머신러닝 ML (Machine Learning)
쓰임새
- 보다 단순한 상황
- 엄청나게 많은 데이터들이 필요하지 않은 상황
- 문제를 일으켰을 때 사람이 개입하여 해결 후 재학습
ex1)스팸 메일이 자동으로 필터링됨
불필요한 메일을 스팸함에 보내거나 삭제 -> 데이터 학습
-> 인공지능에 적용 -> 자동 필터링ex2)택시 앱 알고리즘
출발 위치와 도착 위치 알려줌 -> 주변 택시에 콜 들어감
-> 지불 예상 요금과 도착 시간 알려줌딥러닝 DL (Deep Learning)
쓰임새
- 많은 양의 데이터가 주어지는 경우
- 인간의 뇌와 비슷한 구조로 스스로 업데이트 됨
- 보다 복잡한 상황에서 활용함
ex1) 스노우, 틱톡...
얼굴 인식, 얼굴 구별하기, 얼굴 위치 찾기
사람의 얼굴이나 신체를 휴대폰 카메라로 인식 ex2) 음성인식 가능한 인공지능 스피커
음성 입력 및 인식 -> 자연어 처리 -> 판단 결과 -> 피드백Computer
- CS (Computer Science)
컴퓨터 과학
컴퓨터 자체의 이론, 설계, 구현, 응용 및 효율성
알고리즘, 계산 및 정보에 대해 연구하는 분야
- CE (Computer Engineering)
컴퓨터 공학
기존 컴퓨터 과학 + 전자공학 이어주는 컴퓨터 활용 분야
기본 물리학과 수학에 기초를 둠
4차 산업 핵심 기술
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모바일
: 움직일 수 있는 장치
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사물인터넷 Iot (Internet of Things)
: 사물에 센서와 통신 기능을 내장하여 인터넷에 연결하는 기술Connected (커넥티드)
: 사람, 장치 모두를 인터넷처럼 망으로 묶어 정보를 주고받음
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빅데이터
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클라우드 컴퓨팅
: 인터넷이 연결된 어느 곳이던지 컴퓨팅 자원에 접근하여
자원을 원하는 대로 사용, 나누어서 처리, 공유 가능하게 한 기술인터넷(클라우드)을 통해 서버 스토리지 데이터베이스, 네트워킹 소프트웨어 분석, 인텔리전스 등 컴퓨팅 서비스를 제공하는 인터넷 기반의 컴퓨팅 빅데이터 처리하기 위해 필요
- 인공지능
: 모바일, Iot, 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅을 이용해
데이터 분석 -> 결과 도출 및 판단하는 것
인공지능의 주요 응용분야
- 전문가 시스템
: 전문지식 체계화 -> 시스템화 -> 인공지능이 해결책 제공
- 자연어 처리
: 사람의 언어를 인공지능이 분석, 판단 -> 해석
- 데이터 마이닝
: 방대한 양의 데이터 -> 유용한 정보 추출
- 음성 인식
: 주파수로 나타나는 음성 분석 -> 문자 데이터로 보여줌
- 컴퓨터 비전
: 기계의 시각정보해석에 해당
물체를 인식하고 판단
- 지능로봇
: 인공지능을 활용한 지능기술을 탑재하여
인간의 영역을 대신하는 로봇(ex. 로봇 청소기)
