인공지능이란 ?
- 기계가 인간의 두뇌를 흉내 내도록 만든 알고리즘 혹은 장치
- 궁극적으로 흉내내고자 하는 목표를 의미하는 포괄적인 용어
머신러닝이란 ?
- 학습 능력을 갖춘 인공지능 기술
- 생체는 여러 계층으로 신경망(뉴런)이 구성되어 복잡한 두뇌활동을 하는데, 이렇게 여러 계층으로 이루어진 인공신경망의 학습
딥러닝이란 ?
- 인간의 뉴런처럼 여러 계층으로 이루어진 인공신경망의 학습
- 실제 데이터를 수학적인 방법으로 모델링하는 방식에는 항상 오류가 존재한다. 얼마나 정확해야 제대로 된 모델링이라고 명확하게 정의내리기 어려우며, 복잡한 데이터인 경우에는 적합한 모델을 찾는 것이 쉽지 않다. 전체가 아닌 주요 특징을 찾는 방법도 있으나 데이터가 많아지면 수작업을 해야해서 시간과 비용이 많이 든다. 딥러닝은 이런 부분에 대한 자동화가 가능하여 실제 문제에 더 잘 접근 가능하다.
- 딥러닝은 3가지로 분류되는 데, 정답이 주어진 상태에서 학습하는 지도학습, 정답이 주어지지 않은 상태에서 학습하는 비지도 학습, 보상을 주는 방식의 학습을 반복하여 어떤 행동을 취해야 최적의 행동인지 학습하는 강화학습
인공신경망이란 ?
- 인공지능을 구현한 알고리즘
- 생체의 신경망을 흉내 내는 알고리즘
- 두뇌를 구성하는 신경망(뉴런)을 이용해 지능을 발현하는 원리를 기계에 적용한 것
reference ?
한빛 미디어 / 코딩 셰프의 3분 딥러닝 케라스맛
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