6. 이렇게 학습해요
핵심 개념
학습(지도학습, 비지도학습)
활동 목표
놀이를 통해 인공지능이 학습하는 방법을 알 수 있습니다.
인공지능은 데이터를 활용하여 스스로 학습하기 때문에 많은 자료를 빠르고 정확하게 처리할 수 있습니다. 인공지능이 학습하는 방법은 크게 지도학습, 비지도 학습, 강화 학습으로 나눌 수 있습니다. 본 차시에서는 쓰레기 분류하기 활동을 통해 인공지능의 지도학습과 비지도 학습방법을 체험해볼 수 있습니다.
준비물 : 교재(활동지), 필기구
학습 활동
도입
학습내용 : 만화 이해하기
쓰레기를 분리배출해 주는 인공지능 로봇에 대해 생각해 봅시다.
학습형태 : 전체학습
활동1
선생님 놀이하기
쓰레기와 쓰레기가 아닌 것 찾기
학습한 내용을 바탕으로 분류한 것 중 잘못된 부분 찾기
쓰레기와 쓰레기가 아닌 것 다시 학습하기
지도학습 방법에 대해 이해하기
학습형태 : 개별학습
학습자료 : 교재, 색연필, 붙임딱지
활동2
분리배출 로봇 놀이하기
분리배출 할 쓰레기 데이터 살펴보기
비슷하다고 생각되는 것끼리 서로 다른 색깔의 색연필로 묶기
묶은 분리배출 할 쓰레기를 모음 1, 모음 2, 모음 3으로 구분하고 각 쓰레기 모음의 특징을 써보기
비지도 학습 방법에 대해 이해하기
학습형태 : 개별학습
학습자료 : 교재, 붙임딱지
정리
학습한 내용 확인하기
학습형태 : 개별학습
활동 팁
놀이를 통해 인공지능이 학습하는 방법에 대해 이해할 수 있습니다.
인공지능이 학습할 때는 데이터가 필요함을 알고, 데이터 속에서 특징을 찾아 스스로 학습할 수 있음을 이해합니다.
실제 교실 상황에서 학생이 선생님이 되어 다른 학생에게 쓰레기인 것과 쓰레기가 아닌 것을 알려주면서 인공지능의 학습법을 이해해도 좋습니다.
시작해요쓰레기를 분리 배출해 주는 인공지능 로봇에 대해 생각해 봅시다.
- 아이들은 무엇을 하고 있나요?
- 누나는 남동생에게 어떤 인공지능 로봇이 있다고 말했나요?
공부를 대신해 주는 인공지능 로봇
쓰레기를 대신 분리해서 버려주는 인공지능 로봇
- 인공지능 로봇이 무엇을 해서 쓰레기를 구분할 수 있다고 했나요?
| 학 | 습 |
학습 목표
놀이를 통해 인공지능이 학습하는 방법을 알 수 있습니다.
활동
1선생님 놀이하기
- 다음 상황을 읽고 선생님이 되어 학생에게 학습을 시켜봅시다.
교실에 학생들이 있어요. 그런데 학생들이 쓰레기와 쓰레기가 아닌 것을 구분할 줄 몰라요.
그래서 선생님은 학생들이 쓰레기인 것과 쓰레기가 아닌 것을 구분할 수 있도록 가르치기로 했어요. 어떤 방법으로 가르치면 좋을까요?
- 1단계. 쓰레기와 쓰레기가 아닌 것을 알려줘야 합니다. 다음 그림을 보고 쓰레기라면 쓰레기에 색칠을 하고, 쓰레기가 아니라면 쓰레기 아님에 색칠해 봅시다.
쓰레기쓰레기 아님
쓰레기쓰레기 아님
쓰레기쓰레기 아님
쓰레기쓰레기 아님
쓰레기쓰레기 아님
쓰레기쓰레기 아님
- 2단계. 학습을 제대로 했는지 확인해 봅시다. 다음 그림은 학습한 내용을 바탕으로 학생들이 쓰레기라고 판단한 것만 모았습니다. 잘못된 부분이 있다면 찾아서 X표 해 봅시다.
- 3단계. 판단을 잘못한 부분이 있다면 학습을 더 시켜야 합니다. 한 번 더 학습시켜 봅시다.
쓰레기쓰레기 아님
쓰레기쓰레기 아님
쓰레기쓰레기 아님
쓰레기쓰레기 아님
- 4단계. 학습을 제대로 했는지 확인해 봅시다. 부록의 붙임딱지를 활용해 쓰레기통에 쓰레기를 버려 봅시다.
지도 Tip
- 인공지능이 학습하는 방법 중 정답이 있는 데이터로 학습시키는 방법입니다. ‘쓰레기인 것’과 ‘쓰레기가 아닌 것’ 이라는 정답을 알려주면서 학습을 시킬 수 있습니다요.
- 이런 학습 방법을 어려운 말로 ‘지도 학습’이라고 합니다. 지도 학습의 방법으로 학습한 인공지능은 ‘분류’하는 일을 할 수 있습니다. 메일이 ‘스팸’인 경우 ‘스팸함’으로 자동 분류하거나 알아서 삭제하는 경우도 이와 같은 원리가 적용됩니다.
- code.org의 AI for Oceans(https://studio.code.org/s/oceans/lessons/1/levels/2)을 활용하여 인공지능을 학습시키는 활동을 할 수 있습니다.
활동
2분리배출 로봇 놀이하기
▷ 다음 상황을 읽고 인공지능 개발자가 되어 분리배출 로봇을 개발해 만들어 봅시다.
분리배출 로봇을 만들려고 합니다. 그런데 로봇에게 병류, 플라스틱류 등을 하나하나 알려주면서 가르치기가 힘들 것 같아요. 분리배출 할 쓰레기를 모두 로봇에게 주고 스스로 분류하도록 할 수는 없을까요?
▷ 1단계. 분리배출 할 쓰레기를 모두 모아 로봇에게 스스로 비슷한 것끼리 묶어 달라고 해봅시다. 서로 비슷하다고 생각되는 쓰레기 모음 1은 빨간 색연필로, 쓰레기 모음 2는 녹색 색연필로, 쓰레기 3은 파란 색연필로 묶어봅시다.
▷ 2단계. 부록의 붙임딱지를 활용해 서로 비슷하다고 생각되는 쓰레기 모음을 다음 그룹 속에 넣어봅시다.
| 그룹화 | 붙임 딱지를 붙여주세요. | 어떤 특징이 있나요? |
| 쓰레기 모음 1 |
||
| 쓰레기 모음 2 |
||
| 쓰레기 모음 3 |
지도 Tip
- 인공지능이 학습하는 방법 중 정답이 없는 데이터로 학습시키는 방법입니다. 인공지능이 스스로 데이터 속에서 특징을 찾아 비슷한 것끼리 묶어줍니다.
- 이런 학습 방법을 어려운 말로 ‘비지도 학습’이라고 합니다. 비지도 학습의 방법으로 학습한 인공지능은 ‘그룹화’하는 일을 할 수 있습니다. 스마트폰 사용 습관이 비슷한 사람들끼리 묶어 ‘스마트폰을 많이 사용하는 그룹’, ‘스마트폰을 적게 사용하는 그룹’ 등으로 묶는 일이 이와 같은 경우에 속합니다.
정리해요
▷ 인공지능의 학습에 대해 알맞게 설명하는 말을 찾아 색칠해 봅시다.
참고자료
- 학습의 방법
머신러닝(기계학습)은 규칙 기반 인공지능과 다르게 데이터를 사용하여 기계가 스스로 학습하는 학습 기반 인공지능이라고 할 수 있습니다. 머신러닝은 크게 지도학습, 비지도학습, 강화 학습으로 나눌 수 있습니다.
지도학습(Supervised Learning)은 정답이 있는 데이터를 학습시키는 방법입니다. 지도학습은 분류(Classification)와 회귀(Regression)의 방법이 있습니다.
| 지도학습 | ||
| 방식 | 방법 | 예 |
| 분류 | 데이터를 정해진 카테고리로 나눔 | 스팸메일 분류, 고양이와 강아지 사진 분류 등 |
| 회귀 | 데이터의 특성(Feature)으로 결과를 예측, 경향성을 예측할 때 사용됨 | 부모와 자식 간의 키의 관계, 가계 소득과 지출의 관계 등 |
비지도 학습(Unsupervised Learning)은 답을 알려주지 않고 데이터를 학습시키는 방법입니다. 비지도 학습 방법으로는 군집(Cluster), 연관(Association)의 방법이 있습니다.
| 비지도 학습 | ||
| 방식 | 방법 | 예 |
| 군집 | 데이터를 비슷한 특징을 가진 것끼리 그룹 짓는 것 | 블로그 방문자 유형 |
| 연관 | 데이터간의 연관 관계를 찾는 것 | 날씨에 따른 판매 물품 |
강화 학습(Reinforcement learning)은 보상을 최대화하는 방향으로 학습하는 방법으로 대표적으로 알파고 등이 있습니다.
| 소프트웨어야 놀자 youtube | ||
| 지도학습 | 비지도학습 | 강화학습 |
 |
 |
 |
| https://youtu.be/zXzFsWHToeg | https://youtu.be/aJwUlyMsbX8 | https://youtu.be/T5DDZB0mkzs |
개념 쏙쏙
1
인공지능은 학습을 통해 ‘분류’, ‘그룹화’ 등과 같은 일을 할 수 있습니다.
2
인공지능이 학습하기 위해서는 데이터가 필요하며, 정답이 있는 데이터로 학습하는 방법을 ‘지도학습’, 정답이 없는 데이터로 학습하는 방법을 ‘비지도학습’이라고 합니다.
함께 확인해요! - 학습활동 평가
| 평가내용 | 평가결과 |
|---|---|
| 인공지능이 학습하는 방법을 이야기할 수 있나요? | |
| 학습 활동에 즐거운 마음으로 참여했나요? |