인공지능
(Artificial Intelligence, AI)
컴퓨터 프로그래밍 기술을 통해 인간의 지적 행동을 모사하는 것을 말합니다. AI 시스템은 데이터를 분석하고 학습하여, 인간의 말, 손으로의 작업, 이미지 인식 등과 같은 작업을 수행할 수 있다
주요 AI 기술로는 머신 러닝, 딥 러닝, 비지도 학습, 지도 학습, 강화 학습 등이 있습니다. AI가 보유한 기술은 기업, 정부, 의료, 교육 등 다양한 분야에서 활용되고 있다
하지만 AI의 발전에 따라 미래에 대한 불안감이 높아지기도 하며, 데이터 개인정보 보호, 대체 일자리 문제, 미래의 일자리 확보 등의 고민이 들고 있습니다. 그러므로, AI의 발전과 활용에 대한 적절한 규제가 필요합니다.
기계 학습
(Machine learning)
머신러닝(ML)은 컴퓨터 시스템이 경험을 통해 작업 성능을 자동으로 향상시킬 수 있는 알고리즘과 모델을 구축하는 데 초점을 맞춘 인공지능의 하위 분야다. 기계 학습 알고리즘은 크게 지도 학습과 비지도 학습의 두 가지 유형으로 분류할 수 있다.
지도 학습은 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 모델을 훈련하는 것으로, 모델을 훈련하는 데 사용되는 데이터에 원하는 출력 또는 솔루션이 포함되어 있음을 의미한다. 지도 학습의 목표는 입력과 출력 사이의 매핑을 학습하여 모델에 보이지 않는 새로운 데이터가 주어졌을 때 출력을 정확하게 예측할 수 있도록 하는 것이다.
반면, 비지도 학습은 모델이 레이블이 지정되지 않은 데이터에 대해 훈련되는 경우이다. 비지도 학습의 목표는 특정 결과를 예측하기보다는 데이터에서 패턴이나 구조를 식별하는 것이다. 이러한 유형의 학습은 클러스터링 및 차원 축소와 같은 작업에 사용된다.
기계 학습은 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리, 추천 시스템 및 예측 모델링을 포함한 광범위한 응용 분야에서 사용된다. 컴퓨터 과학과 데이터 분석의 많은 분야에서 중요한 역할을 하며, 생성되는 데이터의 양이 계속 증가함에 따라 점점 더 중요해지고 있다.
딥러닝
(Deep learning)
딥 러닝은 인공 신경망을 사용하여 복잡한 문제를 모델링하고 해결하는 머신 러닝의 하위 분야이다. 신경망은 인간 뇌의 구조와 기능에서 영감을 받아 상호 연결된 노드 또는 "뉴런"의 여러 층으로 구성된다."
딥 러닝에서 뉴런의 여러 계층이 심층 인공 신경망을 형성하는 데 사용되어 모델이 데이터의 계층적 표현을 학습할 수 있다. 이러한 계층적 표현을 통해 딥 러닝 모델은 원시 데이터에서 더 추상적인 개념을 학습하여 더 복잡한 문제를 해결할 수 있다.
딥 러닝은 특히 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식 및 이미지, 음악 및 텍스트 생성과 같은 생성 작업에서 성공적이었다. 가장 잘 알려진 딥 러닝 모델에는 이미지 분류를 위한 CNN(Convolutional Neural Networks), 시퀀스 간 문제를 위한 반복 신경망(RNNs), 생성 작업을 위한 생성적 적대 네트워크(GANs)가 포함된다.
딥 러닝의 성공은 많은 양의 데이터, 대형 모델을 훈련하기 위한 강력한 GPU, 최적화 알고리듬의 발전 덕분이다. 그러나 딥 러닝 모델은 복잡하고 계산 집약적일 수 있으며 훈련 및 해석이 어려울 수 있다. 결과적으로, 딥 러닝은 모델을 더 효율적이고 해석 가능하며 강력하게 만드는 것을 목표로 하는 많은 지속적인 노력이 있는 활발한 연구 분야이다.
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