AI 모델의 종류와 적용분야

인공지능(AI) 모델의 다양한 특징과 활용 분야는 다음과 같다.

ㅇ 지도 학습(model selection)

- 지도학습에서는 입력 데이터와 정확한 결과 레이블이 함께 제공되어 올바른 출력을 예측하도록 학습한다.
- 이러한 기술은 분류 및 예측 작업에서 널리 사용되며, 선형 회귀 모델, 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신(SVM), 결정 트리 등 다양한 알고리즘이 있다.

ㅇ 비지도 학습(model selection)

- 비지도학습에서는 레이블 없이 데이터 내부의 패턴이나 구조를 찾아내는 방식으로 작동한다. 주로 클러스터링과 차원 축소에 활용된다.
- 이러한 기술은 고객 세그먼테이션, 이상치 탐지, 데이터 압축 등에서 사용되어 숨겨진 패턴을 발견하고 분석할 수 있다.

ㅇ 강화 학습(model selection)

- 강화학습에서는 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방향으로 학습한다. 반복적인 의사결정 과정에서 특히 효과적이다.
- 이러한 기술은 비디오 게임, 전략 수립, 로봇 제어 등 다양한 분야에서 활용된다.

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ㅇ 반지도 학습(model selection)

- 반지도학습에서는 소량의 레이블 데이터와 대량의 비레이블 데이터를 결합하여 학습한다. 레이블이 부족한 상황에서 효과적이다.
- 이러한 기술은 텍스트 분석 및 분류, 감성분석 등에서 사용된다.

ㅇ 생성 모델(model selection)

- 생성모델에서는 새로운 데이터를 생성하거나 기존 데이터의 패턴을 학습하여 새로운 데이터를 예측하고 생성한다.
- 이러한 기술은 텍스트 및 이미지 생성, 미디어 콘텐츠 생성 등 다양한 분야에서 활용된다.

대표적인 특화분화별 AI모델은 다음과 같다.

 

ㅇ 인공지능(NLP) 자연어 처리
- BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
- RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach)
- XLNet (Extreme Language Modeling with a Unified Transformer)
- ALBERT (A Lite BERT for Self-Supervised Learning of Language Models)

ㅇ 인공신경망(CNN, RNN) 이미지 처리
- AlexNet
- VGG16
- ResNet50
- U-Net

ㅇ 딥러닝 기반 음성합성(Speech Synthesis)
- WaveNet (Google DeepMind의 개발)
- Tacotron 2
- VITS (Voice Conversion using Variational Autoencoder and Transformers)

ㅇ 오토인코더(AutoEncoder) 시각 처리
- DCGAN (Deep Convolutional Generative Adversarial Network)
- CycleGAN
- pix2pix

ㅇ 딥러닝 기반 음성처리(Speech Recognition)
- Kaldi
- DeepSpeech
- Jasper

ㅇ 자동영상처리(Computer Vision)
- YOLO (You Only Look Once) 
- SSD (Single Shot Detector)
- RCNN (Region-based Convolutional Neural Networks)

ㅇ 인공지능(NLP) 자연어 처리
 - BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
 - RoBERTa(Robustly Optimized BERT Approach)
 - XLNet(Extreme Language Modeling with a Unified Transformer) 
 - ALBERT(A Lite BERT for Self-Supervised Learning of Language Models)

ㅇ 인공신경망(CNN, RNN) 이미지 처리
- AlexNet
- VGG16 
- ResNet50
- U-Net

ㅇ 딥러닝 기반 음성합성(Speech Synthesis)
- WaveNet(Google DeepMind의 개발)
- Tacotron2 
- VITS(Voice Conversion using Variational Autoencoder and Transformers)