✅Section01. 실습 준비 및 머신러닝 개요

AI의 종류

• ANI (Artificial Narrow Intelligence)
  : 특정 분야에 특화된 AI(우리가 현재 말하고 있는 인공지능)
• AGI (Artificial General Intelligence)
  : 인간에 가까운 지능으로 해낼 수 있는 AI, 과장된 의미

📌머신러닝의 역사

🌟 AI의 탄생(1950년대) : 인간의 뇌신경을 본떠 퍼셉트론 고안
🌟 AI의 첫번째 암흑기(1970년대) : Marvin Minsky가 대규모 신경망은 학습시킬 수 없음을 수학적으로 증명
🌟 딥러닝의 개화기(1990~) : Jeffery Hinton 교수가 오차 역전차 알고리즘을 개발해 신경망이 부활

📌머신러닝의 종류

• 머신러닝은 전통적 프로그래밍과 달리 규칙은 모르지만 정답은 알고 있음
• 데이터가 존재하고 정답을 알면 머신러닝 알고리즘을 통해 규칙, 패턴을 찾아냄

1) 지도학습

= 입력 데이터와 정답(레이블)을 이용해 모델이 학습하는 과정에서 패턴을 찾고, 새로운 데이터에 대해 예측을 하는 기법

• 대표적으로 분류, 회귀 문제가 지도학습에 해당함

📢 지도학습 모델의 획기적 성공한 이유 ?

= 데이터량이 급격하게 늘었음
= 과거 전체의 90% 데이터량이 최근 2년 사이에 생겼음

2) 비지도학습

= 정답(레이블)이 없는 데이터에서 유사성을 찾아내기 위해 데이터를 군집화하거나 패턴을 찾아내는 기법

• 대표적으로 군집화를 수행하고, 특징을 추출해서 사람이 결과를 해석하는 용도로 쓰임
  

3) 강화학습

= 시행착오를 통해 환경과 상호작용하며, 보상을 최대화하는 의사결정을 학습하는 방법

📌딥러닝의 발전 배경

• NVIDIA의 GPU칩 개발 --> 연산 속도 증가
• 딥러닝 알고리즘 개발(오차역전파, 경사하강법)
• 레이블된 데이터량의 증가 --> 성능과 비례

📌머신러닝에 사용되는 파이썬 중요 라이브러리 소개

🏷️Scikit-Learn
전통적 머신러닝 툴, 딥러닝 지원 X
🏷️Tensorflow
딥러닝 지원 O, 구글이 만든 머신러닝 프레임워크
🏷️Keras
딥러닝 지원 O, 텐서플로우를 더 사용하기 쉽게 만든 고수준 API
🏷️Pytorch
딥러닝 지원 O