1일1끄적

deep learning 제3차 인공지능 붐의 주역 머신러닝 수법의 하나. 이전에는 판단 재료가 많으면(계층을 깊이 하면) 처리에 시간이 걸려 좋은 결과를 얻지 못했지만 대량의 데이터를 준비할 수 있게 된 점과 컴퓨터의 성능 향상으로 높은 정답률을 얻을 수 있게 됐다. 뉴럴 네트워크의 계층을 깊이 했다는 특징에서 심층학습이라고도 불린다. *뉴럴 네트워크 인간의 뇌 기능을 모방한 개념. 주어진 판단 재료(입력)의 중요도가 네트워크를 전해지면서 계산되고 정답(출력)을 얻을 수 있게 학습하는 원리 *알파고 구글에서 개발한 바둑 프로그램 알파고(Alphago). 딥러닝을 사용햏 자신과의 대국을 반복해서 실력을 향상시키고 프로 바둑기사를 이긴것으로 유명하다 *어떻게 학습하는가 뉴럴 네크워크에서 출력값과 정답의 오..

Artificial Inteeligence(AI) 인간과 같이 현명한 동작을 하는 컴퓨터 인간과 같이 지적인 작업을 컴퓨터가 가능하도록 만든 소프트웨어. 바둑이나 장기, 이미지 처리 등 특정 영역에 특화한 탐색과 추론에서 인간을 능가하는 성과를 얻고 있다. *인공지능과 로봇의 차이 인공지능은 학습에 의해서 진화하는 소프트웨어인 반면 로봇은 사전에 준비된 작업을 자동으로 수행하는 장치. *실용화 예 이미지 인식 등의 분야에서 활약, 차량의 자율주행과 가사로봇 등에서 실용화 될것으로 기대. *인공지능의 개발 언어 변화 옛날에는 LISP 와 Prolog 등의 프로그래밍 언어가 사용, 현재는 파이썬(python) 등의 통계 라이브러리가 풍부한 언어가 주로 사용 -출처: IT용어도감,성안당