인공지능 기초 개념

머신러닝

데이터를 사용해서 기계가 스스로 학습하는 방식

지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습으로 구분

 

딥러닝

머신러닝의 기법 중 하나

 

지도 학습

정답이 있는 데이터를 이용하여 인공지능이 스스로 학습

분류에 사용 (이진 분류, 다중 분류)

회귀(연속적인 값을 예측)에 사용

데이터의 정답(레이블)이 있는 경우 사용

 

비지도 학습

지도 학습이 아닌 학습

정답이 없는 데이터를 이용하여 인공지능이 스스로 학습

정답이 없는 데이터에서 그 데이터의 특징을 찾아서 스스로 구분

지도 학습을 보완해주는 역할

군집화, 차원 축소에서 사용

 

군집화

데이터를 여러 그룹으로 묶는 것

추천 시스템, 알고리즘 등에 사용

 

차원 축소

데이터의 여러 특징들을 살펴보고 가장 대표적인 특징만 뽑아내는 것

차원은 데이터의 특징을 의미

 

강화 학습

인공지능의 수준을 높이기 위해 시행착오를 거쳐 학습하는 방법