AI vs ML vs DL

Jan 31, 2019

AI vs ML vs DL

인공지능(Artificial intelligence), 머신러닝(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning) 은

러시안 인형(마트료시카)처럼 ‘부분집합’ 관계를 가지고 있습니다.

즉, 모든 머신러닝은 AI라고 할 수 있지만, 모든 AI는 머신러닝이 아닙니다.

다이어그램.PNG

Artificial Intelligence, Symbolic AI and GOFAI

인공 지능의 대부 중 하나 인 John MacCarthy는 AI를 “지능형 기계를 만드는 과학과 엔지니어링” 이라고          정의했습니다.

통상적으로 인공지능의 정의라 하면

  • - 컴퓨터에서 지능적인 행동을 시뮬레이션하는 컴퓨터 과학 분야
  • - 지적인 인간의 행동을 모방하는 기계의 능력
  • - 시각적 인식, 음성인식, 의사 결정, 번역 과 같은 일반적으로 인간의 지능을 필요로 하는 작업을 수행        할 수 있는 컴퓨터 시스템

AI는 if-then 구문 일 수도 있고 symbolic한 카테고리에 매핑(1:1대응) 하는 복잡한 통계 모델                              일 수도 있습니다.

이러한 If-then 문은 명시적으로 프로그래밍된 구문이며, 룰 엔진, 전문가 시스템, knowledge graphs, symbolic AI 라고 합니다.

종합적으로, 이것들을 Good, Old-Fashioned AI 라고 합니다.

GOFAI : https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence

 

Machine Learning : Programs That Alter Themselves

머신러닝(기계)과 전문가(사람)의 차이점은 방대한 데이터를 다룰 때 자체를 수정할 수 있는    능력입니다.

1959 년 머신러닝의 선구자 중 한명인 Arthur Samuel은 머신러닝을 “컴퓨터에 명시적으로 프로그래밍하지 않고 학습할 수 있는 학습 영역” 이라 정의하였습니다. 즉, 머신러닝 프로그램은      특정 의미에서 노출된          데이터에 반응하여 스스로 조정하는 것입니다.

머신러닝의 “학습” 부분은 머신러닝 알고리즘이 특정 차원을 따라 최적화하려고 한다는 것을   의미합니다.      즉, 에러를 최소화하거나 예측이 사실일 가능성을 최대화하는 것입니다.

 

Deep Learning : The State of the Art … For now

Deep 인공 신경망은 이미지 인식, 음성인식, 추천 시스템 등에 사용되는 알고리즘 세트입니다.

몇 해전에 화제였던 ‘알파고’ 역시 딥러닝의 부분입니다.

Deep은 전문용어입니다. 이것은 신경 네트워크에서 레이어의 수를 말합니다.

shallow 네트워크에는 숨겨진 계층이 있고, deep 네트워크에는 둘 이상의 계층이 있습니다.

다중 숨겨진 레이어는 간단한 신경망이 한 레이어에서 다음 레이어로 재결합하여 보다 복잡한 기능을 형성      하기 때문에 심층 신경 네트워크가 기능 계층에서 데이터의 기능을 학습 할 수 있게  합니다. 많은 레이어를    가진 그물은 적은 수의 레이어가 있는 그물 보다 더 많은 수학 연산을 통해 입력 데이터를 전달하므로 더 많은  연산 집약적인 훈련이 필요합니다. 전산 집중력은 심층  학습의 특징 중 하나이며, GPU가 심층 학습 모델을    교육 하는데 필요한 이유 중 하나 입니다.

 What’s Next for AI?

DeepMind, Google Brain, Open AI 및 여러 대학의 연구소들의 발전은 진행 중입니다.

인공지능은 사람이 할 수 있는 것보다 어려운 문제를 해결할 수 있습니다.

인공 지능의 발전이 계속 될 것이라고 믿는 사람들은 Strong AI 가 인류에게 유익한지 아닌지  생각합니다.

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