GPT프롬프트자격증 시험대비 핵심 요약 : 최종 정리용

1. 기계 학습 (Machine Learning)

민호: “금나와라 뚝딱AI님, 기계 학습에 대해 더 알고 싶어요. 기계 학습이란 정확히 무엇인가요?”

금나와라 뚝딱AI: “좋은 질문이야, 민호야. 기계 학습은 데이터를 통해 학습하고, 그 학습을 바탕으로 예측이나 결정을 내리는 기술이란다. 예를 들어, 이메일에서 스팸 메일을 자동으로 걸러내는 것이 기계 학습의 한 예야. 기계 학습에는 지도학습, 비지도학습, 준지도학습, 강화학습 등 다양한 유형이 있어.”

챗GPT: “맞아. 기계 학습의 주요 유형인 지도학습은 라벨이 붙은 데이터를 사용해서 학습하고, 비지도학습은 라벨이 없는 데이터를 사용해 패턴을 찾는 방식이야.”

2. 딥러닝 (Deep Learning)

민호: “그럼 딥러닝은 무엇인가요? 기계 학습과 어떻게 다른가요?

금나와라 뚝딱AI: “딥러닝은 인공신경망을 기반으로 한 기계 학습의 한 분야야. 특히 이미지 인식, 자연어 처리 등에서 뛰어난 성능을 보여주지. 딥러닝은 인공신경망을 사용해 더 깊고 복잡한 구조로 데이터를 처리해.

챗GPT: “맞아. 딥러닝은 많은 층을 가진 신경망을 사용해서 복잡한 패턴을 인식할 수 있어. 딥러닝의 대표적인 모델에는 CNN, RNN, LSTM, 트랜스포머가 있어.

민호: “그럼 이 모델들은 각각 어떤 역할을 하나요?“

금나와라 뚝딱 AI: “CNN은 이미지 인식에 강점을 가지고 있어. RNN은 순차 데이터를 처리하는데, 자연어 처리에 강점을 가지고 있지. 예를 들어, 챗GPT와 같은 자연어 처리에 사용되기도 해. 트랜스포머도 자연어 처리에 강점을 가지고 있고, 특히 대규모 데이터에서 효과적으로 학습할 수 있어.”

3. 강화학습 (Reinforcement Learning)

민호: “강화학습도 있던데, 그건 또 무엇인가요?“

금나와라 뚝딱AI: “강화학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 행동을 학습하는 방법이야. 예를 들어, 게임 AI가 점수를 최대화하기 위해 어떤 행동을 해야 하는지 학습하는 것이 강화학습이야.“

챗GPT: “맞아. 강화학습의 대표적인 예로는 알파고(AlphaGo)를 들 수 있어. 알파고는 바둑 게임에서 최고의 수를 두기 위해 수많은 게임을 시뮬레이션하면서 학습했지.“

금나와라 뚝딱AI: “다른 예로는 자율 주행 자동차가 있어. 자율 주행 자동차는 도로 상황에 맞게 최적의 경로를 선택하고 주행하는 법을 학습해. 차량이 주변 환경과 상호작용하면서 보상을 최대화하는 행동을 학습하는 것이지.”

챗GPT: “또 다른 예로는 로봇 청소기가 있어. 로봇 청소기는 집 안의 장애물을 피하고 최적의 청소 경로를 찾기 위해 강화학습을 사용해”

민호: “강화학습이 다양한 분야에서 어떻게 활용되는지 알게 되니까 흥미롭네요.”