AI(Artificial Intelligence)란!

인공지능(AI) >>> 머신러닝(ML) >>> 딥러닝(DL)

 

# 인공지능 - 인간의 학습능력이나 추론능력 등을 컴퓨터를 통해 구현하는 포괄적인 개념# 머신러닝 - 주어진 데이터를 통해 숨겨진 패턴을 학습하고, 새로운 데이터(값, 분포)를 예측 - ex) Regression(회귀), Classification(분류), Neural_Network(신경망) 등...# 딥러닝 - 머신러닝의 한 분야인 신경망(Neural Network)를 통해 학습하는 알고리즘의 포괄적 집합 - 여기서 DEEP은 깊은 학습이 아닌, 연속적인 학습을 뜻함 - ex) CNN(Convolutional NN), RNN(Recurrent NN), LSTM 등...

 

- 즉, 내가 이해한 바로는 인공지능은 비교적 덜 구체적이고 추상적인 개념, 머신러닝은 이를 위해 학습에 필요한 기술, 딥러닝은 머신러닝의 특정 분야를 뜻함. +) Data Mining: 머신러닝이 데이터의 패턴 학습을 통한 예측이라면, 데이터 마이닝은 데이터의 분석을 통한 관계/속성 파악을 의미

 

# 머신러닝

 - Regression(회귀): 연속적인 값의 패턴에 대한 학습 방법

   - ex) 집이 얼마에 팔릴지 가격 예측

 - Classification(분류): 라벨(클래스)가 존재하는 값의 패턴에 대한 학습방법

   - ex) 집이 팔릴지 여부를 예측

 

# 딥러닝

 - 핵심 키워드인 신경망은 인간의 뇌세포(뉴런)의 상호작용을 바탕으로 동작

 - 즉, 신경망의 특정 뉴런은 이전 뉴런의 출력(현재 뉴런의 입력)값에 각각의 가중치를 두어 계산한 값이 특정 임계치를 충족하면 다음 뉴런 으로 출력