해하는 것을 목표로 합니다. SfM(Structure from Motion), SLAM(Simultaneous Localization and Mapping), Multi-View Stereo와 같은 기술은 3D 개체 인식, 3D 장면 이해 및 증강 현실 응용 프로그램에 대한 문을 열었습니다. 

실제 응용 프로그램의 컴퓨터 비전

Computer Vision은 다양한 산업에 혁명을 일으켰습니다.

1) 엔터테인먼트: 게임과 영화에서 몰입형 증강 현실 경험과 얼굴 애니메이션을 가능하게 합니다.

2) 농업: 작물 모니터링, 질병 감지 및 수확량 예측 지원합니다.

3) 자동차: 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS) 및 자율 주행 차량 구현합니다.

4) 의료: 의료 영상 분석, 질병 진단 및 수술 계획 지원합니다.

5) 소매: 시각적 검색, 증강 현실 체험 및 재고 관리를 통해 고객 경험을 개선합니다.

6) 보안 및 감시: 향상된 보안 조치를 위해 물체 감지 및 안면 인식을 향상합니다.

컴퓨터 비전의 미래

Computer Vision의 미래는 엄청난 전망을 가지고 있습니다. AI가 계속 발전함에 따라 실시간 비전 처리, 장면 이해 및 훨씬 더 정교한 생성 모델에서 더 많은 혁신을 기대할 수 있습니다. 윤리적 AI 개발, 개인 정보 보호 및 편견 완화에 대한 관심이 높아짐에 따라 Computer Vision은 기계가 놀라운 정확도로 세상을 인식하는 미래를 형성할 것입니다.

컴퓨터 비전은 기계가 시각 정보를 인식하고 해석하는 방식을 재정의했습니다. 간단한 이미지 처리 기술에서 강력한 컨볼루션 신경망 및 생성적 적대 신경망에 이르기까지 AI의 "눈"은 계속 진화하고 있습니다. 컴퓨터 비전이 산업 전반에 걸쳐 계속 발전함에 따라 해당 응용 프로그램은 우리가 기술과 상호 작용하는 방식을 변화시키고 혁신적인 설루션의 물을 열고 기계와 인간이 세상을 조화롭게 인식하는 미래를 위한 길을 닦을 것입니다.

Natural Language Processing: AI's Journey Towards Language Understanding

자연어 처리(Natural Language Processing)는 인간의 언어와 기계 이해 간의 격차를 해소하는 것을 목표로 하는 인공 지능(AI)의 매력적인 분야입니다. 수년에 걸쳐 NLP는 규칙 기반 시스템에서 정교한 딥 러닝 모델에 이르기까지 크게 발전했습니다. 우리는 NLP를 통한 언어 이해를 향한 AI의 여정에 착수하여 기계가 인간 언어와 상호 작용하고 이해하는 방식을 혁신한 주요 과제, 혁신 및 응용 프로그램을 탐구합니다.

NLP 초기(The Early Days of NLP)

NLP의 시작은 연구원들이 자연어를 처리하기 위한 규칙과 알고리즘을 만들려고 시도했던 1950년대와 1960년대로 거슬러 올라갑니다. 초기 시스템은 문장을 이해하고 생성하기 위해 언어 규칙과 문법 구조를 인코딩하는 규칙 기반 접근 방식에 중점을 두었습니다. 그러나 이러한 시스템은 복잡한 언어 뉘앙스를 처리하는 데 제한이 있었고 확장할 수 없었습니다.

규칙 기반 시스템에서 통계적 NLP로

언어 이해의 복잡성이 명백해짐에 따라 NLP는 통계적 접근 방식으로 전환되었습니다. 1990년대에는 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Models) 및 확률론적 문맥 자유 문법과 같은 통계 모델이 두드러졌습니다. 이러한 모델은 방대한 양의 언어 데이터를 활용하여 언어 처리 작업에 대한 패턴과 확률을 추출했습니다.

기계 학습과 신경망의 부상

기계 학습, 특히 딥 러닝의 출현은 NLP의 전환점이 되었습니다. 신경망, 특히 반복 신경망(RNN)과 CNN(컨볼루션 신경망)은 언어 이해 작업에 혁명을 일으켰습니다. 순차 데이터를 모델링하는 기능을 갖춘 RNN은 언어 모델링, 기계 번역 및 감정 분석과 같은 작업에 능숙해졌습니다. 반면에 CNN은 텍스트 분류와 같은 고정 길이 입력과 관련된 작업에 강력한 것으로 입증되었습니다.

단어 임베딩(Word Embeddings) : 의미론적 이해 해방

Word2 Vec 및 GloVe와 같은 단어 임베딩은 단어를 연속 공간에서 조밀한 벡터로 표현하여 NLP의 새로운 시대를 열었습니다. 단어 임베딩은 단어 사이의 의미론적 관계를 캡처하여 기계가 콘텍스트와 의미를 이해할 수 있도록 합니다. 이러한 사전 훈련된 단어 임베딩은 텍스트 유사성, 명명된 엔터티 인식 및 문서 분류를 비롯한 다양한 NLP 작업의 기초 역할을 했습니다.

  Word2 Vec : 그 자체로 두 layer(층)로 구성된 얕은 신경망(shallow neural network : 여러 층위로 구성된 신경망을 일컫는 ‘깊은(deep) 신경망’에 대가 되는 표현)이다.

시퀀스 간 모델 및 기계 번역

어텐션 메커니즘에 의해 구동되는 Seq2Seq(Sequence-to-Sequence) 모델은 기계 번역 시스템을 크게 개선했습니다. 이러한 모델은 언어 간 문장 번역을 가능하게 했으며 보다 유창하고 문맥상 정확한 번역을 제공했습니다. 어텐션 메커니즘을 통해 모델은 번역 프로세스 중에 입력 시퀀스의 관련 부분에 집중할 수 있어 보다 정확한 번역이 가능합니다.

NLP의 전이 학습

한 작업의 지식을 활용하여 다른 작업의 성능을 향상시키는 개념인 전이 학습이 NLP에서 널리 퍼졌습니다. OpenAI의 GPT 및 Google의 BERT와 같은 사전 훈련된 언어 모델은 다양한 NLP 벤치마크에서 최첨단 결과를 얻었습니다. 이 모델은 특정 작업에 대해 미세 조정되어 교육에 최소한의 데이터와 시간이 필요하며 질문 응답, 감정 분석 및 텍스트 생성과 같은 작업에서 인상적인 결과를 얻었습니다.

언어 이해의 도전

놀라운 발전에도 불구하고 NLP는 여전히 몇 가지 과제에 직면해 있습니다.

 1) 영역 적응: NLP 모델은 훈련 데이터가 제한된 새로운 영역에 적응하는 데 어려움을 겪습니다.

 2) 모호성: 언어는 본질적으로 모호하며 단어 의미를 명확하게 하는 것은 여전히 ​​어려운 과제입니다.

 3) 맥락 이해: 큰 텍스트에서 맥락을 포착하고 장기적인 종속성을 유지하는 것은 여전히 ​​활발한 연구 분야입니다.

NLP의 윤리와 편견

NLP 모델은 교육 데이터에 존재하는 편향을 상속하고 전파하여 윤리적 문제를 일으킬 수 있습니다. 연구자들은 편견을 완화하고 공정성을 촉진하며 언어 모델의 책임 있는 개발을 보장하기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다.

다국어 NLP 및 저자원 언어

NLP 기능을 여러 언어, 특히 데이터가 제한된 저자원 언어로 확장하려는 노력이 이루어지고 있습니다. 다국어 모델 및 교차 언어 전이 학습을 통해 더 많은 전 세계 사용자를 위한 향상된 언어 이해가 가능합니다.

실제 응용 프로그램의 NLP

NLP는 다양한 산업과 애플리케이션에 스며들었습니다.

 1) 의료: NLP는 의료 기록 분석, 임상 의사 결정 지원 및 약물 발견을 돕습니다.

 2) 챗봇: 대화형 및 대화식 고객 지원을 제공합니다.

 3) 가상 비서: AI 기반 가상 비서와 인간과 같은 상호 작용을 가능하게 합니다.

 4) 감정 분석: 제품, 서비스 또는 이벤트에 대한 대중의 감정을 분석합니다.

 5) 정보 검색: 사용자 쿼리를 이해하는 검색 엔진의 능력을 향상합니다.

 6) 텍스트 요약: 긴 문서에서 간결한 요약을 생성합니다.

결론을 말하자면

NLP의 진화는 놀라울 정도였으며 언어 이해를 향한 AI의 여정을 추진했습니다. 초기 규칙 기반 시스템에서 정교한 딥 러닝 모델에 이르기까지 NLP는 기계가 인간 언어를 처리, 해석 및 생성하는 방식을 변화시켰습니다. 워드 임베딩, 시퀀스 간 모델 및 전이 학습의 발전으로 다양한 도메인에서 최첨단 NLP 애플리케이션을 위한 길을 열었습니다. 연구자들이 계속해서 문제를 해결하고 책임 있는 AI 개발을 위해 노력함에 따라 NLP의 미래는 불과 수십 년 전만 해도 미래 지향적인 것처럼 보였던 방식으로 기계가 인간을 이해하고 소통할 수 있는 능력을 더욱 강화할 것을 약속합니다.