AI란

AI, ML, DL

• AI(인공지능, Artificial Intelligence)란 컴퓨터로 사람의 기능을 흉내내기 위한 알고리즘을 의미
  • ML을 제외한 AI algorithm은 rule based algorithm이라고 한다.
    • Ex) 로봇 청소기, expert system..
• ML(기계학습)이란 AI중에서 학습을 기반으로 하는 알고리즘
  
  • 학습이나 데이터를 기반으로 하는 알고리즘이기 때문에, data based algorithm이라고도 한다.
  • Tree
  • SVM
  • NN(신경망)
• DL이란 ML갈래 중 ANN에 Hidden layer가 깊어진 형태에 대한 알고리즘이다. 인간의 사고 방식을 흉내 내자라는 곳에서 시작 되었다.
  • DNN에 node가 의미하는 것을 해석하는 것은 매우 힘든 일이다.(XAI_Task)
  • ex)MLP, CNN, RNN, Transformer

기계 학습 모델과 기존 코딩에 차이점

기존 코딩은 개발자가 규칙을 찾아서 그에 맞게 코딩을 해야합니다. 분명 사람이 규칙이나 특징을 찾기 때문에 놓치는 부분이 충분히 있을 수 있습니다. 하지만 학습을 통해서 모델이 규칙을 찾는 기계 학습 모델은 사람이 찾지 못하는 규칙을 찾을 수 있습니다.(기계 학습 모델 역시 놓치는 부분이 있을 수도 있습니다..) 그럼에도 불구하고 기계 학습 모델을 사용해야 하는 이유는 사람이 규칙을 찾는 시간을 세이브할 수 있기 때문입니다.

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AI에 ML이 속해있고 ML에 DL이 속해져 있는 구조입니다. AI에 ML 말고도 전문가 시스템 등 다른 것도 있습니다.

많은 책들은 ML을 먼저 설명하고 DL을 설명하지만 저는 DL을 먼저 설명 후 추가적으로 ML을 설명할 예정입니다.

 

 

추가적으로 저 또한 기계학습을 잘모르기때문에 보는 강의 및 책에 대한 내용을 정리한 글로 부족한 부분을 글로 남겨주시면 수정 및 보완하도록 하겠습니다.😁

 

감사합니다.

 

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