머신러닝2 AI는 어떻게 배우는가? 5단계로 끝내는 핵심 구조 AI가 데이터를 학습하는 과정 5단계, 핵심은 생각보다 단순하다AI가 데이터를 학습하는 과정 5단계를 처음 제대로 이해한 건 QA 자동화 테스트를 설계하면서였어요. 처음에는 단순히 데이터를 많이 넣으면 AI가 똑똑해지는 줄 알았는데, 실제로는 전혀 다른 구조였어요. 데이터 양보다 중요한 건 “어떤 구조로 주느냐”였어요.로그 데이터를 AI 분석에 넣었을 때 결과가 엉망이었던 적이 있었어요. 이유를 보니까 정상과 비정상 데이터 구분이 애매하게 섞여 있었어요. 같은 데이터라도 정리가 안 되어 있으면 AI는 전혀 다른 패턴을 학습해버리는 구조였어요. 이후 라벨링을 다시 정리하자 정확도가 확 올라갔고, 그때 확실히 느꼈어요. AI가 데이터를 학습하는 과정 5단계에서 가장 중요한 건 첫 단계부터 이미 결정된다는 점.. 2026. 4. 20. AI는 어떻게 학습하는가, 초보자도 이해되는 머신러닝 핵심 AI는 어떻게 학습하는지 헷갈리는 이유AI는 어떻게 학습하는가를 처음 접하면 “알아서 똑똑해지는 기술”처럼 느껴지기 쉬워요. 그런데 실제로 AI는 어떻게 학습하는가를 뜯어보면 굉장히 현실적인 구조예요. 핵심은 하나예요. 데이터를 보고 규칙을 스스로 찾아내는 과정이에요.이 흐름만 이해해도 AI는 어떻게 학습하는가에 대한 큰 틀이 잡혀요.AI는 어떻게 학습하는가 4단계 구조 AI는 어떻게 학습하는가는 크게 4단계로 정리돼요.1. 데이터 입력 → 사진, 글, 숫자 같은 데이터를 넣어요2. 패턴 찾기 → 공통 특징을 찾아요3. 예측 시도 → 새로운 데이터에 판단을 내려요4. 수정 반복 → 틀린 결과를 바탕으로 기준을 조정해요이 과정을 수천, 수억 번 반복하면서 정확도가 올라가요. 결국 AI는 어떻게 학습하는가는.. 2026. 4. 18. 이전 1 다음 반응형
