[ AI 빅데이터 ] AI 개요

약인공지능

> 영상인식이나 자율주행, 번역 등 필요한 문제를 해결하는 인공지능

현재 비즈니스에서 통용돠는 AI는 약인공지능임.

 

강인공지능

> 발전이 기대되는 인공지능

 

AI의 구현 절차

• 문제정의 : 해결해야할 문제를 구체적으로 정의
• 데이터 수집 : 조사대상에 대한 데이터 수집
• 특징 추출
• 인식 및 예측

인공지능 구현방식

판단의 근거가 되는 특징을 어떻게  추출할 것인가?

판단 규칙을 어떻게 만들 것인가?

 

전문가 시스템 : 특징 추출과 판단 규칙 설정 모두 사람이 직접 결정

전통적인 머신러닝 기법 : 특징 추출은 사람, 판단규칙은 기계가 결정

딥러닝 기법 : 특징 추출, 판단규칙 설정 모두 기계가 결정

 

컴퓨터의 학습이란 뭘까?

> 수 많은 경우 중 최선의 경계선 찾기

그 중 대부분의 AI에 적용되어있는 기술이 딥러닝임.

 

딥러닝의 특징

딥러닝의 의미 : 깊은 신경망 구조를 이용한 데이터 학습을 통해, 각 계층 별로 다양한 표현을 포착하고,

이를 추상화할 수 있다는 의

 

> 인공신경망 알고리즘 사용

사람의 두뇌 신경세포를 모사

 

어떤 자극이 주어졌을 때 Input Layer를 타고 Output Layer까지 도달하는 과정에서

중간 Hidden Layer나 Second Hidden Layer를 거쳐 도달하게 되는 알고리즘.

 

초기 인공신경망은 은닉층이 증가할 수록 학습이 어려워지거나 최적화가 어려웠음.

그러나 딥러닝의 등장 이후 매우 깊은 신경망 모델을 사용할 수 있게 되었음.

패턴 인식 수준을 높혀서 우수한 정확도를 제공할 수 있게됨.