5. 반드시알아야할핵심알고리즘을주목하라

❖ AI 혁신을위한핵심알고리즘

• 머신러닝

- 사람이일일이프로그래밍하지않아도학습과처리가가능함

- 학습과정에서많은등급분류를해야하거나최적의답을빠르게도출하는데 적합함

- 기계가특정논리에맞춰방대한데이터를학습한뒤이를기반으로알고리즘을 찾아내변화를예측함

 

• 딥러닝

- 머신러닝을구현하는기술중하나임

- 데이터속에서패턴을발견하고분류를통해예측함- 인공신경망(Artificial neural network)을 기반으로 함

- 두뇌작용의프로세스를본떠기계가스스로데이터를분석하고결론을도출함

- 머신러닝에비해엄청나게큰연산능력이필요하므로고성능의하드웨어와 방대한데이터가필요함

 

• 생성적적대신경망(Gene Adversarial Network)

- 생성과구별의상호경쟁적메커니즘을통해진짜같은가짜를생성하는모델임

- 이미지, 동영상, 문학작품등다양한작품을생성할수있음

- 인간이의도적으로데이터를주입하는지도학습에서벗어나시스템이스스로 답을찾는비지도학습방식임

- 가상과실제의구분이어려울정도로기술이정교하기때문에사회적문제를 야기할수있음

- 부작용을줄이기위한윤리적, 제도적인틀이필요함

 

 

❖ 지도학습과비지도학습, 강화학습의차이

• 지도학습(Supervised learning)

- 데이터와알고리즘을조정하는선생역할을함

- 컴퓨터가학습할데이터를선별하는것부터원하는결과값이나올수있도록함

• 비지도학습(Unsupervised learning)

- 머신스스로수집된데이터사이의유사성을찾아입력데이터를파악함

- 바탕이되는데이터를그대로주고, 인공신경망을이용해스스로분석한후 결론을도출함

 

• 강화학습(Reinforcement learning)

- 스스로학습하는방법만으로문제를해결하는알고리즘

- 스스로데이터의핵심내용을추출하고판단을내리는자율학습임

- 딥러닝에서처리할정보를입력하는일은사람이했지만 강화학습을적용한구글브레인의딥러닝은입력마저기계가스스로함