AI 대회에 참가하고 싶은데, 어떤 기술들을 알아야 할지 모르겠다면, 이 글을 읽어보세요.
AI 대회는 인공지능의 다양한 분야와 응용을 경쟁하고, 배우고, 즐길 수 있는 좋은 기회입니다.
하지만, AI 대회에 참가하기 위해서는, 인공지능의 기본적인 개념과 원리, 그리고 실제로 구현하고 평가하고 개선할 수 있는 능력이 필요합니다.
그렇다면, AI 대회 준비를 위해 꼭 알아야 하는 기초 기술은 무엇일까요?
이 글에서는 AI 대회 준비를 위해 꼭 알아야 하는 기초 기술 5가지를 소개하겠습니다.
AI 대회란 어떤 대회인가요?
AI 대회는 인공지능을 활용하여 다양한 문제를 해결하는 경진대회입니다.
AI 대회에는 머신러닝, 딥러닝, 컴퓨터비전, 자연어처리, 음성인식, 생성모델 등의 다양한 주제가 있습니다. AI 대회에 참가하려면, 인공지능의 기본적인 개념과 원리, 그리고 실제로 구현하고 평가하고 개선할 수 있는 능력이 필요합니다.
AI 대회는 다양한 기관이 주최하거나 후원하며, 일반인, 학생, 연구자, 기업 등 누구나 참여할 수 있습니다. AI 대회에는 상금, 인증서, 채용 기회, 해외 탐방, 교육 프로그램 등의 다양한 혜택이 있습니다. AI 대회에 참가하면, 인공지능의 최신 기술과 동향을 파악할 수 있고, 다른 참가자들과의 소통을 통해 자신의 실력도 향상시킬 수 있습니다.
AI 대회에 관심이 있다면, 다음과 같은 사이트들을 참고해 보세요.
- DACON: 인공지능 경진대회 플랫폼 데이콘입니다. 다양한 주제의 AI 대회를 개최하고, 데이터 분석과 인공지능 학습 서비스를 제공합니다.
https://dacon.io/ - AI CONNECT: AI Competition Platform입니다. 실제 출제된 AI 대회의 과제와 베이스라인 코드를 공개하고, 모의경진대회로 실력을 키울 수 있습니다.
https://aiconnect.kr/ - 현대자동차∙기아: ‘2023 연구개발본부 AI 경진대회’를 개최하고, 인공지능을 활용한 문제해결 능력을 뽐낼 참가자를 모집합니다.
https://www.hyundai.co.kr/news/CONT0000000000093542
AI 대회 준비를 위해
꼭 알아야 하는 기초 기술 5가지
AI 대회에 참가하려면 대회의 주제와 목표를 잘 파악하고, 관련된 데이터와 기술을 조사하고, 이를 활용하여 적절한 문제 해결 방법을 고안할 줄 알아야 합니다.
또한, AI 대회에 사용할 수 있는 프로그래밍 언어와 라이브러리, 프레임워크, 툴 등을 기본적으로 숙지하고 있어야 합니다. 다음은 AI 대회 준비를 위해 꼭 알아야 하는 기초 기술 5가지입니다.
1. 파이썬(Python)
우선, 프로그래밍 언어는 컴퓨터에게 명령을 내리는 방법 중 하나로, 컴퓨터와 인간이 서로 이해할 수 있는 약속된 규칙입니다. 그리고 파이썬은 AI 대회에서 가장 많이 사용되는 프로그래밍 언어입니다.
파이썬은 문법이 간단하고, 다양한 라이브러리와 프레임워크를 지원하며, 데이터 분석과 인공지능 모델 구현에 편리합니다. 웹사이트를 만들거나, 데이터를 분석하거나, 인공지능을 만들거나, 게임을 만들거나, 간단한 계산기를 만들 수 있습니다. 파이썬은 인터프리터라는 프로그램을 통해 컴퓨터가 이해할 수 있는 기계어로 번역되고, 바로 실행됩니다. 그래서 파이썬은 빠르게 프로그램을 만들고, 테스트하고, 수정할 수 있습니다.
파이썬을 배우기 위해서는, 기본 문법과 자료구조, 함수, 클래스, 모듈, 예외처리 등을 숙지해야 합니다. 또한, 넘파이(numpy), 판다스(pandas), 맷플롯립(matplotlib) 등의 데이터 분석 라이브러리와, 텐서플로우(tensorflow), 파이토치(pytorch), 케라스(keras) 등의 인공지능 라이브러리를 사용할 수 있어야 합니다.
2. 머신러닝(Machine Learning)
머신러닝은 컴퓨터가 데이터로부터 스스로 패턴을 학습하고, 예측하고, 의사결정을 하는 인공지능의 하위 분야입니다. 예를 들어, 고양이 사진과 개 사진을 많이 보여주면서 이것이 고양이고 저것이 개라고 알려주면, 컴퓨터는 고양이와 개의 특징을 스스로 파악하고, 새로운 사진이 고양이인지 개인지 구별할 수 있게 됩니다.
머신러닝은 지도학습(supervised learning), 비지도학습(unsupervised learning), 강화학습(reinforcement learning) 등의 다양한 방법론을 포함합니다.
머신러닝을 배우기 위해서는, 선형대수(linear algebra), 확률과 통계(probability and statistics), 최적화(optimization) 등의 수학적 지식과, 회귀(regression), 분류(classification), 군집(clustering), 차원축소(dimensionality reduction), 앙상블(ensemble) 등의 머신러닝 알고리즘을 이해하고, 구현하고, 평가하고, 개선할 수 있어야 합니다.
3. 딥러닝(Deep Learning)
딥러닝은 인공신경망(artificial neural network)을 이용하여 복잡한 데이터를 학습하고, 생성하고, 변환하는 인공지능의 하위 분야입니다. 인공신경망은 인간의 뇌에서 신호를 전달하는 뉴런을 모방한 것으로, 각 층은 입력 데이터의 특징을 추출하고, 다음 층으로 전달합니다. 딥러닝은 복잡하고 다양한 데이터를 처리하는 데에 뛰어난 성능을 보이며, 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식, 생성 모델 등의 다양한 응용 분야에 사용됩니다.
딥러닝은 컴퓨터비전(computer vision), 자연어처리(natural language processing), 음성인식(speech recognition), 생성모델(generative model) 등의 다양한 응용분야를 포함합니다.
딥러닝을 배우기 위해서는, 인공신경망의 구조와 원리, 순전파(forward propagation), 역전파(backpropagation), 활성화 함수(activation function), 손실 함수(loss function), 옵티마이저(optimizer) 등의 딥러닝 기초 개념과, 다층 퍼셉트론(multilayer perceptron), 합성곱 신경망(convolutional neural network), 순환 신경망(recurrent neural network), 셀프 어텐션(self-attention), 변이형 오토인코더(variational autoencoder), 생성적 적대 신경망(generative adversarial network) 등의 딥러닝 모델을 이해하고, 구현하고, 학습하고, 평가하고, 개선할 수 있어야 합니다.
4. 데이터 전처리(Data Preprocessing)
데이터 전처리는 데이터를 분석하고, 모델링하기 전에 데이터를 정제하고, 변환하고, 향상시키는 과정입니다.
데이터 전처리는 데이터의 품질과 성능에 큰 영향을 미치므로, AI 대회에서 매우 중요합니다.
데이터 전처리를 하기 위해서는, 데이터의 특성과 분포를 파악하고, 결측치(missing value), 이상치(outlier), 노이즈(noise) 등을 처리하고, 데이터를 정규화(normalization), 표준화(standardization), 이산화(discretization), 원-핫 인코딩(one-hot encoding) 등의 방법으로 변환하고, 데이터를 증강(augmentation), 병합(merge), 분할(split) 등의 방법으로 향상시킬 수 있어야 합니다.
이를 쉽게 설명하면 다음과 같습니다. 데이터 전처리를 하기 위해서 필요한 작업들입니다.
- 데이터 정리: 데이터에 있는 오류나 불필요한 정보를 제거하고, 데이터의 형식이나 맞춤법을 통일합니다.
- 데이터 변환: 데이터를 인공지능 알고리즘이 이해하고 분석하기 쉬운 형태로 바꿉니다. 예를 들어, 데이터의 크기를 조절하거나, 범주형 변수를 숫자로 바꾸거나, 데이터의 범위를 통일합니다.
- 데이터 통합: 여러 곳에서 수집한 데이터를 하나의 데이터 세트로 합칩니다. 이때, 데이터의 출처나 형식이 다른 경우에도 통일해야 합니다.
- 데이터 축소: 데이터의 크기나 복잡성을 줄입니다. 예를 들어, 데이터에서 중복되거나 관련 없는 특성을 제거하거나, 데이터를 요약하거나, 데이터를 그룹화합니다.
5. 모델 평가와 선택(Model Evaluation and Selection)
모델 평가와 선택은 데이터에 적합한 모델을 선택하고, 모델의 성능을 측정하고, 모델을 비교하고, 모델을 개선하는 과정입니다.
모델 평가와 선택은 AI 대회에서 최적의 모델을 찾기 위해 필수적입니다. 모델 평가와 선택을 하기 위해서는, 교차 검증(cross validation), 그리드 서치(grid search), 랜덤 서치(random search), 베이지안 최적화(bayesian optimization) 등의 방법으로 모델의 하이퍼파라미터(hyperparameter)를 튜닝하고, 정확도(accuracy), 정밀도(precision), 재현율(recall), F1 점수(F1 score), AUC(Area Under the Curve), MSE(Mean Squared Error), MAE(Mean Absolute Error) 등의 방법으로 모델의 성능을 측정하고, t-검정(t-test), ANOVA(Analysis of Variance), 부트스트랩(bootstrap) 등의 방법으로 모델의 차이를 검정하고, 앙상블(ensemble), 스태킹(stacking), 배깅(bagging), 부스팅(boosting) 등의 방법으로 모델의 성능을 향상시킬 수 있어야 합니다.
이를 쉽게 설명하면,
- 모델의 하이퍼파라미터를 튜닝하기: 하이퍼파라미터란 모델의 성능에 영향을 미치는 조절 가능한 값입니다. 예를 들어, 인공신경망의 층의 수나 뉴런의 수 등이 하이퍼파라미터입니다. 하이퍼파라미터를 튜닝하기 위해서는, 교차 검증(cross validation), 그리드 서치(grid search), 랜덤 서치(random search), 베이지안 최적화(bayesian optimization) 등의 방법을 사용할 수 있습니다. 이러한 방법들은 다양한 하이퍼파라미터의 조합을 시도하고, 가장 좋은 성능을 보이는 하이퍼파라미터를 찾아줍니다.
- 모델의 성능을 측정하기: 모델의 성능을 측정하기 위해서는, 적절한 평가 지표(evaluation metric)를 선택해야 합니다. 평가 지표는 모델의 예측 결과와 실제 결과를 비교하여, 모델의 정확도(accuracy), 정밀도(precision), 재현율(recall), F1 점수(F1 score), AUC(Area Under the Curve), MSE(Mean Squared Error), MAE(Mean Absolute Error) 등의 값을 계산해줍니다. 이러한 값들은 모델의 장점과 단점을 파악하고, 개선할 방향을 제시해줍니다.
- 모델을 비교하고 검정하기: 모델을 비교하고 검정하기 위해서는, 여러 개의 모델을 만들고, 각 모델의 성능을 측정하고, 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 확인해야 합니다. 모델을 비교하고 검정하기 위해서는, t-검정(t-test), ANOVA(Analysis of Variance), 부트스트랩(bootstrap) 등의 방법을 사용할 수 있습니다. 이러한 방법들은 모델의 성능이 우연에 의한 것인지, 아니면 모델의 특성에 의한 것인지를 판단해줍니다.
- 모델의 성능을 향상시키기: 모델의 성능을 향상시키기 위해서는, 모델의 구조나 알고리즘을 변경하거나, 데이터를 추가하거나, 앙상블(ensemble), 스태킹(stacking), 배깅(bagging), 부스팅(boosting) 등의 방법을 사용할 수 있습니다. 이러한 방법들은 모델의 복잡도나 다양성을 증가시켜, 모델의 일반화(generalization) 능력을 높여줍니다.
이상이 AI 대회 준비를 위해 꼭 알아야 하는 기초 기술 5가지였습니다.
이 글이 AI 대회에 도전하고자 하는 분들에게 도움이 되었으면 좋겠습니다.
