AI 모델이란 무엇인가?

AI에서 "모델"이란 단어가 자주 등장해요.

정확히 무엇을 뜻하는 걸까요?

 

 

 

모델이란,
입력을 받아서 출력을 만드는 규칙 (어떤 데이터를 넣으면, 어떤 결과를 내보낼지 결정하는 함)
INPUT 입력 (모델에 던져주는 재료)  →  RULE / MODEL 규칙 (판단하는 두뇌)  →  OUTPUT 출력 (도출된 결론)

 

 

모델의 3대 요소

01 · INPUT 입력
모델의 재료

모델이 판단을 내리기 위해 받아들이는 모든 정보에요.

#텍스트  #이미지  #수치

 

02 · RULE / MODEL 규칙
모델의 두뇌

학습을 통해 만들어진 확률적 판단 로직이에요.

"A이면 B다"가 아니라, 수많은 변수를 조합한 복잡한 연산이에요.

 

03 · OUTPUT 출력
모델의 결론

규칙을 통과한 뒤 나오는 최종 결과물이에요.

#분류  #예측  #생성

 

 

실생활 예시로 보기

	스팸 메일 필터	넷플릭스 추천	요리 레시피
입력	이메일 내용	시청 기록	재료
규칙	특정 단어/패턴으로 판단	비슷한 취향 데이터 참고	레시피
출력	스팸 or 정상 메일	추천 영화 리스트	완성된 요리

 

 

왜 모델이 중요할까?
모델은 "지식의 압축본"이에요. 수많은 학습 데이터를 통째로 들고 다닐 순 없지만,
거기서 뽑아낸 핵심 규칙(모델)만 있으면 가벼운 프로그램으로도 똑똑한 판단을 내릴 수 있어요.

 

 

 

요약

같은 재료라도 레시피가 다르면 결과가 달라지죠.

AI도 똑같아요. 데이터(입력)가 같아도 모델(규칙)이 다르면 결과(출력)도 달라져요.