AI에서 사용하는 주요 알고리즘 설명 – 인공지능의 뇌를 이해하다

1. 지도학습과 비지도학습 – 머신러닝 알고리즘의 근간

AI의 기반을 이루는 가장 핵심적인 두 축은 **지도학습(Supervised Learning)**과 **비지도학습(Unsupervised Learning)**이다. 이 둘은 데이터를 처리하고 학습하는 방식에서 큰 차이를 가지며, 사용하는 알고리즘도 목적에 따라 다양하게 분화된다.

지도학습은 ‘정답이 주어진 데이터’를 바탕으로 모델을 훈련시키는 방식이다. 즉, 입력(Input)과 출력(Output)의 쌍이 주어졌을 때, 입력을 보고 출력 값을 예측할 수 있도록 모델을 학습시킨다. 가장 대표적인 알고리즘으로는 선형 회귀(Linear Regression), 로지스틱 회귀(Logistic Regression), 서포트 벡터 머신(SVM), 의사결정트리(Decision Tree), 랜덤포레스트(Random Forest), K-최근접 이웃(KNN), 나이브 베이즈(Naive Bayes) 등이 있다.

예를 들어, 이메일의 본문을 보고 스팸 여부를 판단하거나, 학생의 성적 데이터를 보고 입학 가능성을 예측하는 문제는 모두 지도학습에 해당한다. 특히 랜덤포레스트나 SVM은 텍스트 분류, 의료 진단, 고객 이탈 예측 등 다양한 분야에서 높은 정확도를 보여준다.

반면 비지도학습은 ‘정답이 없는 데이터’를 가지고 패턴이나 구조를 스스로 발견하는 방식이다. 입력만 주어지고 출력은 존재하지 않기 때문에, 주로 군집화(Clustering), 차원 축소(Dimensionality Reduction), 이상탐지(Anomaly Detection) 등에 사용된다. 대표적인 알고리즘으로는 K-평균(K-Means), DBSCAN, 계층적 군집화, 주성분 분석(PCA), t-SNE 등이 있다.

비지도학습은 마케팅 고객 세그먼트 분석, 데이터 시각화, 데이터 정제 과정에서 매우 유용하게 쓰이며, 특히 데이터 레이블을 수작업으로 만들기 어려운 경우 효과적이다. 최근에는 이 둘을 결합한 **준지도학습(Semi-Supervised Learning)**이나 **자가 지도학습(Self-Supervised Learning)**도 활발하게 연구되고 있다.

 

2. 딥러닝 – 인공신경망 기반의 고차원 학습 알고리즘

머신러닝 알고리즘이 한계에 부딪힐 때, 더 깊고 복잡한 학습을 가능케 한 기술이 바로 **딥러닝(Deep Learning)**이다. 딥러닝은 뇌의 신경 구조에서 착안한 **인공신경망(Artificial Neural Network)**을 기반으로 하고 있으며, 특히 **다층구조(Multi-layered)**를 통해 고차원의 패턴을 학습할 수 있는 특징을 가진다.

가장 기본적인 딥러닝 구조는 **다층 퍼셉트론(MLP)**이며, 이를 이미지, 음성, 자연어 등 다양한 형태의 데이터에 맞춰 변형한 것이 합성곱 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN), LSTM(Long Short-Term Memory), GRU(Gated Recurrent Unit) 등이다.

CNN은 이미지 처리에 특화된 구조로, 사진 인식, 의료 영상 분석, 자율주행차의 시각 인식 등에 널리 활용된다. CNN은 픽셀 간의 지역적 특성을 감지하는 데 뛰어나며, 필터(커널)를 통해 공간적 패턴을 추출한다. 대표적인 모델로는 AlexNet, VGGNet, ResNet, EfficientNet 등이 있다.

RNN은 시계열 데이터에 적합한 구조로, 음성 인식, 언어 번역, 텍스트 생성 등에 사용된다. 하지만 장기 의존성 문제로 인해 LSTM과 GRU와 같은 개선된 구조가 등장했다. 특히 LSTM은 과거 정보의 손실 없이 장기 기억을 유지하는 능력을 갖추고 있어, 챗봇, 음악 생성, 주가 예측 등 다양한 분야에 응용된다.

딥러닝 모델은 대량의 데이터와 연산 자원이 필요하다는 한계가 있지만, 특징 추출을 자동화하고 고차원 복잡성을 스스로 학습할 수 있다는 점에서 혁신적이다. 이는 특히 인간이 명시적으로 정의하지 못하는 ‘감성’, ‘문맥’, ‘형상’ 같은 추상적 개념을 AI가 학습할 수 있도록 해준다.

3. 강화학습과 생성모델 – 스스로 배우고 만들어내는 알고리즘

딥러닝의 확장으로 주목받는 또 다른 분야는 **강화학습(Reinforcement Learning)**이다. 강화학습은 **에이전트(Agent)**가 **환경(Environment)**과 상호작용하면서, **보상(Reward)**을 최대화하는 방향으로 행동을 학습하는 방식이다. 이 방식은 인간의 학습 과정과 매우 유사하여, AI가 직접 시행착오를 통해 ‘어떤 행동이 이득인지’를 스스로 판단하고 조정할 수 있게 한다.

강화학습의 대표 알고리즘으로는 Q-러닝(Q-Learning), SARSA, DQN(Deep Q-Network), Policy Gradient, A3C, PPO(Proximal Policy Optimization) 등이 있다. 이들은 자율주행차, 로봇 제어, 게임 AI, 자동 투자 전략 등에 활발히 응용되고 있다.

특히 딥마인드의 **알파고(AlphaGo)**는 강화학습과 딥러닝의 결합을 통해 바둑이라는 복잡한 전략 게임에서 인간 챔피언을 이겼으며, 이는 AI가 단순 반복이 아닌 ‘전략적 사고’까지 가능하다는 신호탄이 되었다.

한편, 최근 각광받고 있는 또 다른 분야는 **생성모델(Generative Models)**이다. 생성모델은 학습한 데이터를 바탕으로 새로운 데이터를 생성하는 능력을 갖춘 AI로, 대표적인 알고리즘은 **GAN(Generative Adversarial Network)**과 **VAE(Variational Autoencoder)**다.

GAN은 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)라는 두 신경망이 경쟁하면서 진짜 같은 데이터를 생성하는 방식이다. GAN은 얼굴 생성, 스타일 변환, 예술 이미지 창작, 딥페이크 영상 등에 활용된다. VAE는 보다 확률론적이고 안정적인 방식으로, 이미지 압축, 이상 탐지 등에 활용된다.

생성모델은 단순 예측을 넘어서 창의적 결과물을 만들어내며, 최근에는 GPT, DALL·E, Midjourney, Stable Diffusion 같은 초거대 생성형 모델들이 텍스트, 이미지, 음악, 영상 등 다양한 분야에 확장되고 있다.

4. 트랜스포머와 최신 모델들 – 인공지능의 진화된 두뇌

AI 알고리즘의 진화에서 가장 최근이자 핵심적인 돌파구는 트랜스포머(Transformer) 아키텍처다. 트랜스포머는 2017년 구글이 발표한 논문 Attention Is All You Need에서 처음 제안되었으며, 순환 구조를 제거하고 **자기 주의 메커니즘(Self-Attention)**을 도입해 문맥을 더 넓고 정밀하게 이해할 수 있게 했다.

이 구조는 자연어 처리(NLP)에서 획기적인 성과를 이뤄냈으며, 이후 다양한 형태로 확장되었다. 대표적인 트랜스포머 기반 모델로는 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers), GPT(Generative Pre-trained Transformer), T5(Text-to-Text Transfer Transformer), BART, XLNet, DeBERTa, ERNIE 등이 있다.

BERT는 양방향 문맥 이해를 통해 문장의 의미를 정확하게 파악할 수 있어 검색엔진, 질의응답, 감성분석 등에서 높은 성능을 보인다. 반면 GPT 시리즈는 단방향 구조지만, 대규모 데이터와 파라미터로 텍스트 생성, 요약, 번역, 창작 등 생성형 AI 분야에서 압도적 영향력을 갖게 되었다. GPT-3, GPT-4는 사람과 거의 구분할 수 없을 정도로 자연스러운 텍스트를 생성하며, 다양한 분야에서 활용되고 있다.

최근에는 **멀티모달 트랜스포머(Multimodal Transformer)**도 등장하여 텍스트뿐 아니라 이미지, 음성, 코드 등을 통합적으로 처리할 수 있는 Gemini, Claude, Perplexity, LLaVA 같은 모델들이 속속 등장하고 있다. 이는 인간의 사고 구조에 가까운 통합적 이해와 표현을 가능케 하며, **AI가 모든 입력을 ‘이해하고 응답하는 시대’**를 열고 있다.

이처럼 AI 알고리즘은 단순한 규칙 기반에서 시작해,
지도학습 → 딥러닝 → 강화학습 → 생성모델 → 트랜스포머로 진화해왔으며,
이제는 AI가 ‘예측하고, 판단하고, 창작하는’ 전방위적 존재로 자리매김하고 있다.