인공지능(AI) 기술의 이해 #1 – 주요 역사와 개념 정리(feat. 머신러닝, 딥러닝)

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​디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation)을 아시자신요? 디지털 트랜스포메이션은 요사이 ICT (Information & Communication Technology) 기술을 활용하여 사회를 더 가치 있게 만드는 과정을 뜻합니다. 다양한 ICT 기술 중에서도 ‘인공지능(AI)’ 기술은 급속한 발전과 파급력을 보이며, 현재 다양한 산업에 걸쳐 활발하게 사용되고 있는데요.​오거의 매일은 4차 산업혁명 시대의 핵심 기술이라 불리는 인공지능의 주요 역사와 특징 그렇기때문에 머신러닝과 딥러닝의 차이에 대해 알아보겠슴니다.​

인공지능은 인간의 학습능력과 추론능력 그리고 언어이해능력을 컴퓨터 프로그램으로 실현하는 학문 또는 기술이다니다. 사람의 지능과 마찬가지로 ‘문재해결능력’, ‘학습’, ‘범용성’의 세 가지 특징을 가지고 있음니다.​1. 문재해결능력수식 계산, 사진 속 대상 판단, 알파고의 바둑판을 이해하고 다음 수를 결정하는 것 등 문재를 해결하기 위한 지능적인 행동을 의미합니다.​2. 학습과거에는 지능을 구현하기 위해 사람이 모든 프로그램을 작성했으본인, 문재가 복잡할 경우 사람이 설계하는 것이 불가능했음니다. 이를 해결하기 위해 입력과 출력의 데이터가 주어지면 규칙을 자동으로 파악하는 모델을 만들었는데요. 이것이 즉석 ‘머신러닝’, ‘’이다니다.​3. 범용성딥러닝 모델을 수정하여 다양한 분야에서 응용이 가능한 인공지능의 특징이다니다.​

대부분 인공지능(AI), 머신러닝(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning)을 대등한 스토리으로 이해하고 있습니다. 하지만 인공지능은 가장 넓은 개념이며, 인공지능을 구현하는 대표적인 비결 중 하본인가 바로 머신러닝입니다. 딥러닝은 머신러닝의 여러 비결 중 하본인의 비결론으로 인공신경망(Artificial Neural Network)의 한 종류입니다.​

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​1. 머신러닝(Machine Learning)머신러닝은 사람이 할 수 있거나 역시는 하기 어려운 작업을 대신 수행할 기계를 학습을 통해 만들어내는 일련의 작업을 의미합니다. 사람이 직접 프로그래밍할 필요 없이 대량의 데이터를 접했을 때 스스로 수정하여 원하는 결과를 얻기 위한 기술입니다.

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머신러닝은 지도학습, 비지도학습, 강화학습의 세 가지 종류로 나쁘지않아눌 수 있읍니다. ​① 지도학습(Supervised Learning)은 입력값과 결과값( 레이블)을 다같이 주고 학습을 시키는 방법으로, /회귀 등 여러 가지 방법에 활용됩니다. 주로 과거 데이터를 기반으로 앞으로 있을 이벤트를 예측할것이다. 예를 들어, 신용카드 거래의 사기성이나쁘지않아 보험 가입자의 보험금 청구 현실성 여부 등 예측에 효과적입니다.​② 비지도학습(Unsupervised Learning)은 결과값 없이 입력값만 주고 학습시키는 방법으로, 데이터를 탐색하여 내부 구조와 비슷한 속성을 파악할것이다. 비슷한 속성의 고객을 분류하고, 비슷성을 증거로 마캐팅 캠페인에서 고객 세그먼트를 관리할것이다. 역시는 고객 세그먼트 구분 기준이 되는 주요 속성을 파악하는데 효과적입니다.​③ 강화학습(Reinforcement Learning)은 결과값이 아닌 어느 일을 잘했을 때 보상(Reward)을 방식으로 어느 행동(Action)이 최선인지를 학습시킵니다. , 게입니다 및 내비게이션 등에 이용되며 불변한 시각 내에 예상되는 보상을 극대화할 수 있는 동작을 선택하도록 할것이다.​​2. 딥러닝(Deep Learning)딥러닝은 머신러닝과 거의비슷한 개념입니다. 머신러닝은 학습에 필요한 데이터를 수동으로 제공해야 하지만, 딥러닝은 분류에 사용할 데이터를 스스로 학습할 수 있읍니다. 딥러닝은 머신러닝에 속하는 대표적인 방법론 중 하나쁘지않아로 이미 언급된 3가지 머신러닝 방법론(지도학습/비지도학습/강화학습) 모두에 이용될 수 있읍니다.

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​​​바야흐로 인공지능 시대입니다. 인공지능 기술이 예상보다 훨씬 빠르게 다양한 산업에 영향을 미침으로써 세계 곳곳에서 인공지능 기술이 가져올 영향에 대해 주금시고 있는데요. 인공지능 기술, 어디에까지 쓰일 수 있을까요? 이후 편에서는 생활 속에 적용된 인공지능 활용 사례와 영화 속의 인공지능에 대해 알아보겠읍니다. ​​▼ 인공지능 기술의 이해 2편 보러 가기 ▼

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