데이터와 AI (2) - 알고리즘

모두가 즐겨보는 유튜브! 동영상을 보다 보면 유튜브에서 새로운 영상을 추천해줄 때가 있죠?

내가 좋아하는 주제의 영상, 최근에 봤던 것과 비슷한 영상, 한 번도 검색하지 않은 내용이지만 왠지 재미있어 보이는 영상까지!

"어떻게" 그리고 "왜" 그 영상들을 추천 받았는지 궁금한 적 없나요? 어떻게 수많은 사람들에게 다 다른 영상을 추천할 수 있을까요?

지난 시간, 이런 질문을 했었어요.

[인공지능은 학습을 통해 사람처럼 생각하는 소프트웨어라고 배웠습니다. 여기서 문제! 인공지능은 무엇을 어떻게 학습하는 걸까요?]

"무엇을" 에 해당하는 것이 지난 시간에 배운 데이터 입니다.

그리고 "어떻게", 즉 방법에 해당하는 것이 오늘 배우게 될 알고리즘 입니다.

알고리즘의 종류는 몇 가지일까요? 정해진 한 가지가 있어 그것만 사용하면 될까요? 그 정답은 아래의 영상을 보고 확인해봅시다.

알고리즘은 하나로 정해진 것이 아니에요.

사람이 데이터의 종류와 형태에 따라 학습하는 방법(알고리즘)을 설계하면, 그 방법에 따라 인공지능이 학습을 하는 거죠.

어떤 데이터인 지에 따라 다른 알고리즘을 사용하는 것입니다.

유튜브 알고리즘 이야기로 돌아와볼까요?

유튜브에는 누가, 어떤 영상을 많이 봤는지, '좋아요'를 눌렀는지, 영상을 끝까지 시청했는지에 대한 수많은 데이터가 존재해요.

이 데이터들을 가지고 인공지능에게 "이 사람에게 비슷한 성별과 연령대의 사람들이 많이 보고, 좋아요를 누르고, 끝까지 시청한 영상을 추천하는" 알고리즘, "최근에 검색했던 것과 비슷한 영상 중 인기가 많은 영상을 추천하는"알고리즘 등 영상을 추천하는 다양한 방법을 설계해서 알려줘요.

그럼 인공지능이 방법을 열심히 공부한 후에, 나의 정보에 맞게 알아서 추천해주는 것입니다.