딥러닝 첫 걸음 시작하기! - 인공지능 개론과 머신러닝 개론

AI 개요

 

인공지능 : 학습, 문제 해결, 패턴 인식 등 인지 문제를 해결하는 컴퓨터 공학 분야

1943년 처음으로 개념이 태동

최근 빅데이터와 컴퓨팅 성능 향상으로 인해 폭발적인 성장 중

 

Narrow AI < General AI < Super AI

 

머신러닝 : 인공지능을 구현하는 구체적인 접근 방식 중 하나

기존의 방식은 코드를 통해서 수행 방법을 구체적으로 명시(심볼릭 AI)

머신러닝은 코드가 아닌 대량의 데이터로부터 학습을 하고, 학습된 모델을 통해 판단 또는 예측을 함.

 

머신러닝? 기계가 배운다.

 

전통적인 프로그래밍 기법을 통한 스팸 메일 필터

1. 스팸 메일에 주로 나타나는 단어 및 메일의 패턴 연구

2. 발견한 단어 및 패턴을 감지해내는 알고리즘 코드 작성

3. 만족할만한 성능이 나올 때까지 1, 2 과정 반복

-> 지속적인 유지보수를 필요로 함

 

머신러닝 기법을 통한 스팸 메일 필터

1. 스팸 메일의 패턴 연구

2. 데이터를 통하여 스팸 메일에 자주 나타나는 패턴을 자동으로 학습

3. 만족할만한 성능이 나올 때까지 1, 2 과정 반복

-> 유지보수가 줄어듬

 

* 머신러닝 기법 사용의 장점

 - 프로그램이 간단해 유지보수가 쉽고, 대부분 정확도 더 높음.

 - 스팸 메일의 패턴 변경 시에도 별도의 작업을 하지 않아도 됨

 - 전통적인 방식으로 해결하기에 복잡한 문제를 쉽게 해결 가능

 - 전통적인 방식으로 해결할 수 있는 알고리즘이 없는 경우에도 적용 가능

 - 데이터 분석을 통해 전에 보이지 않던 패턴 발견

 

가능(데이터 마이닝)