[KITRI] 파이썬 머신러닝 프로젝트 - 인공지능(AI)과 머신러닝

인공지능(AI)과 머신러닝

인공지능과 유형

- 패턴과 규칙 

 : 체스 - 게임의 기본 원리(패턴, 규칙)을 배워서 다른사람과 실제로 게임을 한다.

 : 기계도 위와 같이 패턴과 규칙을 통하여 게임을 진행할 수 있을까?

 

- AI (Artificial Intelligence)

 : 규칙에 따라 합성하고 머신에 주입할 수 있는 힘을 제공

 : 기계란 계산을 할 수 있는 모든 것이 될 수 있음, 예) SW or Robot

 

- 인기있는 AI의 실제 유형

 : 퍼지 시스템( ko.wikipedia.org/wiki/%ED%8D%BC%EC%A7%80_%EB%85%BC%EB%A6%AC )

퍼지 논리 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

 : 전문가 시스템( namu.wiki/w/%EC%A0%84%EB%AC%B8%EA%B0%80%20%EC%8B%9C%EC%8A%A4%ED%85%9C )

전문가 시스템 - 나무위키

 : ML 시스템 ( wikidocs.net/30924 )

위키독스

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인공지능과 머신러닝 이해

- 인공지능(AI) 적용되어져 있는 산업 분야

 : 교육, 통신, 자동차, 제조, 헬스케어 등 현재 안쓰고 있는 산업 분야를 찾기 힘들 정도로 많이 사용되어 지고 있다.

 

- AI 추진을 담당하는 요인

 : 대량의 데이터(Big Data)

값 싼 저장공간 활용
높은 데이터 전송 속도
클라우드 기반의 스토리지 솔루션 가용성
고급 센서
사물 인터넷
다양한 형태의 디지털 전자 장치의 증가
웹 사이트 및 기본 앱 사용 증가

 : 알고리즘의 향상

 : 컴퓨터 하드웨어의 발전

 : 고성능 컴퓨팅의 보급

머신러닝 (ML : Machine Learning) :: 가장 인기있는 AI 형태

- 머신러닝을 이해하기 위해서는 직관적 관점에서 실제로 배우는 방법을 알아야 한다.

 

- 배우는 절차

 : 대상을 식별하기 위해 일련의 규칙을 제시 받음

 : 많은 예제와 학습을 받음( Sorce와 Target이 있음)

 : 이 학습 경험을 사용하여 가르쳐주지 않은 것을 식별 할 수 있음

  * 통계와 확률을 통해 판별한다.

  * 예) 알파고 - 수를 두었을 때 이길 확률

 

- 기계도 이와 비슷하게 훈련이 가능

 : ML 시스템의 기본 목표 : 주어진 데이터의 유용한 표현을 배우는 것

Deep Learning 이란 무엇인가?

- DL (Deep Learning)은 기계학습의 한 유형이지만 순전히 신경망을 기반으로 한다.

- DL 시스템은 데이터를 계층의 표현으로 취급한다.

 : 이미지는 가장자리, 윤곽, 방향, 질감 및 그라디언트 등 다양한 속성의 레이어로 구성

 : 계층화 된 표현은 신경망이라는 모델을 통해 학습된다.

- Layering 기법을  사용한 예시로 Layer가 1,2,3단계로 표현되어 있는 신경망 구조의 예시이다.

 : 보통 3단계 이상이면 Deep이라는 표현이 사용된다.

 : NxN 신경망이 사용되었다.

 : Layer 마다 여러개의 노드가 사용되며 1단계: 획과 선, 2단계: 윤곽, 3단계: 질감을 기준으로 학습을 시킨다.

 : Layer는 깊어질 수록 속도가 느려지기 때문에 깊어질 수록 간단하게 표현하여야 하고, 중간에 노드를 드랍시키는 기법도 있다.

딥러닝의 위치