1. 인공지능? 머신러닝? 딥러닝?

Topic. 인공지능과 머신러닝, 딥러닝이 각각 무엇인지 간단하게 설명합니다.

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인공지능(Artificial Intelligence)

• 인공지능은 머신러닝과 딥러닝을 포함합니다.

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머신러닝

• 머신러닝은 딥러닝을 포함합니다.
• 알고리즘(함수)을 이용하여 데이터 세트의 패턴을 학습하고 패턴을 나타나는 그래프를 그려 이전에 없었던 데이터에 대한 예측값을 추출합니다.
• 이러한 알고리즘을 이용하여 만들어진 그래프 데이터를 축적한 파일을 모델 이라고 합니다.

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딥러닝

• 머신러닝은 사람이 직접 알고리즘을 이용하여 패턴을 학습 해야하지만
• 딥러닝은 신경망을 이용하여 데이터를 기반으로 스스로 패턴을 학습합니다.
• 이러한 학습 정보를 축적한 파일을 모델 이라고 합니다.

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지도 학습과 비지도 학습

• 인공지능의 학습은 크게 지도 학습과 비지도 학습으로 나뉩니다.

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지도 학습(Supervised Learning)

• 지도학습은 학습시킬 때 문제와 정답을 함께 컴퓨터에게 제공하여 데이터의 특징들을 분석한 후 새로운 데이터의 정답을 예측하도록 하는 학습방식입니다.
• 회귀(regression) : 주가예측과 같은 여러개의 수치(feature)(사회이슈, 경제지수, 나스닥지수 등등...)를 통해 하나의 데이터(주가)가 도출되는 형태의 데이터를 이용하여 미래의 주가를 예측하는 방식을 말합니다.
  • 데이터 = 문제(여러개 수치) -> 답(하나의 수치)
• 분류(Classification) : 주어진 데이터가 맞는지 틀렸는지 또는 주어진 데이터를 여러개의 카테고리중 하나로 확정시키는 방식을 말합니다.
  • 데이터 ex) 영화 감상 평 -> 긍정적 or 부정적, 일기 -> 감정상태(기쁨, 슬픔, 화남 등...)

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* 해외 IT 대기업의 주가를 이용한 삼성전자 주가 예측 데이터셋 (회귀)

위 데이터는 지도학습을 위하여 각 날짜에 해당하는 애플, 구글, 메타, 엔비디아, 마이크로소프트, 아마존의 주가와 삼성전자 주가를 정리한 데이터입니다. 여기에서 삼성전자 주가와 날짜를 제외한 값들이 [문제]가 되고 삼성전자주가가 [답]이 됩니다.

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* 쇼핑몰 Q&A 데이터를 이용한 고객 문의 예측 데이터셋 (분류)

위 데이터는 지도학습을 위하여 각 컨텐츠에 해당하는 라벨(카테고리)로 분류해 놓은 데이터입니다. 컨텐츠가 [문제]가 되고 라벨이 [답]이 됩니다.

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비지도 학습(Unsupervised Learning)

• 비지도 학습은 정답이 없는 데이터의 특징들을 분석하여 비슷한 데이터끼리 군집화(Clustering) 하여 새로운 데이터가 어디에 속하는지 예측하도록 하는 학습방식입니다.
• 군집화(Clustering) ex) 여러개의 사진을 유사한 사진끼리 묶어서 분류하기
• 비지도학습은 지도학습에 비해 정답이 정해져있지 않아 난이도가 높습니다.