인공지능, 특히 머신러닝을 배우다 보면 꼭 등장하는 두 가지 개념이 있습니다. 바로 지도학습(Supervised Learning)과 비지도학습(Unsupervised Learning)입니다. 이 두 방식은 AI가 데이터를 학습하는 방식에서 큰 차이를 보이며, 사용하는 목적과 적용 분야도 다릅니다. 이 글에서는 지도학습과 비지도학습이 무엇인지, 어떻게 다른지를 쉽고 직관적인 비유와 함께 설명해드릴게요.✅ 지도학습(Supervised Learning)이란?지도학습은 “정답이 포함된 데이터”를 AI에게 보여주면서 학습시키는 방식입니다. 즉, 입력과 출력(정답)이 함께 주어지는 거예요.예를 들어, 고양이와 개 사진 각각에 “고양이”, “개” 라는 라벨이 붙어 있다면, AI는 사진을 보고 이 라벨을 기준으로 학습..

인공지능이 똑똑해지기 위해서는 무엇보다 좋은 ‘데이터’가 필수입니다. 사람이 경험을 통해 배우듯, AI도 데이터를 통해 세상을 배워요. 그렇다면 AI는 어떤 데이터를 보고 배우는 걸까요? 이 글에서는 AI 모델을 학습시키기 위해 사용되는 데이터의 종류와 각각의 특징을 쉽게 정리해드립니다.✅ AI 학습에서 데이터가 중요한 이유AI는 사람처럼 사고하거나 상상하지 못해요. “보여주는 만큼만 이해하고, 알려주는 만큼만 예측할 수 있는 존재”입니다. 따라서 어떤 데이터를 얼마나, 얼마나 정확하게 제공하느냐에 따라 AI의 성능이 결정됩니다.✅ AI 학습에 쓰이는 대표적인 데이터 종류데이터 종류설명활용 예시텍스트 데이터사람이 쓴 글, 대화, 문서 등 문자 기반 정보챗봇, 번역기, 뉴스 요약이미지 데이터사진, 그림, ..

인공지능에 대해 이야기할 때 자주 듣는 말 중 하나가 "AI가 데이터를 학습한다"는 표현입니다. 그런데 여기서 ‘학습’이란 과연 무슨 뜻일까요? 사람처럼 교과서를 읽고 공부한다는 걸까요? 이 글에서는 AI가 데이터를 학습한다는 것이 정확히 무슨 의미인지, 그리고 그 과정에서 어떤 일이 일어나는지를 비전공자도 이해할 수 있도록 쉽게 설명해드릴게요.✅ AI의 학습 = ‘패턴을 발견하는 과정’AI가 데이터를 학습한다는 것은 단순히 정보를 암기하는 것이 아니라, 그 안에 숨어 있는 규칙이나 패턴을 스스로 발견하고, 그것을 바탕으로 새로운 상황을 예측하거나 판단할 수 있게 되는 것을 의미해요.예를 들어 수천 장의 고양이 사진을 보여주면, AI는 ‘고양이’라는 존재에 대해 명확한 정의를 모르더라도 반복된 이미지 속..

‘챗봇(Chatbot)’은 채팅(대화)과 로봇(bot)의 합성어로, 사람처럼 질문에 답하고 대화하는 인공지능 프로그램입니다. 요즘은 고객센터, 쇼핑몰, 스마트폰, 심지어 게임 속 캐릭터까지 챗봇이 활용되고 있어요. 그런데 도대체 챗봇은 어떻게 작동하는 걸까요? 이 글에서는 전문지식 없이도 챗봇의 작동 원리를 이해할 수 있도록 쉽게 설명해드릴게요.✅ 챗봇은 어떻게 대화를 주고받나요?챗봇의 핵심은 “사람의 말을 이해하고, 그에 맞는 답변을 생성하는 것”입니다. 이를 위해 보통 아래의 단계를 거칩니다.입력: 사용자가 질문이나 메시지를 입력자연어 이해(NLU): 문장을 분석해 의미와 의도 파악대화 흐름 판단: 지금 어떤 상황인지 파악 (대화 컨텍스트)응답 생성: 적절한 답변을 선택하거나 생성출력: 사람이 이해할..

최근 인공지능 분야에서 가장 주목받는 키워드 중 하나는 바로 “생성형 AI(Generative AI)”입니다. 과거의 AI가 단순히 ‘정답을 고르는 기술’이었다면, 생성형 AI는 직접 콘텐츠를 만들어내는 기술이에요. 예를 들어, ChatGPT는 문장을 만들어내고, Midjourney는 그림을 그리며, DALL·E는 상상 속 이미지를 시각화합니다. 이 글에서는 생성형 AI가 무엇인지, 어떤 원리로 작동하며, 일상에서 어떻게 활용되는지를 비전공자도 이해할 수 있도록 쉽게 풀어드릴게요.✅ 생성형 AI란?생성형 AI(Generative AI)는 기존의 데이터를 학습한 후, 그 패턴을 바탕으로 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공지능 기술입니다. 기존 데이터만을 분석하는 전통적인 AI와는 달리, 생성형 AI는 새로운 문..