[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 1-1. 인공지능과 머신러닝, 딥러닝

Intro.

데이터사이언스를 복수전공 하는 미래의 나를 위해 머신러닝을 공부하려 한다.

함께 공부하는 상황을 공유할 수 있다는 혼공학습단도 신청했다. 꾸준히 잘해보자!

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1. 인공지능이란?

 : 사람처럼 학습하고 추론할 수 있는 지능을 가진 컴퓨터 시스템을 만드는 기술.

 

1.1. 인공지능의 역사

인공지능 태동기
 - 1943. 워런 메컬러와 월터 피츠가 최초로 '뉴런' 개념 발표 
 - 1950. 앨런 튜링이 인공지능 여부 판별하는 '튜링 테스트' 발표
 - 1956. 다트머스 AI 컨퍼런스 (긍정적 전망 多)

인공지능 황금기
 - 1957. 프랑코 로젠블라트의 '퍼셉트론' = 인공신경망의 기본이 되는 알고리즘
 - 1959. 허블과 비셀의 고양이 시각피질 연구 (노벨상 수상)

1차 AI 겨울
 - 컴퓨터 성능의 한계로 인공지능에 대한 관심 ↓

 

AI 붐
 - 1980~87. 전문가 시스템(expert sys) 등장으로 다시 붐이 불었지만..

 

2차 AI 겨울
 - 그것도 한계를 드러내고 다시 침체기..

 

그 이후 ~ 현재
 - 1998. LeNet-5 (최초의 합성곱 신경망)
 - 2012. AlexNet (이미지 분류에 특화된 합성곱 신경망)
 - 2015. 텐서플로 (구글이 대중화시킨 딥러닝 라이브러리)
 - 2016. 알파고 (딥러닝에 대한 관심 ↑) 
 - 컴퓨터 기술 발전하면서 다시 각광받고 있음

 

1.2. 인공지능의 종류

• 강인공지능 : 사람과 구분하기 어려운 지능을 가진 AI
   ex) 영화 <Her>의 '사만다'
• 약인공지능 : 현실에서 사람을 보조하는 정도의 기능을 가진 AI
   ex) 음성비서 Siri, 구글번역기, 알파고 등 

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2. 머신러닝이란?

• 인공지능의 하위 분야 중 소프트웨어를 담당하는 분야.
• 일일이 프로그래밍 안 해도 알아서 규칙을 학습하는 알고리즘을 연구함.
• 사이킷런 : 대표적인 머신러닝 라이브러리로, python API를 사용함

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3. 딥러닝이란?

• 머신러닝 알고리즘 중 인공신경망을 기반으로 한 방법들.
  • 결국, 인공지능 ⊃ 머신러닝 ⊃ 딥러닝 으로 보면 됨!
• 텐서플로: 대표적인 딥러닝 라이브러리로, 구글이 오픈소스로 공개하여 널리 사용되고 있음 (파이썬 API)
• 파이토치: 페이스북도 오픈소스로 발표함 (파이썬 API)

 

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🤔 Hmmmm...

따로 없음.

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🤓 To wrap up...

인공지능과 머신러닝/딥러닝에 대해 기본적인 배경지식을 배웠다.
본격 수업을 들어가기 전에 오리엔테이션 같은 느낌.

 

 

*본 포스팅은 이전에 Velog(https://velog.io/@simon919)에서 작성했던 글을 Tistory로 옮긴 것입니다.